HE切片+qupath识别TIL和成纤维细胞文献（三阴性乳腺癌）

最新推荐文章于 2025-10-23 01:06:04 发布

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最新推荐文章于 2025-10-23 01:06:04 发布 · 2.8k 阅读

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#图像处理 #大数据

研究人员开发了一种开源的自动化算法，用于在三阴性乳腺癌中分析H&E染色切片中的肿瘤浸润淋巴细胞。该算法通过QuPath实现，可提高TIL评估的客观性和一致性，与患者预后显著相关。算法已在多个数据集中验证，并展示了临床实用价值的可能性。

An Open-Source, Automated Tumor-Infiltrating Lymphocyte Algorithm for Prognosis in Triple-Negative Breast Cancer

An Open-Source, Automated Tumor-Infiltrating Lymphocyte Algorithm for Prognosis in Triple-Negative Breast Cancer - PubMed (nih.gov)

试验设计

尽管TIL评估进行了标准化工作，但评估的主观性和可变性阻碍了其广泛采用。使用QuPath开源软件，我们构建了一种基于H&E图像的TIL自动评估算法，并发明了一种超出人类能力的TIL评估方法。使用来自三个机构的一个发现集和四个验证集，我们发现机器读取测量的 TIL 变量将 TNBC 患者分为预后良好和不良队列，其中较高的 TIL 评分与更好的总生存期显着相关。这种开源的评估方法可以广泛使用，机器读取的 TIL 评分现在已准备好用于前瞻性测试，以证明临床实用性。

使用 QuPath 开源软件，我们为苏木精-伊红（H&E）染色切片上的肿瘤细胞、淋巴细胞、成纤维细胞和“其他”细胞构建了神经网络分类器。我们用五个独特的构造TIL变量分析了分类器衍生的TIL测量值。使用 171 例 TNBC 病例的回顾性集合作为发现集，以确定机器读取的 TIL 变量与患者结果的最佳关联。为了验证，我们评估了 749 名 TNBC 患者的回顾性集合，该患者由四个独立的验证子集组成。