在胃食道癌症中免疫组织化学生物标记得分:计算机可以帮助我们吗?
Alessandro Caputo1, Valentina Angerilli2, Alessandro Gambella3
1Department of Medicine, Surgery, and Dentistry "Scuola Medica Salernitana", University of Salerno, Baronissi, SA, Italy; Department of Pathology, University Hospital of Salerno, Salerno, Italy.
Pathology, research and practice
|June 5, 2025
概括
人工智能 (AI) 在提高胃食道癌 (GEC) 免疫组织化学 (IHC) 生物标志物评分的准确性和效率方面表现有希望. 虽然目前GEC中的AI应用有限,但它们有可能减少病理学家的工作量并提高诊断精度.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 病理学 病理学 病理学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 癌症诊断和治疗选择越来越复杂,这使得病理学家在评估免疫组织化学 (IHC) 生物标志物的过程中承受着越来越大的负担.
- 胃食道癌症 (GEC) 需要对多种预后和预测生物标志物的评估,涉及精细,耗时的得分与观察者之间的和观察者内部的变异性.
- 全球病理学家短缺需要创新解决方案,以高效准确地评估生物标志物.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在改善胃食道癌症 (GEC) IHC生物标志物评分方面的当前作用和潜力.
- 探索人工智能如何应对GEC诊断方面的挑战,包括准确性,效率和观察者可变性.
- 确定新兴的计算方法,这些方法可能会在GEC中彻底改变生物标志物评分.
主要方法:
- 使用PubMed和谷歌学者进行了全面的文献搜索,以确定IHC生物标志物评分中的AI相关研究.
- 分析了专注于人工智能在胃食道癌症中的应用和一般生物标志物评估的研究.
- 该审查综合了人工智能对可重复性,工作量减少和未来进步潜力的影响的研究结果.
主要成果:
- 人工智能已经显示出增强可复制性和减少病理学家对PD-L1和HER2等生物标志物的工作负担的潜力.
- 与其他癌症类型相比,目前在GEC生物标志物评分中的AI应用特别有限.
- 新兴的预测计算方法为生物标志物评分提供了变革性的潜力.
结论:
- 人工智能工具在提高IHC生物标志物对GEC的评分效率和准确性方面表现出有希望.
- 尽管目前存在局限性,但人工智能有可能在GEC生物标志物评估中显著增强病理学实践.
- 人工智能可以减轻与复杂的评分系统相关的负担,并减少对额外昂贵测试的需求.
