[2I6-OS-7b] OS-7

6:15 PM - 6:30 PM JST(9:15 AM - 9:30 AM UTC)

[2I6-OS-7b-04] Characterization of clinical tissue samples by predictive visualization of localization information of gene expression

〇Etsuko Futaya¹, Keiken Jo¹, Ryoko Takubo¹, Kento Tokuyama¹ (1. CHUGAI PHARMACEUTICAL CO., LTD.)

Keywords:

Gene Expression Prediction,Clinical Histopathological Image

【背景】空間トランスクリプトーム技術の進展により、病理組織上の形態学的位置情報と遺伝子発現を統合的に解析することが可能となっている。一方で、高コストであることから多数のサンプルを用いた技術運用には課題がある。本研究では、HE染色病理画像からバイオマーカーの発現量および空間的分布を予測可能なモデル構築の可能性を検討した。
【方法】TCGAよりWSIおよびRNA-seqデータが利用可能な32腫瘍タイプ計9,997サンプルを収集した。遺伝子発現量には凍結組織由来RNA-seqのTPM値を用いた。
【結果】複数の事前学習済み画像認識モデルを比較検討した結果、EfficientNet-V2 Lを採用した。WSIをタイル分割し、タイル特徴量から発現量を予測・集約するDecoder構造を改良したことで、WSI単位での発現予測および空間的な発現分布推定が可能であることが示唆された。