Гистологиялык скелеттештирүү (skeletonization) — бинардык сүрөттөгү объекттерди алардын негизги байланышын жана топологиялык түзүлүшүн мүмкүн болушунча сактап, бир пиксел туурасындагы сызыктуу көрүнүштөргө чейин жукарткан компьютердик көрүү ыкмасы. Бул ретроспективдүү байкоочу изилдөө гематоксилин-эозин (H&E) менен боёлгон санариптик гистологиялык сүрөттөрдө skeletonization колдонуп, диффуздук чоң B клеткулуу лимфоманын (Diffuse Large B-Cell Lymphoma, DLBCL) эки өлчөмдүү топологиялык гетерогендүүлүгүн изилдеген. Изилдөөдө 110 DLBCL учуру жана салыштыруу үчүн 43 реактивдүү лимфоиддук ткань учуру, жалпысынан 153 бейтап бааланган.

Бир караганда маанилүү көрүнгөн эки жыйынтык чындыгында ар башка салыштырууларга тиешелүү. DLBCL тканынын орточо skeletonization аянты реактивдүү лимфоиддук ткандан төмөн: 5665,20 ± 1012,82ге каршы 6341,16 ± 548,23; айырма p < 0,001. Бирок DLBCL учурлары өз ара гана салыштырылганда, жогорку skeletonization тобунун жалпы жашап калуусу төмөн skeletonization тобуна караганда начарыраак. Жогорку skeletonization үчүн билдирилген hazard мааниси 2,484; %95 ишеним аралыгы 1,362–4,531 жана p = 0,003.

Жогорку skeletonization ошондой эле алгачкы эки жылдын ичинде өлүм, Epstein–Barr вирусунун EBER позитивдүүлүгүнүн жогору болушу, гистологиялык entropyнин жогору болушу жана айрым белок маркерлеринин деңгээлинин төмөн болушу менен байланыштуу деп табылган. Төмөн skeletonization тобунда алгачкы эки жылдын ичинде өлүм 9/45 (%20), жогорку skeletonization тобунда 28/65 (%43,1) деп билдирилген. EBER позитивдүүлүгү баалоого мүмкүн болгон учурларда тиешелүүлүгүнө жараша 4/44 (%9,1) жана 24/64 (%37,5) болгон.

Ген экспрессиясы болгону 30 DLBCL учурдан турган чакан топто бааланган. Бул чакан топто 18 жогорку жана 12 төмөн skeletonization учуру бар. Жогорку skeletonization тобунда 166 иммундук-онкологиялык ген, төмөн топто болсо 8 ген жогору экспрессия көрсөткөн. Жогорку skeletonization тобу менен байланышкан анализдерде CD274 (PD-L1), NFKB1A, CD68, CSF1R, CCR5, ITGAM жана TGFB1 сыяктуу гендер, ошондой эле IL6–JAK–STAT3, сезгенүү жооп, TNF/NFKB, KRAS, апоптоз жана макрофаг функциялары менен байланышкан ген топтомдору өзгөчө белгиленген.

Бул жыйынтыктар skeletonization DLBCLде гистологиялык гетерогендүүлүктү сандык баалоо жана прогностикалык изилдөөлөрдө колдонуу үчүн потенциалдуу сүрөт өзгөчөлүгү экенин көрсөтөт. Бирок изилдөө бир борбордо жүргүзүлгөн, ретроспективдүү жана чектелүү сандагы учурларга негизделген. Жогорку/төмөн skeletonization бөлүштүрүүсүндө колдонулган сандык чек ачык билдирилген эмес; көз карандысыз тышкы валидация жана проспективдүү клиникалык колдонуу көрсөтүлгөн эмес. Ошондуктан skeletonization азыркы учурда ушул изилдөөгө гана таянып, өз алдынча диагноз, дарылоо тандоосу же жеке бейтаптын прогнозун берүүчү клиникалык тест катары чечмеленбеши керек.

Диффуздук чоң B клеткулуу лимфома кандай көйгөй жаратат?

Диффуздук чоң B клеткулуу лимфома (DLBCL) чоң неопластикалык B-лимфоциттердин диффуздук пролиферациясы менен мүнөздөлгөн, морфологиялык жана клиникалык жактан гетерогендүү лимфома. Бир DLBCL диагностикалык категориясынын ичиндеги учурлар клетка морфологиясы, молекулалык өзгөчөлүктөр, иммунофенотип жана клиникалык жүрүм-турум боюнча бири-биринен айырмаланышы мүмкүн. Бул гетерогендүүлүк клеткалар кайсы белокторду экспрессиялай турганын же кайсы ген өзгөрүүлөрүн алып жүрөрүн гана эмес, гистологиялык ткандын сүрөттө кандай уюшулганын да изилдөөнү маанилүү кылат.

