乳がん病理組織検査におけるホルモンレセプター自動定量化のための画像処理技術の研究

乳腺癌组织病理学中激素受体自动定量的图像处理技术研究

基本信息

批准号：
17700420
负责人：
野坂大喜
金额：
$ 2.18万
依托单位：
Hirosaki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は乳腺腫瘍における病理免疫染色標本ホルモンレセプター検査での自動定量化を目的として、病理標本中のエストロゲンレセプターおよびプロゲステロンレセプター陽性がん細胞の定量化のための画像処理技術の研究と、用手法と本自動化法との総合評価を過去の患者症例を基に実証評価を実施した。その結果、組織標本中の細胞核の認識率は99%と向上したほか、染色法と撮影方法の改善により陽性・陰性細胞の誤認識率も5%以下とすることを達成した。実証評価においては現在病理学会等において標準的に使用されているALLREDスコア法との比較を行った。しかしながら従来の用手法では同一標本であっても染色性によって判定のばらつきが多く、必ずしも本自動化法との相関は得られなかった。そのため、今後はMass分析など他の客観的なタンパク分析手法やReal time PCR法によるmRNA定量化技術などを取り入れ、本自動化法との相関性を検証するとともに、本自動化法をスタンダード化する必要がある。現在病理検査においては、これらの病理標本を完全に電子化(バーチャルスライド化)し、より客観性の高い診断基準化が進められている。すでに米国においては当該画像の応用化として乳腺腫瘍におけるHER2検査の画像解析診断についての研究開発がなされ、FDAによる承認も行われ、今後画像解析による自動診断化が重要化すると考えられる。本研究成果においても、バーチャルスライド化技術で得られた画像に対して適用することにより、従来に比較して多くの情報量を得、客観性の高い数値データを提供することが可能となることから今後ハードウェアへの組み込み技術化が求められる。

这项研究旨在在乳腺肿瘤中对病理免疫染色的样品激素受体检测进行自动定量，并根据过去患者病例对该方法的总体评估和自动化方法进行了经验评估。结果，组织标本中细胞核的识别率提高到99％，通过改善染色和成像方法，正阳性和阴性细胞的错误识别率也达到了5％以下。在经验评估中，与病理社会和其他人当前使用的Allred评分方法进行了比较。但是，在常规方法中，即使对于同一标本，由于染色特性引起的确定也存在很大的变化，并且与当前的自动化方法没有相关性。因此，将来有必要使用实时PCR纳入其他客观蛋白质分析方法，例如质量分析和mRNA量化技术，以验证与这种自动化方法的相关性，并将这种自动化方法作为标准。当前，正在对这些病理标本的完全数字化（虚拟幻灯片）进行病理测试，并实施了更客观的诊断标准。在美国已经对乳腺肿瘤中HER2测试的图像分析诊断进行了研究和开发，作为图像的应用，并得到了FDA的批准，因此人们认为，使用图像分析的自动诊断将在未来变得更加重要。在这项研究中，通过将其应用于使用虚拟幻灯片技术获得的图像，可以获得比以前更大的信息并提供高度对象的数值数据，这就是为什么将来有必要将其纳入硬件的原因。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Development of High-speed Virtual Slides Imaging System in Histopathology

组织病理学高速虚拟切片成像系统的开发

DOI：
发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
0
作者：
T Miuraa;Z Zheng;T Sato;H Nozaka;A Muramatsu;R Kazama;H Miura;N Katsura;A Ishii;T Takamatsu;S Nakamura
通讯作者：
S Nakamura

HER-2/neu splicing variant expression in human breast cancer: Comparison of RT-PCR and Immunohistochemistry and Fluorescence in situ hybridization.

人乳腺癌中 HER-2/neu 剪接变异体的表达：RT-PCR 与免疫组织化学和荧光原位杂交的比较。

DOI：
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
0
作者：
H Nozaka;R Kazama;H Kouga;A Muramatsu;C Arai;Z Zheng;K Kasai;T Miura;T Sato;E Okusawa;Y Katayama;N Uesugi;T Sugai;S Nakamura
通讯作者：
S Nakamura