深度学习引导的定量分析建立了针对结肠直肠癌的优化BRAF V600E免疫组化学标准:一个多平台验证研究
Yehan Zhou1, Jiayu Li1, Chengmin Zhou1
1Pathology Department, Sichuan Cancer Hospital and Institute, Sichuan Cancer Center, School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.
概括
通过使用定量分析和人工智能,为在结直肠癌 (CRC) 中检测BRAF V600E突变确定了新的免疫组织化学 (IHC) 标准. 这些精细的标准提高了诊断准确性和指导治疗的标准化.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 病理学 病理学 病理学
- 遗传学 遗传学 是一个
背景情况:
- 准确的BRAF V600E突变检测对于结直肠癌 (CRC) 的向治疗至关重要.
- 在CRC中,BRAF V600E的现有免疫组织化学 (IHC) 解释标准缺乏标准化和可靠性.
- 需要CRC特定的定量IHC标准来提高诊断准确性.
研究的目的:
- 建立和验证BRAF V600E突变检测的CRC特定的定量IHC标准.
- 将新型IHC标准的性能与分子测试进行比较.
- 评估IHC抗体性能在不同平台上的通用性.
主要方法:
- 分析了250例CRC病例,并对IHC和分子测试 (qPCR,NGS) 数据进行配对.
- 使用基于深度学习的数字病理学平台对IHC参数进行定量分析.
- 接收器运行特性 (ROC) 分析以确定最佳的IHC值和标准的验证.
主要成果:
- 跨平台验证证实了BRAF V600E抗体的一致性.
- 最初的IHC标准显示80.4%-84.8%与分子测试一致;确定了5种异常染色模式.
- 优化的人工智能驱动的定量标准实现了高一致性 (AUC0.932内部,0.977外部验证).
结论:
- 在CRC中成功建立了BRAF V600E的精细定量IHC标准.
- 优化的标准显著提高了BRAF V600E检测的准确性和标准化.
- 这些发现支持广泛的临床采用,以改善CRC的治疗指导.
