目的:通过检测骨巨细胞瘤(giant cell tumor of bone,GCT)中Bax蛋白和Fas抗原的表达,探讨Bax蛋白和Fas抗原与GCT临床病理之间的关系,以指导临床治疗。方法:应用免疫组织化学技术EnVision微波二步法检测了42例GCT中Bax蛋白和Fas抗原的表...目的:通过检测骨巨细胞瘤(giant cell tumor of bone,GCT)中Bax蛋白和Fas抗原的表达,探讨Bax蛋白和Fas抗原与GCT临床病理之间的关系,以指导临床治疗。方法:应用免疫组织化学技术EnVision微波二步法检测了42例GCT中Bax蛋白和Fas抗原的表达情况,按照WHO(2003)分级标准,Ⅰ级18例,Ⅱ级15例,Ⅲ级9例,细胞浆或膜呈棕黄色至深棕黄色颗粒为阳性细胞,切片中阳性细胞数≥10%为阳性病例,阳性细胞数<10%为阴性病例。结果:GCT中Bax蛋白的阳性率为50%,其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级阳性率分别为66.70%、46.47%和22.22%,Ⅰ级与Ⅱ、Ⅲ级比较,差异具有显著性(P<0.05)。GCT中Fas抗原的阳性率为54.76%,其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级阳性率分别为77.78%、40.00%和33.34%,Ⅰ级与Ⅱ、Ⅲ级比较,差异具有显著性(P<0.05)。结论:Bax蛋白和Fas抗原的表达与GCT病理分级密切相关,低表达可能是骨巨细胞瘤术后易复发和对化疗不敏感的重要原因之一。展开更多
目的探讨H3.3G34W、p63及SATB2在骨巨细胞瘤(giant cell tumor of bone,GCTB)中的表达情况及其联合应用对GCTB的诊断作用和价值。方法收集西安交通大学附属红会医院病理科2020年至2022年诊断的54例GCTB、83例非骨巨细胞瘤(non-giant cel...目的探讨H3.3G34W、p63及SATB2在骨巨细胞瘤(giant cell tumor of bone,GCTB)中的表达情况及其联合应用对GCTB的诊断作用和价值。方法收集西安交通大学附属红会医院病理科2020年至2022年诊断的54例GCTB、83例非骨巨细胞瘤(non-giant cell tumor of bone,NGCTB)(包含14例动脉瘤样骨囊肿、16例软骨母细胞瘤和53例非骨化性纤维瘤)患者的样本和病历资料,采用免疫组织化学EliVision法检测H3.3G34W、p63及SATB2的表达情况。通过χ^(2)检验判断H3.3G34W、p63及SATB2的阳性率在各组间是否存在统计学差异;通过Logistic回归分析建立包括H3.3G34W、p63及SATB2的联合诊断模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析评价模型的诊断价值。结果H3.3G34W、p63及SATB2在GCTB组中阳性率分别为81.5%、90.7%、92.6%;在NGCTB组中阳性率分别为2.4%、28.9%、62.7%。与NGCTB组相比,GCTB组患者年龄显著较大[(41.222±14.849)vs.(16.566±9.439);P<0.001],女性比男性患病率更高(51.9%vs.48.1%,P<0.001)。与NGCTB组相比,GCTB组中H3.3G34W(81.5%vs.2.4%,P<0.001);p63(90.7%vs.28.9%,P<0.001)和SATB2(92.6%vs.62.7%,P<0.001)的阳性率更高。单因素Logistic回归分析构建单因素预测模型,同时行ROC曲线分析,表明年龄(AUC=92.9%,P<0.001)、性别(AUC=64.5%,P=0.004)、H3.3G34W阳性率(AUC=89.5%,P<0.001)、p63阳性率(AUC=80.9%,P<0.001)、SATB2阳性率(AUC=65.0%,P=0.003)是GCTB诊断的独立预测因素。进一步的多因素Logistic回归分析构建混合预测模型,并行ROC曲线分析,发现混合模型展现出比单因素模型更好的预测价值(AUC=98.4%,P<0.001)。结论H3.3G34W、p63及SATB2是有效诊断GCTB的分子标记物,且三者联合应用更能提高GCTB的诊断预测效能。展开更多
文摘目的:通过检测骨巨细胞瘤(giant cell tumor of bone,GCT)中Bax蛋白和Fas抗原的表达,探讨Bax蛋白和Fas抗原与GCT临床病理之间的关系,以指导临床治疗。方法:应用免疫组织化学技术EnVision微波二步法检测了42例GCT中Bax蛋白和Fas抗原的表达情况,按照WHO(2003)分级标准,Ⅰ级18例,Ⅱ级15例,Ⅲ级9例,细胞浆或膜呈棕黄色至深棕黄色颗粒为阳性细胞,切片中阳性细胞数≥10%为阳性病例,阳性细胞数<10%为阴性病例。结果:GCT中Bax蛋白的阳性率为50%,其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级阳性率分别为66.70%、46.47%和22.22%,Ⅰ级与Ⅱ、Ⅲ级比较,差异具有显著性(P<0.05)。GCT中Fas抗原的阳性率为54.76%,其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级阳性率分别为77.78%、40.00%和33.34%,Ⅰ级与Ⅱ、Ⅲ级比较,差异具有显著性(P<0.05)。结论:Bax蛋白和Fas抗原的表达与GCT病理分级密切相关,低表达可能是骨巨细胞瘤术后易复发和对化疗不敏感的重要原因之一。
文摘目的探讨H3.3G34W、p63及SATB2在骨巨细胞瘤(giant cell tumor of bone,GCTB)中的表达情况及其联合应用对GCTB的诊断作用和价值。方法收集西安交通大学附属红会医院病理科2020年至2022年诊断的54例GCTB、83例非骨巨细胞瘤(non-giant cell tumor of bone,NGCTB)(包含14例动脉瘤样骨囊肿、16例软骨母细胞瘤和53例非骨化性纤维瘤)患者的样本和病历资料,采用免疫组织化学EliVision法检测H3.3G34W、p63及SATB2的表达情况。通过χ^(2)检验判断H3.3G34W、p63及SATB2的阳性率在各组间是否存在统计学差异;通过Logistic回归分析建立包括H3.3G34W、p63及SATB2的联合诊断模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析评价模型的诊断价值。结果H3.3G34W、p63及SATB2在GCTB组中阳性率分别为81.5%、90.7%、92.6%;在NGCTB组中阳性率分别为2.4%、28.9%、62.7%。与NGCTB组相比,GCTB组患者年龄显著较大[(41.222±14.849)vs.(16.566±9.439);P<0.001],女性比男性患病率更高(51.9%vs.48.1%,P<0.001)。与NGCTB组相比,GCTB组中H3.3G34W(81.5%vs.2.4%,P<0.001);p63(90.7%vs.28.9%,P<0.001)和SATB2(92.6%vs.62.7%,P<0.001)的阳性率更高。单因素Logistic回归分析构建单因素预测模型,同时行ROC曲线分析,表明年龄(AUC=92.9%,P<0.001)、性别(AUC=64.5%,P=0.004)、H3.3G34W阳性率(AUC=89.5%,P<0.001)、p63阳性率(AUC=80.9%,P<0.001)、SATB2阳性率(AUC=65.0%,P=0.003)是GCTB诊断的独立预测因素。进一步的多因素Logistic回归分析构建混合预测模型,并行ROC曲线分析,发现混合模型展现出比单因素模型更好的预测价值(AUC=98.4%,P<0.001)。结论H3.3G34W、p63及SATB2是有效诊断GCTB的分子标记物,且三者联合应用更能提高GCTB的诊断预测效能。