Изилдөөнүн негизги ыкмасы — патолог көрө алган микроскопиялык татаалдыктын бир бөлүгүн компьютердик көрүү аркылуу сандык топологиялык өзгөчөлүккө айландыруу. Изилдөөчүлөр буга чейин DLBCL гистологиясындагы кокустукту жана ткандын татаалдыгын entropy менен изилдешкен. Бул изилдөөдө болсо башка топологиялык өзгөчөлүк болгон skeletonization бааланган.

Гистологиялык Skeletonization Деген Эмне?

Гистологиялык skeletonization — H&E сүрөтү бинардык сүрөткө айландырылгандан кийин сүрөттөгү foreground түзүлүштөрдү бир пиксел туурасындагы сызыктуу топологиялык скелетке чейин жукарткан сүрөт иштетүү процесси; бул изилдөөдө максат шишиктин көлөмүн түздөн-түз өлчөө эмес, клеткалык чек аралар жана микроайлана-чөйрө компоненттери түзгөн эки өлчөмдүү сызыктуу тармактын тыгыздыгын сүрөт өзгөчөлүгү катары сандык баалоо.

Skeletonizationдын негизги идеясын түшүнүү үчүн алгач “топология” түшүнүгүн өзүнчө кароо керек. Топология объекттин өлчөмүнө гана тиешелүү эмес; объекттин байланыштары, бутактануулары, боштуктары жана структуралык уюшулушу менен да байланыштуу. Эки өлчөмдүү skeletonization процессинде калың сүрөт объектиси борбордук сызыкка карай жукартылганда анын негизги байланыш тартибин сактоо максат кылынат.

Булак skeletonization процесси объекттерди бир пиксел туурасындагы ийри сызыктарга чейин жукартарын жана топологияны менен Euler характеристикасын сактоону көздөй турганын билдирет. Euler характеристикасы — фигуранын байланышкан компоненттери жана ичиндеги боштуктар сыяктуу топологиялык өзгөчөлүктөрүн жалпылаган математикалык чоңдук. Бул жерде маанилүү нерсе — skeletonization сүрөттү жөн гана кичирейтпестен, аны байланыш түзүлүшүн көрсөтүүчү жөнөкөйлөтүлгөн сызыктуу структурага айландырышы.

Изилдөөнүн гистологиялык чечмелөөсүндө skeleton сызыктары неопластикалык B-клеткаларды гана билдирбейт. Клеткалык чек аралардан тышкары лимфоциттер, нейтрофилдер, некроздук клеткалар, апоптоздогу клеткалар жана экстрацеллюлярдык матрикстеги башка түзүлүштөр да пайда болгон сызыктуу татаалдыкка салым кошушу мүмкүн. Ошондуктан skeletonization аянты “рак клеткаларынын саны” же “шишиктин пайызы” деген түшүнүктөргө тең эмес.

Сүрөттөр skeletonization үчүн кантип даярдалган?

DLBCL H&E препараттары NanoZoomer S360 толук слайд сүрөттөө системасы менен санариптештирилип, NDP.view2 менен каралган жана ар бир учурдан 200× чоңойтууда, 150 dpi JPEG сүрөттөрү экспорттолгон. Андан кийин иштетүү өндүрүмдүүлүгүн жогорулатуу үчүн сүрөттөр 224 × 224 × 3 өлчөмүндөгү patchтерге бөлүнгөн.

Бул жердеги “224 × 224 × 3” туюнтмасында алгачкы эки сан сүрөттүн пикселдеги бийиктигин жана туурасын, үчүнчү сан болсо RGB сүрөтүнүн үч түстүк каналын билдирет. Демек, баштапкы patch түстүү сүрөт.

Ар бир patch медициналык патолог тарабынан кол менен кайра бааланган. Төмөнкү patchтер чыгарылган:

• 224 × 224 × 3 өлчөмүнөн айырмаланган сүрөттөр,
• мазмунунун %80инен аз бөлүгүндө ткань болгон patchтер,
• сынып, эзилип калган же башка техникалык артефакттарды камтыган аймактар,
• диагностикалык эмес аймактар,
• DLBCL үлгүлөрүндөгү некроз жана нормалдуу лимфоиддук ткань аймактары.

Complement жана бинардык сүрөт эмне үчүн маанилүү?

Skeletonization алгоритми кайсы пикселдер “объект”, кайсылары “фон” деп кабыл алынарын билиши керек. Булактын ыкма тексти кызыктырган түзүлүштөр ачык фондогу караңгы сызыктар экенин жана skeletonization үчүн foreground логикалык түрдө ак/1, фон кара/0 болушу керектигин билдирет. Ошондуктан ыкма сүрөттөмөсүндө түпнуска боз сүрөттүн complementи колдонулганы айтылат.

