Nat Commun：病理图像的生物信息学分析能够促使TFE3 Xp11.2易位性肾细胞癌更好的诊断
2020-05-04 AlexYang MedSci原创
与其他RCC亚型相比，TFE3 Xp11.2易位性肾细胞癌（TFE3-RCC）一般会发展成为更加具有侵袭性的癌症。另外，该类型的癌症很难通过病理图像的视觉检查来进行诊断。
与其他RCC亚型相比，TFE3 Xp11.2易位性肾细胞癌（TFE3-RCC）一般会发展成为更加具有侵袭性的癌症。另外，该类型的癌症很难通过病理图像的视觉检查来进行诊断。
最近，有研究人员收集了74个TFE3-RCC案例的苏木精和伊红染色组织病理学整个图像（目前为止是最大的群体）和74个透明细胞RCC案例的苏木精和伊红染色组织病理学整个图像（ccRCC，最常见的RCC亚型），并且两组之间的性别和肿瘤等级是匹配的。之后，研究人员进行了自动化的生信分析通道来提取成像特征。比较研究鉴定了TFE3-RCC和ccRCC图像特征之间存在52个不同的特征。研究人员建立了机器学习模型来区分ccRCC和TFE3-RCC。外部验证集合对分类模型的测试表明了其具有高度的准确性，ROC面积为0.842到0.894。
最后，研究人员指出，他们的结果表明了自动化的图像特征识别能够捕捉TFE3-RCC和ccRCC之间细小的形态差异，为TFE3-RCC的诊断提供了指导。
原始出处：
Jun Cheng， Zhi Han， Rohit Mehra et al. Computational analysis of pathological images enables a better diagnosis of TFE3 Xp11.2 translocation renal cell carcinoma. Nat Commun. 14 April 2020
作者：AlexYang
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