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        AI技術(shù)在乳腺原位癌Ki67染色切片定量檢測中的應(yīng)用價(jià)值

        2022-04-18 11:32:22沈苗嵇學(xué)仙謝紅芳姚根新毛建英潘建強(qiáng)陳國群
        浙江臨床醫(yī)學(xué) 2022年3期
        關(guān)鍵詞:閱片原位癌乳頭狀

        沈苗 嵇學(xué)仙 謝紅芳 姚根新 毛建英 潘建強(qiáng) 陳國群

        我國乳腺癌的發(fā)病率占女性腫瘤的第1位,嚴(yán)重危害女性的身心健康[1]。Ki67是預(yù)測乳腺癌患者預(yù)后較為重要且可靠的標(biāo)志物,Ki67高比例表達(dá)是預(yù)后的不良因素[2]。目前,我國大多數(shù)醫(yī)院的病理科醫(yī)師仍以顯微鏡目測評(píng)價(jià)Ki67指數(shù),人為主觀性大。有效提高乳腺原位癌Ki67定量檢測的準(zhǔn)確性是研究者的共同目標(biāo)。本文探討人工智能(AI)技術(shù)在乳腺原位癌Ki67染色切片定量檢測中的應(yīng)用價(jià)值。

        1 資料與方法

        1.1 臨床資料 回顧分析2013年1 月至2021年1月本院乳腺原位癌樣本110例,年齡36~84歲,平均年齡(52±4.5)歲。其中乳腺導(dǎo)管原位癌92例,占比83.6%(見圖1、2),乳腺導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀癌11例,占比10%(見圖3、4),乳腺實(shí)性乳頭狀癌7例,占比6.4%(見圖5、6)。所有Ki67免疫組化由有資質(zhì)的病理專業(yè)醫(yī)師作出判讀后再進(jìn)行AI檢測。

        圖1 乳腺導(dǎo)管原位癌(HE×100倍)

        圖2 乳腺導(dǎo)管原位癌(Ki67×100倍)

        圖3 乳腺導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀癌(HE×100倍)

        圖4 乳腺導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀癌(Ki67×100倍)

        圖5 乳腺實(shí)性乳頭狀癌(HE×100倍)

        圖6 乳腺實(shí)性乳頭狀癌(Ki67×100倍)

        1.2 方法 (1)組織標(biāo)本的制備:選擇乳腺導(dǎo)管原位癌的蠟塊制備成 3μm 厚的切片免疫組化染色。免疫組化染色試劑盒和Ki67單克隆抗體均購自北京中杉金橋生物技術(shù)有限公司;二氨基聯(lián)苯胺(DAB)顯色試劑盒,購自福建邁新生物技術(shù)有限公司。(2)免疫組化檢測[3]:乳腺原位癌標(biāo)本免疫組化采用 En Vision二步法檢測 Ki67 蛋白的表達(dá)情況,以TBS代替一抗作陰性對(duì)照,以試劑盒陽性片作陽性對(duì)照。選取經(jīng)蘇木精-伊紅(HE)染色驗(yàn)證的乳腺原位癌組織石蠟塊,切出石蠟3μm,將其放到載玻片上,以60℃烤片4 h;2次二甲苯脫蠟,乙醇梯度脫水后進(jìn)行水洗;修復(fù)抗原,蒸餾水沖洗,5 min×3次;3% H2O2溶液處理15 min,PBS沖洗,5 min×3次;一抗4 ℃孵育12 h,PBS沖洗,5 min×3次;二抗25℃孵育30 min,PBS沖洗,5 min×3 次;DAB室溫下3~5 min顯色,蘇木素復(fù)染1~2 min細(xì)胞核,以梯度乙醇脫水,以二甲苯透明,以中性樹膠進(jìn)行封片,在鏡下觀察。每張切片由2位病理專家獨(dú)立閱片共同協(xié)商出判斷結(jié)果。

        1.3 判斷標(biāo)準(zhǔn) (1)Ki67陽性判定標(biāo)準(zhǔn):Ki67 蛋白陽性染色定位于細(xì)胞核,顆粒呈棕黃色。每張切片觀察5個(gè)具有代表性的視野(×400),每個(gè)視野計(jì)數(shù)100個(gè)細(xì)胞,計(jì)算Ki67陽性細(xì)胞數(shù)占細(xì)胞總數(shù)的比例[4]。參考NCCN指南及多項(xiàng)研究報(bào)道,包括浸潤性和非浸潤性乳腺癌,選擇14%作為Ki67表達(dá)的臨界值,將乳腺原位癌病例分為Ki67比表達(dá)組(≤14%)和高表達(dá)組(>14%)[5~6]。