Булак ичиндеги колдонуу дал келбестиги: Макаланын Таблица 1инде жарыяланган MATLAB код бөлүктөрүндө rgb2gray, imbinarize жана bwskel чакырыктары көрүнгөнү менен, ачык imcomplement кадамы көрүнбөйт. Verianla бул боштукту жаңы код жазып толтурбайт. Макаланын тексттик ыкма сүрөттөмөсү менен жарыяланган код ушул жерде толук дал келбегени ачык сакталууга тийиш.

Pruning эмне үчүн маанилүү ыкмалык детал?

Skeletonizationдан кийин айрым сүрөттөрдө негизги скелеттен чыккан өтө кыска каптал бутактар же “spur” түзүлүштөрү калышы мүмкүн. Айрым колдонмолордо бул кичине бутактар тазаланып, skeleton жөнөкөйлөтүлөт; бул pruning деп аталат. Бул изилдөөдө pruning колдонулган эмес. Ошондуктан кыска каптал бутактар да өлчөнгөн skeleton түзүлүшүндө калган.

Бул тандоо маанилүү; анткени skeletonization аянтын түзгөн пикселдик структура кичине бутактарды да камтышы мүмкүн. Башка изилдөөчү ошол эле сүрөттөргө pruning колдонсо, ошол эле аянт маанилерин алат деп божомолдоого болбойт.

Skeletonization аянты кантип эсептелген?

MATLABда skeletonize кылынган сүрөттө regionprops(...,"Area") колдонулуп, алынган аймактардын аянттары суммаланган. Булактагы коддун математикалык функциясын түшүндүрмө катары төмөнкүдөй берсе болот:

\[ A_{\mathrm{skel}}=\sum_{k=1}^{m}A_k \]

Бул жерде \(A_{\mathrm{skel}}\) бир сүрөт patchи үчүн жалпы skeletonization аянтын, \(A_k\) regionprops аныктаган \(k\). skeleton аймагынын сүрөт аянтын жана \(m\) табылган аймактардын санын көрсөтөт.

Бул теңдеме булакта номерленген математикалык теңдеме эмес; жарыяланган MATLAB кодундагы sum([stats.Area]) операциясынын түшүндүрмөлүү математикалык көрүнүшү.

Бирдик жагынан маанилүү жагдай: Макала skeletonization маанилерин физикалык mm² же µm² бирдиги менен бербейт. Ошондуктан 5665 же 6341 сыяктуу маанилерди түздөн-түз чыныгы ткань бетинин аянты катары окууга болбойт. Булар булак сүрөт иштетүү pipelineы чыгарган сүрөткө негизделген аянт маанилери.

Skeleton сызыктары бир пиксел туурасына чейин жукартылгандыктан, жогорку skeletonization аянты жалпысынан сүрөттө көбүрөөк же тыгызыраак сызыктуу skeleton түзүлүшү бар экенин көрсөтөт. Бирок бул маани таза геометриялык “жалпы сызык узундугу” метрикасы катары аныкталган эмес; изилдөөдө колдонулган өзгөрмө regionprops аянттарынын суммасы болуп саналат.

4-connectivity менен 8-connectivity ортосундагы айырма эмнеде?

Булак акыркы анализде колдонулган bwskel менен сыналган bwmorph(...,"skel") ыкмасы ар башка байланыш аныктамаларын колдонорун билдирет. Төрт байланыштуу пиксел коңшулугунда негизги коңшулар үстү, асты, оңу жана солундагы пикселдер; сегиз байланыштуу коңшулукта диагоналдагы төрт пиксел да коңшулукка кирет. Байланыш аныктамасы кайсы пикселдер ошол эле түзүлүштүн бөлүгү деп эсептелерине жана ошого жараша skeleton геометриясы кантип түзүлөрүнө таасир этиши мүмкүн.

Булак акыркы анализ үчүн bwskel функциясын гана колдонгон. MATLAB версиясы R2026a Update 4 (26.1.0.3312084) деп билдирилген.

DLBCL Реактивдүү Ткандан Төмөн Skeletonization Көрсөтсө, DLBCL Ичинде Жогорку Skeletonization Кантип Начар Прогноз Менен Байланышта Болушу Мүмкүн?

Бул бир эле салыштыруу эмес: биринчи жыйынтык DLBCL диагностикалык тобун реактивдүү лимфоиддук ткань менен салыштырат, экинчи жыйынтык болсо 110 DLBCL учурун өз ичинде төмөн жана жогорку skeletonization топторуна бөлөт; демек “DLBCL жалпысы төмөн” деген табылга менен “DLBCL ичинде салыштырмалуу жогорку маани начар жашап калуу менен байланыштуу” деген табылга математикалык же биологиялык жактан бири-бирине карама-каршы эмес.

