Kolon Polipleri için Kolonoskopi ve Histopatoloji Görüntülerinden Yapay Zekâ Destekli Prognostik Belirteç Tespiti

Abstract

Dünya Sağlık Örgütü'nün 2023 yılı istatistiklerine göre kolorektal kanser dünya çapında en sık görülen üçüncü kanser türüdür ve tüm kanser vakalarının yaklaşık %10'unu oluşturmaktadır. Çoğu kolon kanseri, kolon mukozasında anormal hücre çoğalması sonucu oluşan poliplerle başlar. Kolon polipleri neoplastik ve neoplastik olmayan olarak iki türe ayrılır ve neoplastik polipler kanser potansiyele sahiptir. Kolonoskopi poliplerin tespitinde en yaygın kullanılan yöntemdir. Kolonoskopun ucundaki aletle poliplerin tespit edilip çıkarılması (polipektomi) mümkündür. Çıkarılan poliplerin neredeyse tamamının Hematoksilen ve Eozin (H&E) boyalı doku slaytları hazırlanıp patologlar tarafından mikroskop altında incelenir. Belirsizlik durumunda, kansere özgü önemli antijen (protein) ekspresyonlarını göstermek için immünohistokimyasal (İHK) analizler yapılır. Bu tezde dört ana çıktı elde edildi: İlk olarak, kolonoskopi videoları ve görüntüleri/kareleri kullanılarak polip tipi/alt tipi, evresi ve malignite potansiyelinin otomatik olarak belirlenmesi ve patoloji raporları ile İHK analiz sonuçlarının etiket olarak kullanılması araştırıldı. İkinci olarak kolonoskopi görüntülerinden, patoloji raporundan ve İHK analiz sonuçlarından elde edilen özellikler kullanılarak histopatoloji görüntülerinden kolon poliplerinin otomatik karakterizasyonu incelendi. Üçüncüsü, kanser potansiyeli gösterebilecek polip tipi/alt tipi, evresi ve olası prognostik özellikler (biyobelirteçler) istatistiksel yaklaşımlar kullanılarak analiz edildi. Son olarak Ki-67 (klon 30-9), CD34 (klon QBend/10), p53 (klon bp53-11), BRAF (klon V600E) , VEGF (klon SP125) ve PD-L1 (klon SP142) belirteçlerine ait 400'den fazla polipin kolonoskopi ve histopatoloji görüntülerini, polip tipini, lokasyonunu, evresini ve IHC analiz sonuçlarını içeren kapsamlı bir veri tabanı oluşturuldu ve bu veri tabanı oluşturuldu. açık kaynak kodlu bir depo olarak bilim camiasıyla paylaşılmaktadır.According to World Health Organization statistics for 2023, colorectal cancer is the third most common type of cancer worldwide, accounting for approximately 10% of all cancer cases. Most colon cancer begins with polyps that form as a result of abnormal cell proliferation in the colon mucosa. There are two types of colon polyps: neoplastic and non-neoplastic. Neoplastic polyps have malignant potential. Colonoscopy is the most common method for detecting polyps. It is possible to detect and remove polyps (polypectomy) with the tool at the end of the colonoscopy. Pathologists prepare and examine almost all removed polyps under a microscope using hematoxylin and eosin (H&E)-stained tissue slides. When uncertainty arises, pathologists perform immunohistochemical (IHC) analyses to demonstrate significant expressions of cancer-specific antigens (proteins). This thesis achieved four main outcomes: First, the automatic determination of polyp type or subtype, stage, and malignant potential using colonoscopy videos, images, and frames and using pathology reports and IHC analysis results as labels were investigated. Secondly, the automatic characterization of colon polyps from histopathology images using features obtained from colonoscopy images, pathology reports, and IHC analysis results were examined. Statistical approaches were used to analyze polyp type or subtype, stage, and possible prognostic features (biomarkers) that may indicate malignant potential. Finally, we created a comprehensive database and shared it with the scientific community as an open-source repository. The database contains colonoscopy and histopathology images of more than 400 polyps, along with information on polyp type, location, stage, and IHC analysis results of Ki-67 (clone 30-9), CD34 (clone QBend/10), p53 (clone bp53-11), BRAF (clone V600E), VEGF (clone SP125), and PD-L1 (clone SP142) markers.