目的:基于HE染色的食管胃肿瘤切片图像构建细胞特征训练集,自动量化切片中的肿瘤浸润淋巴细胞(tumor-infiltrating lymphocytes,TILs),用以辅助预后研究。方法:纳入江苏泰兴214例食管胃交界处腺癌(adenocarcinoma of the esophagogastri...目的:基于HE染色的食管胃肿瘤切片图像构建细胞特征训练集,自动量化切片中的肿瘤浸润淋巴细胞(tumor-infiltrating lymphocytes,TILs),用以辅助预后研究。方法:纳入江苏泰兴214例食管胃交界处腺癌(adenocarcinoma of the esophagogastric junction,AEGJ)、256例胃腺癌(gastric adenocarcinoma,GAC)和752例食管鳞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)病例,由病理医师建立包含肿瘤细胞、基质细胞及淋巴细胞特征的训练集,并使用二折验证,单细胞注释与自动识别结果之间的相关性检验,自动评估的TILs与人工评估的TILs比例的趋势性检验来评估细胞识别准确性。使用Kaplan-Meier法和Cox等比例风险模型探索预后应用价值。结果:该工具识别食管胃肿瘤TILs的准确性至少达到90%。分类器与病理医师对AEGJ、GAC和ESCC定量评估的总体相关系数分别为0.92、0.93和0.93,TILs的相关系数分别为0.94、0.95和0.95。三种肿瘤的TILs比例自动识别结果与人工分级一致。预后应用显示TILs比例为食管胃肿瘤的独立预后标志物。结论:基于食管胃癌细胞特征训练集的TILs浸润度评估工具可用于TILs比例的准确评估,具有良好的预后应用前景。展开更多
文摘目的:基于HE染色的食管胃肿瘤切片图像构建细胞特征训练集,自动量化切片中的肿瘤浸润淋巴细胞(tumor-infiltrating lymphocytes,TILs),用以辅助预后研究。方法:纳入江苏泰兴214例食管胃交界处腺癌(adenocarcinoma of the esophagogastric junction,AEGJ)、256例胃腺癌(gastric adenocarcinoma,GAC)和752例食管鳞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)病例,由病理医师建立包含肿瘤细胞、基质细胞及淋巴细胞特征的训练集,并使用二折验证,单细胞注释与自动识别结果之间的相关性检验,自动评估的TILs与人工评估的TILs比例的趋势性检验来评估细胞识别准确性。使用Kaplan-Meier法和Cox等比例风险模型探索预后应用价值。结果:该工具识别食管胃肿瘤TILs的准确性至少达到90%。分类器与病理医师对AEGJ、GAC和ESCC定量评估的总体相关系数分别为0.92、0.93和0.93,TILs的相关系数分别为0.94、0.95和0.95。三种肿瘤的TILs比例自动识别结果与人工分级一致。预后应用显示TILs比例为食管胃肿瘤的独立预后标志物。结论:基于食管胃癌细胞特征训练集的TILs浸润度评估工具可用于TILs比例的准确评估,具有良好的预后应用前景。
