使用Qupath软件识别和量化癌症组织中的放射治疗相关蛋白质表达,并预测治疗反应

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫组织化学 免疫组织化学
• 数字病理学数字病理学

背景情况:

• 免疫染色样本的自动测量可以客观地预测放射治疗治疗结果.
• 验证图像分析软件对于临床采用至关重要.

研究的目的:

• 为了验证QuPath图像分析软件用于免疫细胞检测.
• 为了比较QuPath细胞计数与手动医生计数的准确性和预测价值.

主要方法:

• 对CD8,FoxP3和Ku70染色瘤部分的分析来自104名宫癌,92名口癌和58名前列腺癌患者.
• 使用相关性和ROC曲线分析,比较QuPath自动计数与医生手动计数.
• 评估QuPath衍生免疫细胞计数对患者生存结果的预后意义.

主要成果:

• QuPath和手动细胞计数显示了所有癌症类型之间的高相关性.
• QuPath与手动计数之间的一致性在80.7%至89.4%之间.
• 与手动计数相比,QuPath计数对患者预后 (总生存率和无进展生存率) 的预测能力更强,对CD8,FoxP3和Ku70标志物观察到显著的p值.

结论:

• QuPath软件是一种经过验证,准确的工具,用于量化癌症组织中的免疫细胞.
• 该软件与手动计数的强烈相关性支持其在临床实践中的实用性和潜力.
• 通过QuPath的自动化分析可以提高放射治疗结果的预测.