Реактивдүү лимфоиддук ткандын орточо мааниси 6341,16 ± 548,23, DLBCL орточо мааниси 5665,20 ± 1012,82. DLBCL маанилери 3396,12ден 8176,94кө чейин өзгөрүп, медиана 5591,65 деп билдирилген. Бул кең бөлүштүрүү DLBCL учурлары бирдей топологиялык түзүлүшкө ээ эмес экенин көрсөтөт.

Бул жыйынтык DLBCLди реактивдүү ткандан айырмалоо үчүн клиникалык жактан тастыкталган диагностикалык чек сунуштабайт. Изилдөө топ деңгээлиндеги бөлүштүрүүлөрдү салыштырган.

Жогорку жана төмөн skeletonization топтору кантип түзүлгөн?

Булак 110 DLBCL учурунун 45ин төмөн skeletonization (%40,9), 65ин жогорку skeletonization (%59,1) деп классификациялайт. Бирок ыкма жана жыйынтык текстинде бул классификацияны түзгөн ачык сандык чек же чечим эрежеси билдирилген эмес.

DLBCL медианасынын 5591,65 деп берилиши жогорку/төмөн бөлүштүрүү медиана менен жасалганын далилдебейт. Эгер медиана боюнча бөлүү колдонулган болсо, эки топтун көлөмү болжол менен тең болушу күтүлмөк; байкалган 45/65 бөлүштүрүүсү кайсы чек ыкмасы колдонулганын өзүнөн-өзү көрсөтпөйт. Ошондуктан Verianla эч кандай cutoff маанисин түзбөйт.

Жогорку Skeletonization DLBCLде Жашап Калуу Жагынан Эмнени Билдирет?

Бул изилдөөдөгү DLBCL сериясында жогорку skeletonization тобу төмөн топко караганда начар жалпы жашап калуу менен байланышта деп табылган; Kaplan–Meier/log-rank салыштыруусунда p = 0,002, Cox анализинде билдирилген HR/Exp(B) болжол менен 2,48 жана %95 ишеним аралыгы 1,362–4,531, бирок бул байланыш өзүнчө skeletonization өлүмгө себеп болот же жеке бейтаптын келечегин так аныктайт дегенди билдирбейт.

Kaplan–Meier ийри сызыгы эмнени өлчөйт?

Kaplan–Meier ыкмасы байкоо мөөнөтүндө окуя болбой жашап калуу ыктымалдыгын баалайт. Бул изилдөөдө окуя — өлүм, баштапкы убакыт — диагноз жана биопсия убактысы. Бейтап акыркы байкоодо тирүү болсо, байкоо цензураланышы мүмкүн; башкача айтканда, ошол учурга чейин тирүү экени белгилүү болгону менен, андан кийинки чыныгы окуя убактысы белгисиз болот.

Булактын 4-сүрөтүндө жогорку skeletonization тобунун жашап калуу ийри сызыгы ылдамыраак төмөндөйт. Log-rank тести эки жашап калуу ийри сызыгы бүт байкоо мезгилинде статистикалык жактан айырмаланабы же жокпу, ошону баалайт жана p = 0,002 жыйынтыгы билдирилген.

Verianla бул ийри сызыкты кайра чийбейт; анткени булак жеке бейтап убакыттарын же Kaplan–Meier баскычтарын сандык таблица түрүндө бербейт. Көрүүчү ийри сызыктан аралык убакыт чекиттерин окуп, жаңы маалымат түзүү илимий жактан туура эмес болот.

Hazard ratio 2,484 эмнени билдирет?

Cox моделиндеги hazard ratio (HR) белгилүү бир учурда окуянын болуш ылдамдыгынын топтор ортосундагы салыштырмалуу катышын билдирет. Булак “hazard risk” терминин да колдонот; Cox таблицаларында болсо тилке HR (Exp(B)) түрүндө берилет.

HR = 2,484 мааниси моделдин шарттарында жогорку skeletonization тобундагы ошол учурдагы өлүм hazardы төмөн skeletonization тобуна караганда болжол менен 2,48 эсе деп бааланганын билдирет. Бул “жогорку skeletonization бейтаптардын %148 көбүн сөзсүз өлтүрөт” же “өлүм ыктымалдыгы 2,48 эсе болот” деген маанини бербейт.

%95 ишеним аралыгы 1,362–4,531. Аралык 1ди камтыбашы бул анализдеги топ айырмасынын статистикалык маанилүүлүгүнө шайкеш. Бирок аралык кең болгондуктан, баанын чоңдугунда олуттуу белгисиздик бар экенин да көрсөтөт.

