1000个菌体项目:一个基于共识的国际合作研究关于菌体数字分类的研究
Sherman Lin1, Christopher Tran1, Ela Bandari2
1Department of Pathology and Laboratory Medicine, Western University and London Health Sciences Centre, London, Canada.
International journal of surgical pathology
|April 17, 2024
概括
病理学家在癌症图像中识别线粒体数字时表现出适度的同意. 这项规模最大的国际研究强调了解释的变化,影响了瘤诊断和管理.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 病理学 病理学 病理学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 准确识别线粒体数字对于癌症诊断,分级和分类至关重要.
- 在病理学家中,关于线粒体数字解释的一致性的研究有限.
研究的目的:
- 评估国际病理学家小组中识别线粒体数字的评分间可靠性.
- 为未来的研究和培训创建一个大规模的,基于共识的线粒体数字数据集.
主要方法:
- 招募了国际病理学家来注释癌症基因组图谱 (TCGA) 数据集中的线粒体数据.
- 在40倍放大下创建了1010个线粒体图片的数据集.
- 将数据集重新分配给病理学家,以便审查和分类每个.
主要成果:
- 在病理学家中获得了80.2%的中位数同意率,用于线粒体图形识别.
- 个别的线粒体图片显示了87.1%的中位数一致,与公平的评分间一致 (kappa = 0.284).
- 与其他阶段相比,prometaphase中的线粒体数字表现出较低的协议率.
结论:
- 这项研究代表了关于线粒体数字的最大的国际共识,提供了有价值的培训数据集.
- 观察到的一致范围表明病理学家使用的各种解释标准.
- 线粒体数字识别的变化可能对瘤诊断和临床管理产生重大影响.
