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Mantle cell lymphoma artificial intelligence prognostic index using hematoxylin and eosin histology
Lippl, Jonas, Reinke, Sarah
, Koch, Karoline, Oschlies, Ilske, Schrod, Stefan, Wolfseher, Lukas, Hüttl, Paul
, Huttner, Michael
, Beà, Silvia, Campo, Elias, Ladetto, Marco, Cogliatti, Sergio, Ehinger, Mats, Rymkiewicz, Grzegorz, Tabanelli, Valentina, Rauert-Wunderlich, Hilka, Rosenwald, Andreas, Spang, Rainer
, Hoster, Eva, Dreyling, Martin, Altenbuchinger, Michael, Klapper, Wolfram, Pott, Christiane, Klener, Pavel, Jerkeman, Mats, Hess, Georg, Cordero, Francesca, Ek, Sara, Ferrero, Simone und Ginè, Eva
(2026)
Mantle cell lymphoma artificial intelligence prognostic index using hematoxylin and eosin histology.
Leukemia.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 05 Aug 2026 08:50
Artikel
DOI zum Zitieren dieses Dokuments: 10.5283/epub.80296
Zusammenfassung
The clinical course of Mantle Cell Lymphoma (MCL) varies between individual patients. Early detection of risk is crucial to assign MCL patients to novel treatment strategies. Most of the established biomarkers of outcome require specifically trained pathologists or molecular analysis. Here we introduce MAIPI (MCL Artificial Intelligence Prognostic Index), a deep learning algorithm trained only on ...
The clinical course of Mantle Cell Lymphoma (MCL) varies between individual patients. Early detection of risk is crucial to assign MCL patients to novel treatment strategies. Most of the established biomarkers of outcome require specifically trained pathologists or molecular analysis. Here we introduce MAIPI (MCL Artificial Intelligence Prognostic Index), a deep learning algorithm trained only on Hematoxylin and Eosin (H&E) images of diagnostic biopsies of n = 428 MCL patients from clinical trials to assess prognosis. The capability of MAIPI to predict disease outcome was validated in an independent cohort of n = 140 patients treated with immunochemotherapy with and without ibrutinib. MAIPI selects areas of interest by itself and provides prognostic information independent of the MCL International Prognostic Index (MIPI) and Ki67 and without the need of molecular testing or expert pathologists evaluation.
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Leukemia | ||||||
| Verlag: | Springer Nature | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Open Access Art: | DEAL (Springer) - Nicht UR | ||||||
| Datum | 7 Juli 2026 | ||||||
| Institutionen | Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Funktionelle Genomik (Prof. Oefner) Medizin > Institut für Funktionelle Genomik > Lehrstuhl für Statistische Bioinformatik (Prof. Spang) Informatik und Data Science > Fachbereich Bioinformatik > Lehrstuhl für Statistische Bioinformatik (Prof. Spang) Informatik und Data Science > Fachbereich Bioinformatik | ||||||
| Projekte |
Gefördert von:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
(01KD2209A)
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| Identifikationsnummer |
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| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||||
| Status | Veröffentlicht | ||||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Zum Teil | ||||||
| URN der UB Regensburg | urn:nbn:de:bvb:355-epub-802963 | ||||||
| Dokumenten-ID | 80296 |
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