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唾液腺干燥综合征继发黏膜相关淋巴组织淋巴瘤的临床病理分析 被引量:3
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作者 池彦廷 张延平 +2 位作者 张秋露 刘翠苓 李斌斌 《北京大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期40-45,共6页
目的:分析唾液腺干燥综合征(Sjögren’s syndrome,SS)继发黏膜相关淋巴组织(mucosa associated lym-phoid tissue,MALT)淋巴瘤(SS-MALT淋巴瘤)的临床病理特点,并探索联合应用组织病理形态、蛋白表达和分子表型检测在唾液腺SS-MALT... 目的:分析唾液腺干燥综合征(Sjögren’s syndrome,SS)继发黏膜相关淋巴组织(mucosa associated lym-phoid tissue,MALT)淋巴瘤(SS-MALT淋巴瘤)的临床病理特点,并探索联合应用组织病理形态、蛋白表达和分子表型检测在唾液腺SS-MALT淋巴瘤病理诊断和预后评估中的应用价值。方法:在1997年1月至2016年12月就诊于北京大学口腔医院并经病理确诊为唾液腺SS的260例患者中收集到16例SS-MALT淋巴瘤患者,另选取12例无唾液腺SS病史的MALT淋巴瘤(非SS-MALT淋巴瘤)患者作为对照,回顾性分析患者临床资料并随访。同时,应用苏木精-伊红染色、免疫组织化学、聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)和荧光原位杂交技术(fluorescence in situ hybridization,FISH)观察组织病理变化,检测轻链限制性表达、免疫球蛋白(immunoglobulin,Ig)基因重排、染色体易位及基因异常,评价其在病理诊断和预后判断中的作用。结果:SS进展为MALT淋巴瘤的恶变率约为6.15%,恶变时间为3~240个月不等,其中有2例因发生高级别转化而死亡。SS-MALT淋巴瘤镜下表现为腺泡不同程度的萎缩破坏,以中心细胞样细胞为主的淋巴细胞弥漫浸润并破坏上皮岛。SS-MALT淋巴瘤组CD20和Pax5均为阳性(阳性率100%);Ki-67指数≤10%者占50%,>10%者占50%;AE1/AE3染色显示有残存腺上皮(93.75%)。全部病例肿瘤细胞CD3ε均为阴性,CD138染色显示有数量不等的浆细胞。37.5%的SS-MALT淋巴瘤患者检测到κ和λ轻链限制性表达。SS-MALT淋巴瘤组中免疫球蛋白重链(immunoglobulin heavy chain,IgH)-FR1、IgH-FR2、IgH-FR3、免疫球蛋白κ链(immunoglobulin kappa chain,IgK)-A、IgK-B的阳性检出率分别为33.3%、53.3%、33.3%、20.0%、26.7%,联合应用IgH和IgK的阳性检出率达93.3%。MALT1双色分离探针阳性率36.4%,IGH双色分离探针阳性率27.3%,BCL6双色分离探针阳性率27.3%;三种探针共同使用的基因异常检出率为72.7%。结论:唾液腺SS-MALT淋巴瘤的病理诊断缺乏特异性的组织形态特点和蛋白表型,联合应用组织形态观察、免疫组织化学、PCR和FISH技术有助于该疾病的精准病理诊断。同时,虽然SS-MALT淋巴瘤一般被认为是惰性淋巴瘤,预后较好,但也应定期复诊和长期随访,以便早发现复发和高级别化的线索,提高患者的生存率。 展开更多
关键词 干燥综合征 黏膜相关淋巴组织淋巴瘤 免疫组织化学 聚合酶链反应 原位杂交 荧光
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基于局部可变阈值的无监督定量Ki-67细胞增殖指数模型的初步建立 被引量:1
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作者 秦志明 揭伟萍 +2 位作者 池彦廷 李宏锋 李斌斌 《上海口腔医学》 CAS 北大核心 2022年第3期248-254,共7页
目的:开发一种高效率基于Ki-67细胞增殖指数的自动定量模型。方法:选择口腔鳞癌组织切片进行Ki-67免疫组织化学标记。通过全玻片成像技术获得数字化彩色病理图像,采用基于局部统计的可变阈值方法将图像中的无关浅色背景区域去掉,保留胞... 目的:开发一种高效率基于Ki-67细胞增殖指数的自动定量模型。方法:选择口腔鳞癌组织切片进行Ki-67免疫组织化学标记。通过全玻片成像技术获得数字化彩色病理图像,采用基于局部统计的可变阈值方法将图像中的无关浅色背景区域去掉,保留胞核部分。在L*a*b*颜色空间中,采用阈值方法对蓝色(苏木精染色)和棕色(Ki67染色)进行分离,计算增殖指数。采用SPSS 24.0软件包中的配对t检验和Spearman相关系数与人工计数和机器学习中常用的颜色反卷积方法进行比较分析。结果:建立了一种新的胞核检测和分类模型,可以处理不同大小的病理图像,并有效检测出免疫组织化学阳性细胞和阴性细胞,结果与人工计数结果无显著差异(P>0.05),但计算速度较快,在处理较大尺寸图像时计算效率优势更加明显,且检测结果优于常用的颜色反卷积方法(P<0.05)。结论:本研究开发的胞核自动定量分析模型可高效分析口腔鳞癌细胞核Ki-67染色情况,计算相应增殖指数,辅助病理诊断。 展开更多
关键词 口腔鳞癌 KI-67 增殖指数 机器学习
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