Histopatoloji Kılavuzu Slayt Değerlendirmesi ve Dijital Yorum

Histopatoloji, morfolojik, immünohistokimyasal ve moleküler bulguları tek bir uyumlu yoruma entegre etmek için hastalık teşhisi için altın standart olmaya devam etmektedir. Geleneksel bir mikroskop veya tam bir slayt tarayıcı kullanıyor olun, slayt analizi işlemi sistematik, yapılandırılmış ve tekrarlanabilir olmalıdır. İşte bunu doğru şekilde yapmak için ayrıntılı bir rehber.

Slayta bakmadan önce, her zaman klinik geçmişi, biyopsi bölgesini ve brüt açıklamayı gözden geçirin. Hastanın semptomlarını, önceki histolojisini ve radyolojik bulguları bilmek, yorumlama için bir çerçeve sağlar. Örneğin, kronik bir sigara içendeki lateral dilden ülserlenmiş bir lezyon, zihninizi skuamöz displazi veya karsinoma yönlendirirken, ateşli bir hastada bir boyun düğümü biyopsisi granülomatöz inflamasyon veya lenfoma önerebilir.

Doku yeterliliğini ve boyama kalitesini kontrol edin. Slaytı ilk aldığınızda değerlendirin:

• Fiksasyon kalitesi: İyi sabitlenmiş doku net nükleer detay gösterir; Kötü fiksasyon lekeli kromatine neden olur.

• Bölüm kalınlığı: İnce bölümler (3-5 um) optimum netlik sağlar.

• Boyama Dengesi: H&E'de çekirdekler mordan mor, sitoplazma pembesi ve bağ dokusu soluk görünmelidir.

Dijital patoloji sistemleri artık boyama tutarsızlıklarını, doku kıvrımlarını veya eksik bölümleri tespit ederek otomatik kalite kontrolüne izin veriyor.

Düşük güçlü büyütme ile başlayın (× 2- × 10). İlk tarama, yakınlaştırmadan önce bir harita okumak gibidir. Düşük güçte şu odaklanın:

• Doku Mimarisi: Normal ve anormal düzenleme.

• Desen tanıma: Diffüz, nodüler, papiller, glandüler veya infiltratif.

• Sınırlar: Lezyon iyi pirstemped mi yoksa infiltratif mi?

• Nekroz, fibroz, kanama veya inflamatuar dağılım.

Dijital patolojide, bu aşama, QPath, Imagescope veya Philips Intellicite gibi yazılımlarda kolayca gezilebilir ve açıklama eklemesine karşılık gelir. Bu araçlar, daha fazla inceleme için “sıcak noktaların” veya şüpheli bölgelerin hızlı bir şekilde tanımlanmasına izin verir.

Ara büyütme (× 10– × 20). Şimdi, normal ve anormal bölgeler arasındaki geçişleri inceleyin:

• Hücresel yoğunluk ve düzenleme (katı, glandüler, trabeküler).

• Stromal reaksiyon (desmoplazi, inflamatuar infiltrat).

• Vaskülerlik Ve nekrotik odaklar.

• Mitotik aktivite ve erken atipi.

Bu seviyede, lezyonun iyi huylu, sınırda veya malign olup olmadığını genellikle belirleyebilirsiniz. Dijital platformlar, nükleer atipi ölçmek için ölçüm almanıza, mitotik figürleri saymanıza ve hatta AI algoritmaları uygulamanıza olanak tanır.

Yüksek güçlü büyütme (× 40- × 100). Yüksek büyütmede, hücresel detay nihai yorumu belirler, değerlendirin:

• Nükleer Özellikler: Şekil, boyut, kromatin paterni, nükleoller, hiperkromazi.

• Sitoplazma: Keratinizasyon, vakum veya müsin üretimi.

• Mitotik figürler: Normal ve atipik mitozlar.

• Hücresel Düzenleme: Tabakalar, yuvalar, bezler, kablolar veya sinsityal desenler.