Cox hazard ratio чечмелөөсүнүн негизги статистикалык алкагында пропорционалдык hazard божомолу маанилүү. Булак каралган бөлүмдөрдө бул божомол үчүн өзүнчө диагностикалык тест билдирбейт; ошондуктан Verianla божомол өзүнчө тастыкталган деп айтпайт.

Алгачкы эки жылдагы өлүм жыйынтыгы

Бул таблица байкоого негизделген байланышты көрсөтөт. Skeletonization бейтаптарга колдонулган кийлигишүү эмес; демек жогорку skeletonization алгачкы эки жылдын ичиндеги өлүмгө себеп болот деген жыйынтык чыгарууга болбойт.

Көп өзгөрмөлүү Cox анализи эмне үчүн маанилүү?

Бир өзгөрмөлүү жашап калуу байланышы башка прогностикалык факторлор менен аралашып кетиши мүмкүн. Ошондуктан изилдөөчүлөр International Prognostic Index (IPI), Hans клетканын келип чыгышы классификациясы, EBER жана skeletonization өзгөрмөлөрүн бирге камтыган Cox моделин түзүшкөн.

Бул моделде skeletonization коэффициенти статистикалык маанилүүлүгүн сактаган. Ошондуктан булак skeletonizationдын прогностикалык байланышы IPI, Hans классификациясы жана EBER менен бирге моделденгенде да улана турганын билдирет.

Бирок “көз карандысыз прогностикалык байланыш” деген сөз себептик көз карандысыздык же клиникалык жактан тастыкталган жаңы прогностикалык тест дегенди билдирбейт. Ал моделге киргизилген өзгөрмөлөр контролдонгондо skeletonization коэффициенти нөлдөн айырмаланып калганын гана билдирет.

Entropy менен skeletonization бир нерсени өлчөйбү?

Жок. Entropy сүрөттөгү тартипсиздик же кокустук бөлүштүрүүнү статистикалык жактан жалпылаган сүрөт өзгөчөлүгү; skeletonization болсо бинардык сүрөттүн топологиялык сызыктуу тармагын билдирет. Бул эки өлчөм бири-биринен айырмаланат.

Изилдөөдө skeletonization менен гистологиялык entropy ортосунда оң, бирок чектелген чоңдуктагы корреляция табылган:

\[ r=0{,}28,\quad n=109,\quad p=0{,}003 \]

\(r=0,28\) мааниси эки өзгөрмө бир эле өлчөм эмес экенин, бирок алардын өсүшү белгилүү даражада чогуу жүрөрүн көрсөтөт.

Entropy жана skeletonization бирге кирген Cox моделинде булак Таблица 9да төмөнкү маанилерди берет:

Булак ичиндеги шайкештик эскертүүсү: Бул таблицанын дароо алдындагы текст эки p маанисин тең “<0,001” деп сүрөттөйт; бирок жарыяланган Таблица 9да маанилер 0,004 жана 0,003. Verianla сандык таблицада жарыяланган маанилерди өзгөртпөй сактап, бул айырманы унчукпай оңдобойт.

Иммуногистохимия кантип сандык бааланган?

Изилдөөдө көптөгөн белок маркерлери автоматташтырылган immunohistochemistry ыкмалары менен бааланган. Айрым боёолор алгач 0, +1, +2 жана +3 түрүндөгү иреттик интенсивдүүлүк категориялары менен каралып, андан кийин Fiji/ImageJ колдонулуп позитивдүү клеткалардын үлүшүн сандык баалоо үчүн санариптик сүрөт анализи жүргүзүлгөн.

Булакта колдонулган эсептөө:

\[ Pozitiflik\;(\%)= \frac{\text{DAB-pozitif pikseller}} {\text{tüm pikseller}} \times100 \]

DAB — immunohistochemistryде антитело бута жайгашкан аймактарда күрөң реакция продуктусун түзүп, позитивдүү аймактарды сүрөттө аныктоого мүмкүндүк берүүчү хромогендик белгилөө системасы.

Формуладагы алым позитивдүү деп кабыл алынган пикселдердин санын, бөлүм баалоого киргизилген жалпы пикселдердин санын көрсөтөт. Натыйжаны 100гө көбөйтүү катышты пайызга айлантат.

Hans классификациясы кантип түзүлгөн?

Изилдөөдө DLBCLдин клетка келип чыгышын immunohistochemistry аркылуу болжолдуу классификациялоо үчүн Hans алгоритми колдонулган. Алгоритм CD10, BCL6 жана MUM1 экспрессиясын бирге баалайт. Булакта неопластикалык B-лимфоциттердин %30дан көбү позитивдүү болушу тиешелүү маркердин позитивдүү деп кабыл алынышы үчүн колдонулган чек.

