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目的：我们建立了高级别浆液性卵巢癌 (HGSOC) 的 4 种组织病理学亚型，并报告说间充质转化 (MT) 型的预后比其他亚型更差。在本研究中，我们修改了组织病理学亚型算法，以在全切片成像 (WSI) 中实现较高的观察者间一致性，并描述 MT 型的肿瘤生物学特征，以便进行个体化治疗。方法：四位观察者使用 Cancer Genome Atlas 数据中的 HGSOC 的 WSI 进行组织病理学亚型分析。作为验证集，四位观察者独立评估了来自近畿大学和京都大学的病例，以确定一致率。此外，通过基因本体术语分析检查了在 MT 型中高表达的基因。还进行了免疫组织化学以验证通路分析。结果：经过算法修改后，4 种分类的 kappa 系数（表示观察者间一致性）大于 0.5（中等一致性），2 种分类（MT vs. 非 MT）的 kappa 系数大于 0.7（高度一致性）。基因表达分析表明，与血管生成和免疫反应相关的基因本体术语在 MT 类型中高表达的基因中富集。与非 MT 类型相比，MT 类型的 CD31 阳性微血管密度更高，并且在 MT 类型中观察到 CD8/CD103 阳性免疫细胞浸润高的肿瘤组。结论：我们开发了一种使用 WSI 对 HGSOC 进行可重复的组织病理学亚型分类的算法。本研究结果可能有助于 HGSOC 的个体化治疗，包括血管生成抑制剂和免疫疗法。
使用全切片成像对浆液性卵巢癌进行分级
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