• İnflamatuar hücreler: Lenfositler, plazma hücreleri, nötrofiller, eozinofiller veya granülomlar.

Yüksek çözünürlüklü dijital patoloji platformları (örneğin, Aperio Eslide Manager, Hamamatsu Nanozoomer, 3DHISTech Caseviewer) artık yakınlaştırmanın × 400- × 600 optik kaliteye, mitotik figür tespiti ve derecelendirme yardımı için yerleşik AI ile izin veriyor.

Özel lekeler ve immünohistokimya (IHC) uygulayın. Rutin H&E yorumundan sonra, yardımcı lekeler kullanarak tanıyı doğrulayın:

• PAS, Ziehl-Neelsen, GMS Mikroorganizmalar için.

• Masson'un Trikromu fibroz için.

• IHC işaretleri (örneğin, CK, EMA, S100, CD20, KI-67, P53) Tümör soyunu veya proliferatif indeksini tanımlamak için.

Dijital patoloji, mekansal karşılaştırma için multipleks görüntüleme, IHC ve H&E slaytlarını kaplamayı sağlar. Halo görüntü analizi veya Visiopharm gibi yazılımlar, gözlemci yanlılığını ortadan kaldırarak marker ekspresyonunun nicel analizini sağlar.

Modern patoloji, morfolojiyi moleküler teşhisle bütünleştirir. PCR, FISH, NGS ve ISH gibi teknikler genetik değişiklikleri doğrular (örn. EGFR, KRAS, BRAF mutasyonları; HPV veya EBV durumu). “Kötü farklılaşmış karsinom” nun histopatolojik izlenimi, kombine analiz yoluyla “HPV pozitif orofaringeal SCC” ile rafine edilebilir. Dijital patoloji artık multi-omik entegrasyonu destekliyor ve morfolojik verileri AI güdümlü öngörücü modelleme için moleküler profillere bağlıyor.

Dijital patoloji, cam slaytlarını uzaktan görüntülenebilen, analiz edilebilen ve paylaşılabilen yüksek çözünürlüklü tüm kayma görüntülerine (WSI) dönüştürür. Temel avantajları şunları içerir:

• Uzaktan danışma ve telepatoloji İkinci görüşler için.

• AI destekli teşhis Tespit, niceleme ve derecelendirme için.

• Arşiv ve eğitim kullanımı aranabilir görüntü veritabanları ile.

• LIS/LIMS ile entegrasyon Otomatik raporlama için.

Bazı önde gelen dijital patoloji yazılımı ve platformları şunları içerir:

• QPATH (açık kaynak) – Nicel analiz ve ek açıklama.

• Halo (Indica Labs) -AI ile çalışan görüntü analizi.

• Aperio Imagescope (Leica Biosystems) – Slayt navigasyonu ve karşılaştırması.

• 3DHISTECH CASEVIEWER -Çok katmanlı görüntüleme ve öğretim modülleri.

• Visiofarm -Üst düzey görüntü niceliği ve AI modelleme.

Dijital patoloji artık hesaplama patolojisi ve makine öğrenimi ile birleşiyor, öngörücü teşhisler, sonuç modellemesi ve patolojinin evrimini tanımlayıcıdan veri odaklı hassas bilime işaretleyen moleküler verilerle entegrasyon sağlıyor.

Raporlama ve Belgeler. İyi yapılandırılmış bir rapor şunları içermelidir:

1. Örnek detayları (Tür, site, yeterlilik).

2. Mikroskobik açıklama (Mimari, Sitoloji, Desen).

3. Teşhis (kesin veya diferansiyel).

4. Korelasyon IHC/moleküler bulgularla.

5. Yorum derecelendirme, evreleme ve prognozda.

Dijital patoloji platformları genellikle izin verir Otomatik Rapor Üretimi ve hasta kayıtlarıyla entegrasyon, iş akışı verimliliğini ve izlenebilirliği geliştirme.