Бул классификация учурларды GCB жана non-GCB топторуна бөлөт. Изилдөөчүлөр начар прогноз менен байланышкан жогорку skeletonization тобу non-GCB менен да байланыштуу болушу мүмкүн деп баалашкан, бирок мындай байланыш табылган эмес: low тобунда non-GCB 30/44 (%68,2), high тобунда 45/64 (%70,3), p = 0,834.

FISH кайсы гендерди баалаган?

DNA флуоресценттик in situ гибридизациясы (FISH) MYC, BCL2 жана BCL6 гендерине багытталган break-apart зонддору менен ген кайра түзүлүштөрүн баалоо үчүн колдонулган. Серияда MYC rearrangement 5/94 (%5,3), BCL2 rearrangement 3/93 (%3,2) деп табылып, double-hit учур болгон эмес.

Skeletonization топторунун ортосунда MYC жана BCL2 rearrangement абалдарында статистикалык жактан маанилүү айырма билдирилген эмес.

EBER эмнени көрсөтөт?

EBER — Epstein–Barr вирусу өндүргөн кичинекей RNA молекулаларын ткань ичинде RNA in situ hybridization менен аныктоо. Ошондуктан EBER позитивдүүлүгү изилденген шишик тканында EBV менен байланыш бар-жогун изилдөө үчүн колдонулган маркер.

Бул күчтүү байланыш бар болгону менен, жогорку skeletonizationды EBV гана түшүндүрө албайт. Мындан тышкары, булактын талкуу бөлүмүндө “жогорку skeletonization учурларынын %72,5и EBV менен байланыштуу эмес” деген сөз бар; бирок таблицадагы 24/64 позитивдүү мааниси түз колдонулганда баалоого жарактуу жогорку топтогу EBER-терс үлүш %62,5 болот. Ошондуктан Verianla %72,5 маанисин так жыйынтык катары кайра колдонбойт.

Кайсы белок маркерлери жогорку skeletonization менен байланыштуу болгон?

Бул жыйынтыктар белок деңгээлинде байкалган топтук байланыштар. Мисалы, BCL2 төмөн болушу BCL2 ген rearrangementы да төмөн дегенди билдирбейт; белок экспрессиясы менен ген кайра түзүлүшү өзүнчө өлчөөлөр.

Үзгүлтүксүз skeletonization маанилери менен корреляция эмнени көрсөттү?

Изилдөөчүлөр high/low топ салыштыруусунан тышкары skeletonization аянтын үзгүлтүксүз өзгөрмө катары колдонуп Pearson корреляцияларын да эсептешкен. Бул эки анализ бирдей суроо бербейт. Топ салыштыруусу эки категориянын орточо/бөлүштүрүү айырмасын караса, корреляция skeletonization мааниси жогорулаганда маркер кандай өзгөрөрүн баалайт.

PD-L1 бул айырманын жакшы мисалы. High/low категориялык салыштырууда PD-L1 орточо маанилери 8,5 ± 11,7% жана 15,7 ± 18,3% болгону менен p = 0,235 болуп, маанилүү эмес. Ал эми skeletonization үзгүлтүксүз өзгөрмө катары колдонулганда PD-L1 менен оң корреляция r = 0,309 жана p = 0,002. Бул эки жыйынтык бири-бирине “карама-каршы” деп айтууга болбойт; колдонулган статистикалык суроо жана маалымат жоготуусу ар башка.

Skeletonization Менен Ген Экспрессиясы Кантип Байланыштырылган?

Ген экспрессиясы бардык 110 DLBCL учурда эмес, 30 учурдан турган чакан топто NanoString негизиндеги pan-cancer immune profiling панели менен өлчөнгөн; 18 учур жогорку жана 12 учур төмөн skeletonization тобунда болгон жана анализ жогорку skeletonization тобунда 166, төмөн топто 8 жогору экспрессияланган иммундук-онкологиялык генди аныктаган.

RNA кантип даярдалган жана кайсы панель колдонулган?

RNA формалин менен фиксацияланган, парафинге камтылган (FFPE) ткань кесиндилеринен алынган. Кесиндинин калыңдыгы 10 µm. RNA экстракциясынан мурда гистология кайра бааланып, кеминде %80 неопластикалык аймакты камтыган учурлар тандалган.

Сапат көзөмөлүнөн өткөн RNA nCounter PanCancer Profiling Panel колдонуп анализденген. Панель 730 иммундук-онкологиялык генди жана 40 housekeeping генди камтыйт.

Housekeeping ген нормалдаштыруу эмне кылат?

Housekeeping гендер үлгүлөр ортосундагы жалпы өлчөө масштабынын айырмаларын нормалдаштыруу үчүн шилтеме катары колдонулат. Булакта ар бир үлгү үчүн housekeeping гендердин геометриялык орточосу эсептелип, ар бир гендин саны ушул орточого бөлүнүп, натыйжа log₂ масштабына өткөрүлгөн.

