目的探讨基于临床病理、乳腺X线(mammography,MG)和MRI特征预测乳腺导管原位癌伴微浸润(ductal carcinoma in situ with microinvasion,DCISM)的价值。材料与方法回顾性收集宁夏医科大学总医院2019年6月至2022年6月最终经手术病理证实...目的探讨基于临床病理、乳腺X线(mammography,MG)和MRI特征预测乳腺导管原位癌伴微浸润(ductal carcinoma in situ with microinvasion,DCISM)的价值。材料与方法回顾性收集宁夏医科大学总医院2019年6月至2022年6月最终经手术病理证实为纯导管原位癌(ductal carcinoma in situ,DCIS)和DCISM的首诊女性患者的病例资料为训练组,评估术前患者的临床病理、MG和MRI特征。采用单、多因素logistic回归分析明确DCISM的独立危险因素,并建立联合模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)及校准图评估模型的诊断效能,应用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)观察联合模型的临床实用性。前瞻性收集2022年7月至2023年7月符合纳入、排除标准的患者作为验证组进行验证。应用沙普利加和解释(Shapley Additive exPlanation,SHAP)分析联合模型中病灶最长径、核级别、坏死、Ki-67指数、P63状态、钙化状态和最小ADC值(minimum value of apparent diffusion coefficient,ADCmin)预测DCISM的价值。收集535例患者共550个病灶(15例患者为同时性双乳癌),患者年龄23~81岁,中位年龄50岁。训练组(n=382)中102个病灶(27%)和验证组(n=168)中52个病灶(31%)被诊断为DCISM。结果多因素logistic回归结果显示,病灶最长径、核级别、坏死、Ki-67指数、P63状态、钙化状态和ADCmin是DCISM的独立危险因素。基于上述参数构建临床病理及联合模型,在训练组和验证组中均表现出较高的预测效能(AUC:0.937、0.899)。根据SHAP分析,病灶最长径、Ki-67指数和ADCmin在联合模型中对预测DCISM起主要贡献,而钙化状态、核级别、P63状态和坏死是补充因素。结论联合临床病理及术前MG和MRI特征的预测模型可有效从纯DCIS区分出DCISM,从而提升临床决策和治疗规划的准确性。展开更多
目的探讨低级别嗜酸细胞性肾肿瘤(low-grade oncocytic tumor of kidney,LOT)的临床病理特征、免疫表型、分子改变及鉴别诊断,同时寻找敏感的客观指标辅助诊断。方法收集14例LOT的临床病理资料,行光镜观察、免疫组化染色等,其中8例送检...目的探讨低级别嗜酸细胞性肾肿瘤(low-grade oncocytic tumor of kidney,LOT)的临床病理特征、免疫表型、分子改变及鉴别诊断,同时寻找敏感的客观指标辅助诊断。方法收集14例LOT的临床病理资料,行光镜观察、免疫组化染色等,其中8例送检了高通量靶向基因突变检测。结果14例中男性4例,女性10例,年龄46~88岁,中位年龄57.5岁,平均61.1岁,平均随访6~90个月,1例患者肿瘤复发,其余无瘤生存;镜下肿瘤以实性片状、小巢状结构为主,常兼有大片出血与疏松水肿区域;胞质嗜酸性、细颗粒状,细胞核圆,核仁不明显,常见核周空晕,不易见核皱缩、核多形。免疫表型:LOT免疫表型一致性较好,所有病例均呈现经典的CK7+/CD117-表型(14/14,100%);CD10、CK20、vimentin均呈阴性(0/14,0);Ki67增殖指数1%~3%;此外,新提出的鉴别抗体GPNMB(14/14,100%)弥漫强阳性;GATA3(14/14,100%)至少部分区域中等程度核阳性。高通量测序:8例送检NGS测序,均有MTOR或TSC1基因致病性/可能致病性突变(7例有MTOR基因突变,1例有TSC1基因突变)。结论LOT是一种低级别嗜酸性肿瘤,具有可辨识的形态学特点和免疫表型、分子特征,偏向惰性生物学行为,是一种独立的嗜酸性肿瘤亚型。展开更多
目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病...目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。展开更多
