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
Francoise Galateau Salle
(1)
,
Nolwenn Le Stang
(1)
,
Franck Tirode
(2)
,
Pierre Courtiol
(3)
,
Andrew Nicholson
,
Ming-Sound Tsao
,
Henry Tazelaar
,
Andrew Churg
,
Sanja Dacic
,
Victor Roggli
,
Daniel Pissaloux
(1)
,
Charles Maussion
(3)
,
Matahi Moarii
(3)
,
Mary Beth Beasley
,
Hugues Begueret
(4)
,
David Chapel
,
Marie Christine Copin
(5)
,
Allen Gibbs
,
Sonja Klebe
,
Sylvie Lantuejoul
(1)
,
Kazuki Nabeshima
,
Jean-Michel Vignaud
(6)
,
Richard Attanoos
,
Luka Brcic
,
Frederique Capron
(7)
,
Lucian Chirieac
,
Francesca Damiola
(1)
,
Ruth Sequeiros
(1)
,
Aurélie Cazes
(1)
,
Diane Damotte
(1, 8)
,
Armelle Foulet
(1, 9)
,
Sophie Giusiano-Courcambeck
(1, 10)
,
Kenzo Hiroshima
,
Veronique Hofman
(1, 11, 12)
,
Aliya Husain
,
Keith Kerr
,
Alberto Marchevsky
,
Severine Paindavoine
(1)
,
Jean Michel Picquenot
(1)
,
Isabelle Rouquette
(1, 13)
,
Christine Sagan
(1, 14)
,
Jennifer Sauter
,
Francoise Thivolet
(1, 15)
,
Marie Brevet
(1, 15)
,
Philippe Rouvier
(7)
,
William Travis
,
Gaetane Planchard
(1, 16)
,
Birgit Weynand
,
Thomas Clozel
(3)
,
Gilles Wainrib
(3)
,
Lynnette Fernandez-Cuesta
,
Jean-Claude Pairon
(17, 18)
,
Valerie Rusch
,
Nicolas Girard
(19, 1)
1
Centre Léon Bérard [Lyon]
2 UNICANCER/CRCL - Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon
3 Owkin France
4 CHU Bordeaux
5 CHRU Lille - Centre Hospitalier Régional Universitaire [CHU Lille]
6 CHRU Nancy - Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy
7 CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP]
8 Hôpital Hôtel-Dieu [Paris]
9 Centre Hospitalier Le Mans (CH Le Mans)
10 Hôpital Nord [CHU - APHM]
11 Mayo Clinic [Scottsdale]
12 CHU Nice - Centre Hospitalier Universitaire de Nice
13 IUCT Oncopole - UMR 1037 - Institut Universitaire du Cancer de Toulouse - Oncopole
14 Institut du Thorax [Nantes]
15 HCL - Hospices Civils de Lyon
16 CHU Caen
17 CHI Créteil
18 UPEC Médecine - Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Faculté de médecine
19 Institut Curie [Paris]
2 UNICANCER/CRCL - Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon
3 Owkin France
4 CHU Bordeaux
5 CHRU Lille - Centre Hospitalier Régional Universitaire [CHU Lille]
6 CHRU Nancy - Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy
7 CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP]
8 Hôpital Hôtel-Dieu [Paris]
9 Centre Hospitalier Le Mans (CH Le Mans)
10 Hôpital Nord [CHU - APHM]
11 Mayo Clinic [Scottsdale]
12 CHU Nice - Centre Hospitalier Universitaire de Nice
13 IUCT Oncopole - UMR 1037 - Institut Universitaire du Cancer de Toulouse - Oncopole
14 Institut du Thorax [Nantes]
15 HCL - Hospices Civils de Lyon
16 CHU Caen
17 CHI Créteil
18 UPEC Médecine - Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Faculté de médecine
19 Institut Curie [Paris]
Franck Tirode
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1062896
- IdHAL : franck-tirode
- ORCID : 0000-0003-4731-7817
- IdRef : 161841147
Andrew Nicholson
- Fonction : Auteur
Ming-Sound Tsao
- Fonction : Auteur
Henry Tazelaar
- Fonction : Auteur
Andrew Churg
- Fonction : Auteur
Sanja Dacic
- Fonction : Auteur
Victor Roggli
- Fonction : Auteur
Mary Beth Beasley
- Fonction : Auteur
David Chapel
- Fonction : Auteur
Allen Gibbs
- Fonction : Auteur
Sonja Klebe
- Fonction : Auteur
Kazuki Nabeshima
- Fonction : Auteur
Richard Attanoos
- Fonction : Auteur
Luka Brcic
- Fonction : Auteur
Lucian Chirieac
- Fonction : Auteur
Kenzo Hiroshima
- Fonction : Auteur
Aliya Husain
- Fonction : Auteur
Keith Kerr
- Fonction : Auteur
Alberto Marchevsky
- Fonction : Auteur
Jennifer Sauter
- Fonction : Auteur
William Travis
- Fonction : Auteur
Birgit Weynand
- Fonction : Auteur
Lynnette Fernandez-Cuesta
- Fonction : Auteur
Jean-Claude Pairon
- Fonction : Auteur
- PersonId : 920089
- ORCID : 0000-0002-4323-6406
- IdRef : 056576269
Valerie Rusch
- Fonction : Auteur
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.
Domaines
Cancer
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte