基于免疫组化和生物信息学的乳腺癌预后预测模型的建立及应用

目的应用生物信息学方法从常用的免疫组化项目中筛选出用于预测乳腺癌预后的最佳项目组合并建立预后预测模型。方法应用支持向量机分析软件对15例预后不良和30例无瘤生存乳腺癌患者的免疫组化检测结果进行分析,筛选预测预后的最佳项目组合并建立模型。结果筛选出由孕激素受体(PR)、p53蛋白、表皮生长因子受体(EGFR)、组织蛋白酶D(C atheps in D)、增殖细胞核抗原(PCNA)和人表皮生长因子受体2(C-erbB 2)共6项组成的最佳预后预测模型,对预后不良组、无瘤生存组的预测准确率分别为80.0%和90.0%,总准确率86.7%。结论利用生物信息学方法对乳腺癌患者的免疫组化检测结果进行综合分析处理有助于判断其预后,值得进一步深入研究。

红外热像图对良恶性乳房肿块鉴别诊断的价值

对２６０例单侧性乳房肿块的女性患者作红外热像图检查，按作者提出的五项阳性指标进行判读，其结果与临床诊断和病理检查相对照。恶性病变１１８例，良性病变１４２例，用红外热像图作良、恶性病变的鉴别诊断，其敏感性为９３．２％，特异性为７４．０％，Ｙｏｕｄｅｎ指数为０．６７，与病变诊断的符合率为８２．７％，大于临床诊断和病理诊断的符合率（６４．６％）．揭示红外热像图可作为乳腺良、恶性肿块鉴别诊断的有效辅助手段。同时发现对于早期无淋巴结转移的乳腺癌，红外热像图的阳性率也达９３．２％，这也揭示红外热像检查可作为乳腺癌筛检手段，用于人群的二级预防，以期提高患者生存率，降低乳腺癌的人群死亡率。

远红外热象图乳癌诊断标准的研究

红外热象图应用于乳癌诊断始于1965年,虽然目前对其诊断价值仍有争议,但由于无损伤无接触而能反映局部组织所呈代谢的信息,一定程度上提示了局部病变的生物学特性,故仍引起临床的关注。随着计算机图像处理技术的应用及实时联机处理,假彩色的梯度识别以及对热象图温度等级定标,能较客观地反映出局部病变的信息,克服了由于读片者主观误差。