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  • 简介:摘要目的探讨PAX5阳性的间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)的临床病理学特征。方法对2例PAX5阳性的ALCL的临床特点、组织学形态、免疫表型及分子遗传学特征进行分析,并结合文献进行复习。结果例1男,58岁,背部肿物,光镜下皮肤表面溃疡,真皮层见片状致密的异形的淋巴细胞浸润,肿瘤细胞中等大到大,呈免疫母细胞样,散在分布R-S样细胞;例2女,34岁,左颈部肿物,光镜下淋巴结结构完全破坏,在多种炎性细胞背景中散在分布异型的淋巴样细胞,肿瘤细胞大,胞质丰富,核不规则,部分呈马蹄形或肾形,可见花环样多核细胞。2例肿瘤细胞均弥漫性强表达CD30、CD43、CD5及CD4,中到强阳性表达PAX5,不同程度的表达CD2、CD3及CD7,不表达CD20、CD8、颗粒酶B、T细胞胞质内抗原(TIA1)及间变性淋巴瘤激酶(ALK),EB病毒编码的RNA(EBER)原位杂交均阴性。2例T细胞抗原(TCR)基因克隆性重排均阳性,Ig基因克隆性重排检测均阴性;PAX5/IgH基因融合检测阴性,但检测到PAX5基因拷贝数增加。例1采用局部放疗后获得完全缓解,随访21个月,患者无病生存。例2采用CHOEP(环磷酰胺+阿霉素+长春新碱+足叶乙甙+泼尼松)方案化疗2周期,颈部肿物较前退缩。结论PAX5阳性的ALCL非常罕见,可能与PAX5基因拷贝数增加有关。在形态和免疫表型上与其他淋巴瘤有重叠,易造成误诊,应综合临床信息、形态学特点、免疫表型及分子遗传学特征,才能作出正确诊断。

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  • 简介:摘要目的探讨胸腺神经内分泌肿瘤(TNET)临床病理学特征及其预后的影响因素。方法收集2007年3月至2020年7月福建省肿瘤医院诊断的21例TNET的临床病理特征,并随访及复习相关文献。结果21例TNET患者年龄21~72岁(中位年龄63岁);男性18例,女性3例(男女比例6∶1);肿物最大径3~17 cm。通常以上腔静脉综合征(9/21)、胸痛(5/21)、腰痛(2/21)、颈部肿物(2/21)就诊,4例(4/21)于体检时发现。4例(4/21)行单纯手术切除,3例(3/21)手术联合放化疗。根据WHO胸腺神经内分泌肿瘤分类标准将其分为11例不典型类癌,9例小细胞癌,1例大细胞神经内分泌癌。20例获得随访,随访时间1~115个月,死亡12例,存活8例。单因素分析结果显示:手术切除(P=0.041)、肿物最大径(P=0.049)、Ki-67阳性指数(P=0.034)是影响患者预后的因素。结论TNET较为少见,且症状常不典型,组织学特征及免疫表型有助于该肿瘤的诊断。手术切除、肿物≤5 cm、Ki-67阳性指数<50%的患者预后较好。

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  • 简介:摘要目的基于基因组学的数据,通过机器学习,构建胃癌相关甲基化预测模型。方法下载TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据库中胃癌基因突变数据、基因表达数据和甲基化芯片数据,进行特征选择,构建支持向量机(径向基核函数)、随机森林和误差反向传播(error back propagation,BP)神经网络模型,并在新的数据集中进行模型的验证。结果在3个模型中BP神经网络的检验效能最高(F1 值=0.89,Kappa=0.66,受试者工作特征曲线下面积=0.93)。结论BP神经网络能够充分利用分子检测的基因组数据进行机器学习,可以用于胃癌相关甲基化预测。

  • 标签: 胃肿瘤 人工智能 DNA甲基化 神经网络(计算机)