Meme kanserinde tümör infiltre lenfosit skorunun yapay zeka analiziyle tespiti ve patologlar ile uyumunun belirlenmesi

---

Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, İSTANBUL HAYDARPAŞA NUMUNE SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, CERRAHİ TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: İBRAHİM ALOĞLU

Danışman: Fügen AKER

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Amaç: Meme kanserinde tümör infiltre lenfositler (TIL), tümör mikroçevresindeki bağışıklık yanıtını yansıtan en önemli göstergelerden biridir. Özellikle üçlü negatif ve Human epidermal growth factor receptor-2 (HER2) pozitif alt tiplerde hem prognostik hem de tedaviye yanıtı öngörmede önemli rol oynar. Ancak TIL skorlamasında patologlar arasında belirgin farklılıklar görülebilmekte, bu da ölçümlerin klinik güvenilirliğini sınırlamaktadır. Bu çalışmada amacımız, yapay zekâ (YZ) modelleri ile patologlar arasındaki TIL skorlamalarının ne kadar uyumlu olduğunu ortaya koymak ve farklı istatistiksel yöntemler aracılığıyla bu uyumu karşılaştırarak YZ'nin patoloji pratiğine entegrasyon potansiyelini değerlendirmektir. Gereç ve Yöntem: SBÜ Haydarpaşa EAH Patoloji Kliniğinde 2022-2024 yılları arasında tanı alan meme karsinomu olguları çalışmaya dahil edildi. Olgulara ait lamlar dijitalize edilerek işaretlendi. Patologlarca işaretlenen tümör bölgeleri, üç patolog ve iki YZ modeli tarafından stromal TIL yüzdesi ve tümör oranı üzerinden değerlendirildi. Elde edilen skorlar arasında patologlar arası, patolog–YZ ve YZ–YZ uyumu karşılaştırıldı. Analizlerde intraclass correlation coefficient (ICC), kappa testleri, korelasyon ve Bland–Altman yöntemleri kullanıldı; ayrıca farklı eşik değerlerine göre kategorik uyum incelendi. Bulgular: Patologlar arasındaki global uyum iyi düzeyde olup ICC değeri 0.81 olarak saptandı. Patologlar ve YZ modelleri arası global uyumda ICC değeri 0.41 olarak izlendi. Patolog–YZ ikililerinde uyum oldukça düşük saptandı (ICC 0.12–0.21), ancak üç patolog ile bir YZ modelinin birlikte değerlendirildiğinde uyum 0.53 seviyesine yükseldi. Kategorik analizlerde en yüksek uyum, TIL skorlarının ≤%10 ve >%10 olarak ikili sınıflandırıldığı durumda elde edilmiş olup çok kategorili sınıflamalarda ise kappa katsayılarında bir düşüş gözlendi. Patolog–YZ karşılaştırmalarında Spearman korelasyon katsayıları orta-iyi düzeyde bulunurken (ρ=0.48–0.81), iki YZ modeli arasındaki uyum ise orta düzeyde (ICC 0.64) hesaplandı. Sonuç: Çalışmamız YZ modellerinin TIL skorlamasında patologlarla belirli bir korelasyon gösterebildiğini ancak mutlak uyum açısından yetersiz kaldığını ortaya koydu. Özellikle yüksek TIL skorlarında, YZ ile patolog değerlendirmeleri arasındaki farklılıkların arttığı gözlendi. Bu bulgular, YZ tabanlı TIL skorlamasının klinik uygulamaya girebilmesi için daha büyük ve çeşitli veri setleriyle eğitilmiş, standardize edilmiş algoritmalara ihtiyaç olduğunu gösterdi. Anahtar Kelimeler: Dijital Patoloji, Gözlemciler arası uyum, Meme kanseri, Tümör infiltre lenfositler, Yapay zekâ