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计算机辅助下的乳腺癌HER2异质性区域精准定位分析
中华病理学杂志, 2017,46(08) : 569-570. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-5807.2017.08.011
摘要
引用本文: 刘媛媛, 武莎斐, 罗玉凤, 等.  计算机辅助下的乳腺癌HER2异质性区域精准定位分析 [J]. 中华病理学杂志,2017,46( 08 ): 569-570. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-5807.2017.08.011
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乳腺癌原发灶与转移灶之间的HER2异质性,因其对临床处理原则的制定与适时调整具有重要的参考意义,而备受多方关注。另外,在肿瘤进展过程中,还可能出现获得性的基因改变,如HER2扩增等。针对此类复杂的生物学特征,乳腺癌HER2检测指南中明确建议,只要能获取肿瘤组织,对复发灶或转移灶也应进行检测[1]。然而,瘤内异质性不仅影响HER2的准确评估而致疾病预后判断的偏差,并且关乎后续治疗方案的选择。相关研究显示,瘤内异质性更常见于HER2结果不确定或低扩增的病例。已有学者发现,这种HER2的空间异质性会影响抗HER2抗体的疗效[2]。因此,准确识别乳腺癌瘤内异质性是阐明其发生机制及其与临床病理特征之间相关性的重要前提。为便于荧光原位杂交(FISH)阅片,Seol等[3]建议,可先在免疫组织化学(IHC)切片上确定"热点"区域,再于FISH切片上找到对应的位置。我们采用计算机辅助的数字图像分析系统,通过锁定HE、IHC或FISH图像中任意目标区域,自动链接扫描并同屏显示其他染色切片上的相同靶位,对FISH和IHC切片上所有设定的目标区域,实现精准识别。

 
 
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