消化系统肿瘤中不同克隆 claudin18.2 蛋白表达一致性评估、自动化及智能化定量评估与人工智能预测 claudin18.2 表达状态的前瞻性研究

一、为筛选出消化系统肿瘤中针对 claudin18.2 的治疗靶点，需进行 claudin18.2 免疫组化（IHC）检测。不同克隆 claudin18.2 抗体表达缺乏一致性观察数据，导致在临床工作中抗体选择上的效率不高。为规范 claudin18.2-IHC 检测标准，提高工作效率，第一个目的是分析并评价 claudin18.2 不同克隆抗体间表达的一致性，提高诊断精准性，为临床用药提供依据；二、不同病理医生通过免疫组化方 法评估 claudin18.2 蛋白表达具有主观性，难以达成一致，进而影响临床用药，同时，基于目前人工智能可对病理图像高维特征提取的优势，第二个目的是通过人工智能方法实现更准确、客观的 claudin18.2 蛋白表达的定量化分析，并评价基于深度学习人工智能方法检测 claudin18.2 表达定量化评估的可行性与准确性；三、基于免疫组化方法评估 claudin18.2 不仅耗时、成本高、对组织有一定 消耗且针对同一张免疫组化染色切片不同病理医生间的评估难以达成一致。H&E 染色切片稳健、可靠、高效且便宜，而且不依赖于抗体的选择。同时，基于目前人工智能可对病理图像高维特征提取的优势，因此，第三个目的是开展基于深度学习人工智能诊断对比免疫组化检测 claudin18.2 表达状态的前瞻性研究，评价基于深度学习人工智能诊断检测 claudin18.2 表达状态的可行性与准确性；对比 基于深度学习人工智能诊断检测 claudin18.2 表达状态与传统免疫组化检测策略的成本效益比。