Previsão de aprendizagem profunda de MSI/dMMR, EBV, HER2, PD-L1 e .N18.2 diretamente da hematoxilina e lâminas de eosina no adenocarcinoma da junção gástrica e gastroesofágica: uma revisão sistemática

O que aconteceu

A instabilidade microssatélite (MSI)/deficiência de reparação por mismatch-repair (dMMR), o vírus Epstein-Barr (EBV), o receptor do fator de crescimento epidermal humano 2 (HER2), o ligante de morte programado 1 (PD-L1) e a isoforma 2 da claudina 18 (CLDN18.2) são biomarcadores clinicamente relevantes no adenocarcinoma da junção gástrica e gastroesofágica (GEJ), mas o teste molecular e imuno-histoquímico (IHC) é caro e não universalmente disponível. A aprendizagem profunda (DL) aplicada em lâminas de rotina de hematoxilina e eosina (H&E) pode permitir pré-screening barato. Avaliamos a acurácia dos modelos de DL que predizem esses cinco biomarcadores diretamente de H&E. Buscamos PubMed, Embase, Cochrane CENTRAL e Web of Science Core Collection desde o início até 8 de agosto de 2026 para estudos que aplicassem DL em imagens de deslizamento total ou microarranjo tecidual de H&E para predizer MSI/dMMR, EBV, HER2, PD-L1, ou .N18.2 em adenocarcinoma gástrico/GEJ. Dois revisores selecionaram de forma independente estudos e estimativas de desempenho reextraídas de textos completos, tabelas, notas de rodapé e materiais complementares. O risco de viés foi avaliado com a Avaliação da Qualidade dos Estudos de Precisão Diagnóstica 2 (QUADAS-2) e o modelo de Predição Risco da Ferramenta de Avaliação de Bias (PROBAST) e a certeza foi avaliada com a Classificação das Recomendações Avaliação, Desenvolvimento e Avaliação (GRADE). Uma vez que os requisitos para as estimativas independentes, suportadas por variância sob a curva receiver-operating-characteristic (AUROC) ou para os dados de 2 × 2 específicos de limiar não foram cumpridos, as estimativas de nível de estudo foram apresentadas sem agrupamento estatístico. https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/, identificador CRD420261449992.

O que encontraram

Of 1,094 records identified, 701 unique records were screened and 28 studies were included: 18 addressed MSI/dMMR, 14 addressed EBV, 2 addressed HER2, 2 addressed PD-L1, and 1 addressed CLDN18.2; marker categories overlapped. External-independent AUROCs were 0.767 (95% CI, 0.726-0.830) for MSI/dMMR, 0.941 (0.920-0.970) and 0.859 (0.823-0.919) for EBV, and 0.856 (0.775-0.926) for CLDN18.2; broader held-out AUROCs were 0.760 and 0.880 (MSI/dMMR) and 0.980 (EBV). One report each provided eligible 2 × 2 data for EBV, MSI/dMMR, and CLDN18.2; none did for HER2 or PD-L1. No pooling or final-model calibration was supported. All 28 reports (42 analytic scopes) were high risk under PROBAST; QUADAS-2 risk was high for 40 scopes and unclear for 2. Certainty was very low for MSI/dMMR, EBV, HER2, and PD-L1 and low for CLDN18.2.

Trecho mantido em inglês: a tradução automática não passou na conferência de números.

Por que isso importa

Modelos isolados às vezes apresentaram discriminação promissora, particularmente para EBV e MSI/dMMR, mas as evidências eram muito esparsas, dependentes e heterogêneas para definir um desempenho sumário estável ou um limiar de triagem clinicamente implantável. A certeza foi muito baixa para o MSI/dMMR, EBV, HER2 e PD-L1 e baixa para o .N18,2; a utilidade clínica e o desempenho do limiar calibrado permanecem não estabelecidos.