Comprehensive Molecular and Pathologic Evaluation of Transitional Mesothelioma Assisted by Deep Learning Approach: A Multi-Institutional Study of the International Mesothelioma Panel from the MESOPATH Reference Center - Centre de recherche en cancérologie de Lyon (UMR INSERM 1052 ; CNRS 5286 ; Centre Léon Bérard) Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Journal of Thoracic Oncology Année : 2020

Comprehensive Molecular and Pathologic Evaluation of Transitional Mesothelioma Assisted by Deep Learning Approach: A Multi-Institutional Study of the International Mesothelioma Panel from the MESOPATH Reference Center

Franck Tirode
Pierre Courtiol
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Andrew Nicholson
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Ming-Sound Tsao
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Henry Tazelaar
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Andrew Churg
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Sanja Dacic
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Victor Roggli
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Charles Maussion
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Matahi Moarii
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Mary Beth Beasley
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Hugues Begueret
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David Chapel
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Allen Gibbs
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Sonja Klebe
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Kazuki Nabeshima
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Richard Attanoos
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Luka Brcic
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Lucian Chirieac
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Kenzo Hiroshima
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Aliya Husain
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Keith Kerr
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Alberto Marchevsky
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Jennifer Sauter
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William Travis
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Birgit Weynand
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Thomas Clozel
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Gilles Wainrib
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Lynnette Fernandez-Cuesta
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Valerie Rusch
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Résumé

Abstract Introduction Histologic subtypes of malignant pleural mesothelioma are a major prognostic indicator and decision denominator for all therapeutic strategies. In an ambiguous case, a rare transitional mesothelioma (TM) pattern may be diagnosed by pathologists either as epithelioid mesothelioma (EM), biphasic mesothelioma (BM), or sarcomatoid mesothelioma (SM). This study aimed to better characterize the TM subtype from a histological, immunohistochemical, and molecular standpoint. Deep learning of pathologic slides was applied to this cohort. Methods A random selection of 49 representative digitalized sections from surgical biopsies of TM was reviewed by 16 panelists. We evaluated BAP1 expression and CDKN2A (p16) homozygous deletion. We conducted a comprehensive, integrated, transcriptomic analysis. An unsupervised deep learning algorithm was trained to classify tumors. Results The 16 panelists recorded 784 diagnoses on the 49 cases. Even though a Kappa value of 0.42 is moderate, the presence of a TM component was diagnosed in 51%. In 49% of the histological evaluation, the reviewers classified the lesion as EM in 53%, SM in 33%, or BM in 14%. Median survival was 6.7 months. Loss of BAP1 observed in 44% was less frequent in TM than in EM and BM. p16 homozygous deletion was higher in TM (73%), followed by BM (63%) and SM (46%). RNA sequencing unsupervised clustering analysis revealed that TM grouped together and were closer to SM than to EM. Deep learning analysis achieved 94% accuracy for TM identification. Conclusion These results revealed that the TM pattern should be classified as non-EM or at minimum as a subgroup of the SM type.

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Cancer
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Citer

Francoise Galateau Salle, Nolwenn Le Stang, Franck Tirode, Pierre Courtiol, Andrew Nicholson, et al.. Comprehensive Molecular and Pathologic Evaluation of Transitional Mesothelioma Assisted by Deep Learning Approach: A Multi-Institutional Study of the International Mesothelioma Panel from the MESOPATH Reference Center. Journal of Thoracic Oncology, 2020, 15 (6), pp.1037-1053. ⟨10.1016/j.jtho.2020.01.025⟩. ⟨hal-03882493⟩
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