PATH-75. Hetairos enables AI-based histopathological classification of CNS tumours
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Abstract Central nervous system (CNS) tumours encompass a diverse group of neoplasms with complex histological and molecular profiles. DNA methylation profiling has revolutionised their classification, enabling diagnosis at granular resolution. However, this approach remains limited by high costs, specialised infrastructure requirements, long turnaround times and tissue requirement constraints. To address these limitations, we introduce Hetairos, an AI-based classifier trained to predict 102 CNS tumour classes from H&E-stained whole slide images (WSIs) of FFPE tissue. These classes correspond to a consolidated subset of the 184 methylation-defined subtypes from the Heidelberg CNS tumour methylation classifier v12.8. Hetairos was trained and evaluated on 9,583 tumours and over 11,000 slides from 10 institutions across four continents. The model uses a Vision Transformer (Prov-Gigapath) for tile-level feature extraction and a modified TransMIL architecture for slide-level classification, incorporating patient age and tumour location. Hetairos outputs probabilistic predictions and highlights diagnostically informative regions on the slide. On high-confidence cases, it achieves up to 87% accuracy, outperforming human neuropathologists in both top-1 and top-3 prediction tasks. In external validation cohorts, Hetairos maintained calibrated performance, achieving robust accuracy even with variable staining, scanning protocols, and patient populations. In a prospective evaluation of 111 diagnostic cases, Hetairos delivered results within 24–48 hours, matched integrated diagnoses in 85% of cases, and showed particular utility when molecular testing failed or was infeasible due to low tissue amounts. Hetairos demonstrates that AI can deliver granular, methylation-level CNS tumour classification from routine pathology slides. It offers a scalable, fast, and accessible solution to augment diagnosis and guide molecular testing, thus paving the way for broader, equity-driven implementation of precision diagnostics in neuro-oncology.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- PATH-75. Hetairos enables AI-based histopathological classification of CNS tumours
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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German Cancer Research Center Division of Pediatric Glioma Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Heidelberg University Department of Neurosurgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Hospital Heidelberg Department of Neuropathology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Hopp Children's Cancer Center Heidelberg pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Princess Máxima Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Medical University of Vienna Division of Neuropathology and Neurochemistry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chongqing Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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AC Camargo Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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King Hussein Cancer Center pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Department of Medical Sciences pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Goethe University Frankfurt pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Hospital Frankfurt pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Division of Pediatric Glioma Research — German Cancer Research Center, Department of Neurosurgery — Heidelberg University et Department of Neuropathology — University Hospital Heidelberg, avec 9 autres affiliations.
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