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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 ; Ginè, Eva

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.



Beteiligte Einrichtungen


Details

DokumentenartArtikel
Titel eines Journals oder einer ZeitschriftLeukemia
Verlag:Springer Nature
Open Access Art:DEAL (Springer) - Nicht UR
Datum7 Juli 2026
InstitutionenMedizin > 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)
Identifikationsnummer
WertTyp
10.1038/s41375-026-03036-8DOI
42414604PubMed-ID
Dewey-Dezimal-Klassifikation000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
StatusVeröffentlicht
BegutachtetJa, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstandenZum Teil
URN der UB Regensburgurn:nbn:de:bvb:355-epub-802963
Dokumenten-ID80296

Bibliographische Daten exportieren

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