        1.4 AI檢測 (1)AI和圖像定量分析相結(jié)合對(duì)乳腺原位癌Ki67切片的掃描分析。AI系統(tǒng)采用浙江賽爾微因公司生產(chǎn)的數(shù)字化智能細(xì)胞組織病理圖像分析軟件。制作的免疫組化Ki67片使用寧波江豐公司的數(shù)字圖片掃描技術(shù)。整個(gè)過程采用產(chǎn)品說明書操作。(2)110例乳腺原位癌Ki67病例,用該軟件的乳腺原位癌Ki67切片掃描成像并圈出癌癥區(qū)域。掃描10個(gè)熱點(diǎn)區(qū)域得出的平均數(shù)值后得出結(jié)果。然后將這些數(shù)字圖像匯集,存入數(shù)據(jù)庫中。軟件在后期分析圖像時(shí),會(huì)使用數(shù)據(jù)庫中的圖像數(shù)據(jù)。若軟件在分析時(shí),出現(xiàn)癌癥區(qū)域漏圈或錯(cuò)圈,則由醫(yī)師進(jìn)行標(biāo)注漏圈和錯(cuò)圈部分,再存入數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行訓(xùn)練,以此達(dá)到完善數(shù)據(jù)的目的。

        1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS25.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件。計(jì)數(shù)資料用%表示,用χ2檢驗(yàn),以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 110例乳腺原位癌Ki67樣本檢測結(jié)果 見表1。

        表1 110例乳腺原位癌Ki67樣本檢測結(jié)果

        表1 (續(xù))

        2.2 Ki67>14%與Ki67≤14%的 檢 測 結(jié) 果 比較 Ki67>14% AI閱片與人工閱片陽性比例差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),AI閱片有更高的敏感性。Ki67≤14% AI閱片和人工閱片陽性比例差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。見圖1、2。

        圖1 Ki67>14%的檢測結(jié)果比較

        2.3 閱片時(shí)間 Ki67人工閱片每例平均時(shí)間12.7 min。AI閱片每例平均時(shí)間10.9 min,二者比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。

        圖2 Ki67≤14%檢測結(jié)果比較

        3 討論

        乳腺癌是一種極具異質(zhì)性的疾病,即使同種分子分型的乳腺癌也有完全不同的預(yù)后。乳腺癌相同的期別也具有不同的生物學(xué)特性[7-8]。乳腺原位癌是乳腺癌的早期病變。通過手術(shù)切除,經(jīng)正規(guī)藥物治療等綜合治療,效果確切,可達(dá)到痊愈目的,且較少出現(xiàn)復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移。乳腺原位癌如果不進(jìn)行治療,進(jìn)一步可發(fā)展為乳腺浸潤性癌,其治療以手術(shù),放化療,靶向治療為主,預(yù)后及患者生存時(shí)間較差。

        針對(duì)預(yù)后靶點(diǎn)的治療與防治能夠顯著提升患者預(yù)后及治療效果。已有研究顯示,Ki67作為乳腺癌病理診斷的分子標(biāo)志物,是敏感度較好的獨(dú)立指標(biāo)[9]。DE等[10]Meta分析顯示,Ki67陽性表達(dá)的腫瘤細(xì)胞惡性程度高,增殖活躍,腫瘤生長速度快,侵襲及轉(zhuǎn)移率高,預(yù)后差。近年來,AI技術(shù)應(yīng)用于病理圖像分析日益成熟[11]。有文獻(xiàn)提示AI閱片檢測結(jié)合人工閱片后提高篩查的敏感性同時(shí)保證特異性并明顯提高工作效率[12]。本資料結(jié)果顯示,Ki67>14% 43例:AI閱片和人工閱片陽性比例差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。AI閱片有更高的敏感性。Ki67≤14% 67例:AI閱片和人工閱片陽性比例差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。AI獨(dú)立使用于乳腺原位癌Ki67的篩查尚不成熟。

        借用AI的識(shí)別和深度學(xué)習(xí)能力,幫助醫(yī)師審片更加精準(zhǔn)高效。AI在病灶區(qū)域識(shí)別速度上勝于人工操作,同時(shí)也有利于對(duì)Ki67的定量檢測進(jìn)行量化,使得檢測結(jié)果更加精準(zhǔn),為后續(xù)對(duì)乳腺原位癌的治療方案提供客觀的病理診斷依據(jù)。有利于臨床醫(yī)師制定針對(duì)性的治療方案。

        因此,乳腺癌原位癌Ki67染色切片定量檢測中的熱點(diǎn)確定對(duì)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人工智能有著深遠(yuǎn)意義。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步及更大數(shù)據(jù)庫的建立使用,AI技術(shù)將有更廣闊的應(yīng)用前景。

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