计算机辅助定量性树皮分析:对其在肺状细胞癌的预后意义的全面调查

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:

• 瘤-肌瘤比率 (TSR) 是各种癌症的验证预后因素,包括肺状细胞癌 (LUSC).
• 在LUSC中,一个富有筋膜的表型通常与较差的患者结果相关.
• 手动TSR评估是主观的,缺乏可重复性,需要更客观的方法.

研究的目的:

• 评估计算机辅助 (CA) 定量肌层分析在LUSC中的临床实用性.
• 探索TSR与LUSC临床病理特征之间的关系.
• 建立一个理论基础,用于精确诊断和治疗LUSC.

主要方法:

• 分析了189名初级LUSC患者 (2015-2020) 的回顾性队列.
• 整片成像 (WSI) 和自动化技术用于定量CA-TSR评估.
• 为了比较,进行了手动TSR评估;根据CA-TSR中位数,患者被分为两层,分为基膜贫乏 (TSR-L) 和基膜丰富 (TSR-H) 组.

主要成果:

• 计算机辅助TSR (CA-TSR) 的中位数为0.34.
• TSR-H组的患者的整体存活率 (OS) 和无病存活率 (DFS) 显著降低 (P<0.001).
• 与手动评分 (AUC 0.488-0.573) 相比,CA-TSR对OS的预测准确度更高 (AUC 0.651-0.7),并且是一个独立的预后因素 (DFS HR=2.790,OS HR=2.633).

结论:

• 基于CA的定量TSR分析提供了一个客观和有效的方法来评估LUSC中的树皮含量.
• 该CA-TSR得分作为一个强大的独立预后预测器.
• 这种自动化方法显著提高了比传统手动方法更准确的生存预测准确度.