目的探讨原发性子宫颈小细胞癌（small cell carcinoma of the cervix,SCCC）的临床病理学特征、免疫表型及预后。方法采用免疫组化SP法和原位杂交法对18例SCCC进行临床病理学观察,并结合文献复习。结果 18例SCCC患者年龄30~69岁,平均4...目的探讨原发性子宫颈小细胞癌（small cell carcinoma of the cervix,SCCC）的临床病理学特征、免疫表型及预后。方法采用免疫组化SP法和原位杂交法对18例SCCC进行临床病理学观察,并结合文献复习。结果 18例SCCC患者年龄30~69岁,平均40岁。SCCC患者临床表现均为阴道不规则出血。妇科检查：子宫颈肿块或子宫颈糜烂。组织学特征：SCCC肿瘤细胞小而一致,可呈圆形似淋巴细胞,但较淋巴细胞大,或呈雀麦形,或部分呈短梭形,细胞质少,境界不清,核染色质呈细颗粒状,深染,核仁不明显,核分裂象多见。免疫表型：肿瘤细胞通常表达CKpan,并不同程度地表达Syn、NSE、Cg A、CD56和p16。原位杂交：检测4例肿瘤细胞HPV 16/18阳性。超微结构：肿瘤细胞内可见神经内分泌颗粒。随访10例SCCC,6例患者2年内死亡。结论 SCCC属神经内分泌癌,是子宫颈少见的高度恶性肿瘤,预后差,其发生可能与HPV 16/18感染有关。CKpan、Syn、Cg A、NSE和CD56是SCCC的免疫标志物,有利于辅助诊断。展开更多
文摘目的探讨基于临床病理、乳腺X线(mammography,MG)和MRI特征预测乳腺导管原位癌伴微浸润(ductal carcinoma in situ with microinvasion,DCISM)的价值。材料与方法回顾性收集宁夏医科大学总医院2019年6月至2022年6月最终经手术病理证实为纯导管原位癌(ductal carcinoma in situ,DCIS)和DCISM的首诊女性患者的病例资料为训练组,评估术前患者的临床病理、MG和MRI特征。采用单、多因素logistic回归分析明确DCISM的独立危险因素,并建立联合模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)及校准图评估模型的诊断效能,应用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)观察联合模型的临床实用性。前瞻性收集2022年7月至2023年7月符合纳入、排除标准的患者作为验证组进行验证。应用沙普利加和解释(Shapley Additive exPlanation,SHAP)分析联合模型中病灶最长径、核级别、坏死、Ki-67指数、P63状态、钙化状态和最小ADC值(minimum value of apparent diffusion coefficient,ADCmin)预测DCISM的价值。收集535例患者共550个病灶(15例患者为同时性双乳癌),患者年龄23~81岁,中位年龄50岁。训练组(n=382)中102个病灶(27%)和验证组(n=168)中52个病灶(31%)被诊断为DCISM。结果多因素logistic回归结果显示,病灶最长径、核级别、坏死、Ki-67指数、P63状态、钙化状态和ADCmin是DCISM的独立危险因素。基于上述参数构建临床病理及联合模型,在训练组和验证组中均表现出较高的预测效能(AUC:0.937、0.899)。根据SHAP分析,病灶最长径、Ki-67指数和ADCmin在联合模型中对预测DCISM起主要贡献,而钙化状态、核级别、P63状态和坏死是补充因素。结论联合临床病理及术前MG和MRI特征的预测模型可有效从纯DCIS区分出DCISM,从而提升临床决策和治疗规划的准确性。
文摘目的探讨低级别嗜酸细胞性肾肿瘤(low-grade oncocytic tumor of kidney,LOT)的临床病理特征、免疫表型、分子改变及鉴别诊断,同时寻找敏感的客观指标辅助诊断。方法收集14例LOT的临床病理资料,行光镜观察、免疫组化染色等,其中8例送检了高通量靶向基因突变检测。结果14例中男性4例,女性10例,年龄46~88岁,中位年龄57.5岁,平均61.1岁,平均随访6~90个月,1例患者肿瘤复发,其余无瘤生存;镜下肿瘤以实性片状、小巢状结构为主,常兼有大片出血与疏松水肿区域;胞质嗜酸性、细颗粒状,细胞核圆,核仁不明显,常见核周空晕,不易见核皱缩、核多形。免疫表型:LOT免疫表型一致性较好,所有病例均呈现经典的CK7+/CD117-表型(14/14,100%);CD10、CK20、vimentin均呈阴性(0/14,0);Ki67增殖指数1%~3%;此外,新提出的鉴别抗体GPNMB(14/14,100%)弥漫强阳性;GATA3(14/14,100%)至少部分区域中等程度核阳性。高通量测序:8例送检NGS测序,均有MTOR或TSC1基因致病性/可能致病性突变(7例有MTOR基因突变,1例有TSC1基因突变)。结论LOT是一种低级别嗜酸性肿瘤,具有可辨识的形态学特点和免疫表型、分子特征,偏向惰性生物学行为,是一种独立的嗜酸性肿瘤亚型。
文摘目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。