Булакта берилген операция төмөнкүдөй:

\[ \log_2\left( \frac{\mathrm{normData}_{g,i}} {\mathrm{hkGeoMean}_{i}} \right) \]

жана масштабдоо коэффициенти колдонулганда:

\[ \log_2\left( \frac{\mathrm{normData}_{g,i}} {\mathrm{hkGeoMean}_{i}} \times SF \right) \]

Бул жерде \(\mathrm{normData}_{g,i}\) \(i\) үлгүсүндөгү \(g\) генинин нормалдаштырылып жаткан санын; \(\mathrm{hkGeoMean}_{i}\) ошол үлгүдөгү housekeeping гендердин геометриялык орточосун; \(SF\) болсо кошумча масштабдоо коэффициентин билдирет. Булак масштабдоо фактору мисал катары 1000 сыяктуу туруктуу сан болушу мүмкүн экенин белгилейт.

Log₂ өзгөртүүсү кең динамикалык диапазондогу экспрессия маанилерин кыскартып, эселик өзгөрүүлөрдү тең салмактуу көрсөтүүгө жардам берет. Бул математикалык өзгөртүү ген биологиялык жактан активдүү экенин өзүнөн-өзү далилдебейт.

Дифференциалдык ген экспрессиясында эмне табылган?

Төмөн skeletonization тобунда жогору экспрессия көрсөткөн сегиз ген BLNK, TNFRSF13B, CD3EAP, ILF3, CD1C, CD37, POU2F2 жана TLR9 деп билдирилген.

Жогорку skeletonization тобунун функционалдык тармак анализинде DLBCL патогенези менен байланыштуу деп көрсөтүлгөн борбордук гендердин арасында CD274 (PD-L1), NFKB1A, CD68, CSF1R, CCR5, ITGAM жана TGFB1 болгон.

STRING тармагы эмнени көрсөтөт?

STRING v12.0 жогорку skeletonization тобунда көбөйгөн гендердин бири-бири менен белгилүү же болжолдонгон функционалдык байланыштарын тармак түрүндө изилдөө үчүн колдонулган. Булакта минималдуу өз ара аракеттенүү упайы 0,4 деп аныкталган, Gene Ontology biological process категориялары колдонулган, окшоштугу ≥ 0,8 болгон терминдер топтолгон жана тармак төрт K-means кластерине бөлүнгөн.

Гендин тармактын борборунда көп байланыштарга ээ болушу анын функционалдык тармак ичинде көбүрөөк байланышканын көрсөтөт; бул жагдай өзү эле ал ген оорунун себеби экенин далилдебейт.

Булактын 15-сүрөтүндөгү Gene Ontology байытуу бөлүгүндө цитокин аркылуу сигнал берүү, сезгенүү жооп, лейкоцит хемотаксиси, миелоиддик лейкоцит миграциясы жана башка иммундук клетка миграциясы процесстери визуалдык жактан өзгөчө көрүнөт. Булар функционалдык байытуу жыйынтыктары; түз клеткалык механизм эксперименттери эмес.

GSEA деген эмне жана бул изилдөөдө кантип колдонулган?

Gen Set Enrichment Analysis (GSEA) айрым гендердин маанилүүлүгүн өз алдынча баалоонун ордуна, биологиялык жактан аныкталган ген топтору иреттелген ген тизмесинде белгилүү бир фенотиптин бир тарабында системалуу топтолобу же жокпу, ошону изилдейт.

Изилдөөдө GSEA 4.4.0 build 18 колдонулган. Негизги параметрлер:

• 1000 пермутация,
• phenotype permutation,
• weighted enrichment statistic,
• гендерди иреттөө үчүн signal-to-noise метрикасы,
• төмөндөөчү ирет,
• максималдуу ген топтому өлчөмү 1000,
• минималдуу ген топтому өлчөмү 10,
• MSigDB Hallmark ген топтомдору.

Жогорку skeletonization тобунда булак тексти өзгөчө баса белгилеген байытуулар IL6–JAK–STAT3 signaling, inflammatory response, TNF/NFKB signaling, KRAS signaling, apoptosis жана macrophage function. Булактын GSEA сүрөтү ошондой эле epithelial–mesenchymal transition жана башка иммундук/миграцияга байланышкан ген топтомдорунун байытуу ийри сызыктарын көрсөтөт.

