图像J与常规手动评分方法之间的相关性,用于编程死亡 - - 连接体1免疫 - - 基因化学染色部分
Rand Suleiman Al Taher1,2, Manal A Abbas1,3, Khalid Halahleh4
1Department of Medical Laboratory Sciences, Faculty of Allied Medical Sciences, Al-Ahliyya Amman University, Amman, Jordan.
Technology in cancer research & treatment
|April 2, 2024
概括
图像J软件可以在同质瘤组织中可靠地得分编程细胞死亡连接体1 (PD-L1). 然而,对于异质组织,手动评分仍然比ImageJ分析更准确.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 病理学 病理学 病理学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 免疫组织化学 (IHC) 是量化瘤中编程细胞死亡连接体1 (PD-L1) 表达的一个关键方法.
- 准确的PD-L1量化可以预测患者对抗癌症免疫疗法的反应,如抗PD1/PD-L1药物.
研究的目的:
- 评估ImageJ软件在通过IHC评分PD-L1表达的有效性.
- 在不同的组织类型和成像参数中,将ImageJ评分结果与传统的手动方法进行比较.
主要方法:
- 使用ImageJ软件分析IHC染色组织部分的PD-L1表达.
- 使用不同的颜色空间选项 (RGB,HSB,亮度/对比度) 和放大 (20x,40x) 进行了ImageJ评分.
- 图像J结果与传统手动方法的得分以及相机拍摄的和整个幻灯片图像之间的结果进行了比较.
主要成果:
- 使用RGB或亮度/对比度设置,ImageJ为同质组织 (扩散大B细胞淋巴瘤) 提供了与手动方法可比的分数.
- 观察到ImageJ (HSB) 和手动评分对同质和异质组织 (头部和部状细胞癌) 之间存在显著差异.
- ImageJ分析显示基于放大和图像采集方法 (摄像头与扫描仪) 的变化.
结论:
- ImageJ是一个适合在同质瘤组织中得分PD-L1的工具.
- 对于异质瘤组织,由于潜在的不准确性,建议采用传统的手动评分方法而不是ImageJ.
- 图像采集参数显著影响ImageJ评分结果.
