Оценка в биоптатах немелкоклеточных карцином легкого экспрессии PD-L1 с применением алгоритма нейросетевого анализа

Кушнарев В.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России

Матяшина Н.А.

ФГБУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава РФ

Шапкина В.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России

Кушнарева Е.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава РФ

Криволапов Ю.А.

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России

Артемьева А.С.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России

Оценка в биоптатах немелкоклеточных карцином легкого экспрессии PD-L1 с применением алгоритма нейросетевого анализа

Журнал: Архив патологии. 2020;82(6): 24-28

DOI 10.17116/patol20208206124

Загрузок : 9

Связаться с автором

Как цитировать

Кушнарев В.А., Матяшина Н.А., Шапкина В.А., Кушнарева Е.А., Криволапов Ю.А., Артемьева А.С. Оценка в биоптатах немелкоклеточных карцином легкого экспрессии PD-L1 с применением алгоритма нейросетевого анализа. Архив патологии. 2020;82(6):24-28. https://doi.org/10.17116/patol20208206124

Авторы:

Кушнарев В.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России

Все авторы (6)

Закрыть метаданные

Нейросетевой анализ цифровых копий гистологических микропрепаратов — один из методов стандартизации количественных непрерывных данных. Экспрессия биомаркера PD-L1 (22С3) в метастатических немелкоклеточных карциномах легкого без мутаций в генах EGFR, ALK и ROS1 служит показанием к назначению пембролизумаба в 1-й линии терапии.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Дать количественную оценку экспрессии биомаркера PD-L1 в немелкоклеточных карциномах легкого с использованием нейросетевого анализа цифровых копий гистологических микропрепаратов.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Выполнено иммуногистохимическое исследование экспрессии PD-L1 (22С3) в 96 биоптатах немелкоклеточной карциномы легкого. Цифровые копии гистологических микропрепаратов обработаны при помощи нейросетевого модуля анализа программного обеспечения QuPath.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Модуль нейросетевого анализа разделяет опухоль, строму и артефакты в микропрепаратах, показывая достаточный уровень согласия с визуальной оценкой. При помощи цифрового анализа изображений количественно оценены окрашенные опухолевые клетки в группе высокой экспрессии PD-L1, при этом коэффициент согласия составил 96% по сравнению с визуальной оценкой. Однако в группе опухолей, где отсутствовала экспрессия PD-L1, в сравнении визуальным методом наблюдался низкий коэффициент согласия — 58%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Алгоритм нейросетевого анализа применим для исследования цифровых копий гистологических микропрепаратов, содержащих опухоль, строму и артефакты. Используя иммуногистохимический метод, алгоритм позволяет количественно оценить экспрессию PD-L1 в опухолевых клетках.

Ключевые слова:

легкое

PD-L1

количественная оценка

экспрессия

немелкоклеточная карцинома

цифровой анализ изображений

нейросетевой анализ

QuPath

Авторы:

Кушнарев В.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России

Матяшина Н.А.

Шапкина В.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России

Кушнарева Е.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава РФ

Криволапов Ю.А.

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России

Артемьева А.С.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова» Минздрава России

Даты поступления:

20.07.2020

Даты принятия в печать:

16.09.2020

Список литературы:

Lantuejoul S, Sound-Tsao M, Cooper W, Girard N, Hirsch F, Roden A, Lopez-Rios F, Jain D, ChouT, Motoi N, Kerr K, Yatabe Y, Brambilla E, Longshore J, Papotti M, et al. PD-L1 testing for lung cancer in 2019: Perspective from the IASLC pathology committee. J Thorac Oncol. 2020;15(4):499-519. https://doi.org/10.1016/j.jtho.2019.12.107
Xu Y, Wan B, Chen X, Zhan P, Zhao Y, Zhang T, Liu H, Afzal MZ, Dermime S, Hochwald SN, Hofman P, Borghaei H, Lin D, Lv T, Song Y; AME Lung Cancer Collaborative Group. The association of PD-L1 expression with the efficacy of anti-PD-1/PD-L1 immunotherapy and survival of non-small cell lung cancer patients: a meta-analysis of randomized controlled trials. Transl Lung Cancer Res. 2019;8(4):413-428. https://doi.org/10.21037/tlcr.2019.08.09
Hirsch FR, McElhinny A, Stanforth D, Ranger-Moore J, Jansson M, Kulangara K, Richardson W, Towne P, Hanks D, Vennapusa B, Mistry A, Kalamegham R, Averbuch S, Novotny J, Rubin E, et al. PD-L1 immunohistochemistry assays for lung cancer: results from phase 1 of the blueprint PD-L1 IHC assay comparison project. J Thorac Oncol. 2017;12(2):208‐222. https://doi.org/10.1016/j.jtho.2016.11.2228
Troncone G, Gridelli C. The reproducibility of PD-L1 scoring in lung cancer: can the pathologists do better? Transl Lung Cancer Res. 2017;6(suppl 1):74-77. https://doi.org/10.21037/tlcr.2017.10.05
Pell R, Oien K, Robinson M, Pitman H, Rajpoot N, Rittscher J, Snead D, Verrill C; UK National Cancer Research Institute (NCRI) Cellular-Molecular Pathology (CM-Path) quality assurance working group. The use of digital pathology and image analysis in clinical trials. J Pathol Clin Res. 2019;5(2):81-90. https://doi.org/10.1002/cjp2.127
Accessdata.fda.gov. 2020. Accessed 11 July 2020. https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf15/P150013c.pdf
Кушнарев В.А., Кудайбергенова А.Г. Воспроизводимость оценки индекса Ki67 в инвазивных карциномах молочной железы с использованием разных типов программного обеспечения для цифрового анализа изображений. Вестник Уральской медицинской академической науки. 2018;15(6):854-859.

Закрыть метаданные