计算机辅助诊断有助于准确确定胃癌中克劳丁-18.2的不同表达水平

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 病理学 病理学 病理学
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 通过免疫组织化学 (IHC) 评估克劳丁-18.2的表达,对于在胃癌 (GCs) 中使用佐尔贝图西马布向治疗至关重要.
• 在IHC评分中观察者间的变异性对精确的Claudin-18.2表达式分类提出了挑战.
• 计算机辅助诊断 (CAD) 提供了在病理学中提高诊断准确性和可重现性的潜力.

研究的目的:

• 建立和验证计算机辅助分析工具,用于量化丁-18.2在胃癌中的阳性.
• 为了提高对患者分层的克劳丁-18.2表达评估的精度和可重复性.

主要方法:

• 开发一个用于分析血素-3,3'-二氨基胺染色组织微阵列 (TMA) 幻灯片的CAD工具.
• 该工具进行瘤组织识别,细胞细分和膜性克劳丁-18.2染色强度估计 (克隆43-14A).
• 分析了来自417个初级切除GC的2,248个核心,并提供了可用的病理数据.

主要成果:

• 在51.6%的TMA核心中没有检测到染色的瘤细胞.
• 在正核中,主要观察到1+和2+染色,少数3+细胞和不均的分布.
• 使用SPOTLIGHT值,12%的核心和2.5%的病例被确定为Claudin-18.2阳性,在瘤中心发现异质性.

结论:

• 计算机辅助诊断准确量化了胃癌中的克劳丁-18.2表达水平.
• 这种工具可以精确确定针对性治疗中患者分层的克劳丁-18.2状态.
• 染色强度的新型分类可能会改进对克劳丁-18.2患者选择门的理解.