Decoding fibrosis: Transcriptomic and clinical insights via AI-derived collagen deposition phenotypes in MASLD
Rattachement africain : gb, dk, fi. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Histological assessment is foundational to multi-omics studies of liver disease, yet conventional fibrosis staging lacks resolution, and quantitative metrics like collagen proportionate area (CPA) fail to capture tissue architecture. While recent AI-driven approaches offer improved precision, they are proprietary and not accessible to academic research. Here, we present a novel, interpretable AI-based framework for characterising liver fibrosis from picrosirius red (PSR)-stained slides. By identifying distinct data-driven collagen deposition phenotypes (CDPs) which capture distinct morphologies, our method substantially improves the sensitivity and specificity of downstream transcriptomic and proteomic analyses compared to CPA and traditional fibrosis scores. Pathway analysis reveals that CDPs 4 and 5 are associated with active extracellular matrix remodelling, while phenotype correlates highlight links to liver functional status. Importantly, we demonstrate that selected CDPs can predict clinical outcomes with similar accuracy to established fibrosis metrics. All models and tools are made freely available to support transparent and reproducible multi-omics pathology research. Highlights We present a set of data-driven collagen deposition phenotypes for analysing PSR-stained liver biopsies, offering a spatially informed alternative to conventional fibrosis staging and CPA available as open-source code. The identified collagen deposition phenotypes enhance transcriptomic and proteomic signal detection, revealing active ECM remodelling and distinct functional tissue states. Selected phenotypes predict clinical outcomes with performance comparable to fibrosis stage and CPA, highlighting their potential as candidate quantitative indicators of fibrosis severity.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Decoding fibrosis: Transcriptomic and clinical insights via AI-derived collagen deposition phenotypes in MASLD
- Date Crossref
- 24/06/2026
- Éditeur
- Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Open Data Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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University of Oxford Big Data Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hvidovre Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Copenhagen University Hospital Gastro Unit pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Novo Nordisk (Denmark) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Novo Nordisk (Finland) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Imperial College London pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Institute for Health and Care Research pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Oxford Centre for Diabetes pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Copenhagen Department of Public Health pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Novo Nordisk A/S pays non établi dans la noticeInstitution
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Novo Nordisk Research Center Oxford pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Open Data Institute, Big Data Institute — University of Oxford et Hvidovre Hospital, avec 9 autres affiliations.
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