GSEA байытуусу бул биологиялык процесстердин ар бири бардык шишик клеткаларында түз өлчөнүп активдүү экенин далилдебейт. Жыйынтык ген экспрессиясын иреттөөдөгү тиешелүү ген топтомдорунун системалуу бөлүштүрүлүшүнө негизделген статистикалык байытуу анализи.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Изилдөө дизайны

DLBCL үлгүлөрүнүн 6 mm tissue microarray coreлору, реактивдүү ткандардын болсо whole-tissue үлгүлөрү катары колдонулушу ыкмалык тандоо айырмасы. Булак бул айырманын skeletonization маанилерине таасирин өзүнчө эксперимент менен өлчөбөйт; ошондуктан Verianla муну далилденген калыстык бузулуу катары эмес, эксперимент дизайнынын билиниши керек болгон өзгөчөлүгү катары каттайт.

Бейтаптардын негизги клиникопатологиялык өзгөчөлүктөрү

Булак таблица эскертүүсү: Булак Таблица 3тө ECOG аткаруу абалы ≥2 үчүн “11/81 (73,6%)” деп жазат. 11/81 катышы математикалык жактан болжол менен %13,6 болгондуктан, бул сап булак ичинде арифметикалык жактан дал келбегендей көрүнөт. Ошондуктан Verianla бул пайызды жогорудагы жыйынтык таблицага көчүргөн эмес.

Сыноо сүрөттөрү менен алгоритмдин концептуалдык текшерүүсү

Изилдөөчүлөр bwskel менен аянт өлчөөсү өсүп жаткан топологиялык татаалдыкты көзөмөлдөйбү же жокпу, сегиз концептуалдык сыноо сүрөтүндө текшеришкен. 1ден 8ге чейинки сүрөттөрдүн skeletonization аянттары тиешелүүлүгүнө жараша:

0, 40, 100, 215, 526, 857, 1786 жана 2603

деп билдирилген. Бул тест чыныгы бейтап жыйынтыктарынын валидация топтому эмес; алгоритм жөнөкөйдөн татаалга даярдалган үлгү сүрөттөрдө күтүлгөн багытта аянт чыгарабы, ошону көрсөткөн концептуалдык текшерүү.

DLBCL менен реактивдүү ткань ортосундагы негизги жыйынтык

DLBCL skeletonization аянты 3396,12ден 8176,94кө чейин өзгөргөн. Орточо 5665,20 ± 1012,82, медиана 5591,65. Реактивдүү лимфоиддук ткандын орточосу 6341,16 ± 548,23. Топтор ортосундагы айырма p < 0,001.

Бул табылга “реактивдүү ткань рактан гетерогендүүрөөк” деп бардык биологиялык гетерогендүүлүк түрлөрүнө жалпыланбашы керек. Жыйынтык ушул сүрөт pipelineы менен өлчөнгөн эки өлчөмдүү skeletonization өзгөчөлүгүнө гана тиешелүү.

Жогорку skeletonization менен клиникалык өзгөрмөлөрдүн байланышы

Жаш, жыныс, анатомиялык жайгашуу, дарылоо категориясы, LDH, оорунун стадиясы, IPI категориясы, клиникалык жооп, жогорку sIL2R жана B симптомдору боюнча high/low skeletonization топторунун ортосунда булакта маанилүү айырма билдирилген эмес.

Ал эми алгачкы эки жылда өлүм, EBER позитивдүүлүгү, CD5, E2F1, BCL2, ISY1 жана TNFAIP8 менен маанилүү байланыштар табылган. Бул көп салыштыруулардын баары бирдей биологиялык мааниге ээ эмес; ар бир маркердин клеткалык функциясы жана өлчөө формасы өзүнчө.

MYC жана BCL2 кайра түзүлүштөрү skeletonizationды түшүндүрдүбү?

Жок. Жогорку skeletonization тобунда MYC rearrangement 4/52 (%7,7), төмөн топто 1/42 (%2,4) деп билдирилип, p = 0,376 табылган. BCL2 rearrangement төмөн топто 0/42, жогорку топто 3/51 (%5,9) болуп p = 0,249.

Демек, бул маалымат топтомунда MYC же BCL2 кайра түзүлүшү менен skeletonization тобунун ортосунда статистикалык маанилүү байланыш көрсөтүлгөн эмес. Серияда double-hit учур да жок.

Булакта EBER–skeletonization Cox модели боюнча дал келбестик

Макаланын талкуу бөлүмүндө EBER жана skeletonization бирге бааланган Cox анализинде экөө тең көз карандысыз прогностикалык маркер болуп калган деп айтылат. Бирок жарыяланган Таблица 10дун аталышы “EBER жана skeletonization камтылган” түрүндө болгону менен, таблицанын көрүнгөн саптары:

түрүндө. Таблицада skeletonization сапы көрүнбөгөндүктөн, Verianla бул өзгөчө эки өзгөрмөлүү моделдин skeletonization HR жана ишеним аралыгын болжолдоого же башка таблицадан көчүрүп толтурууга аракет кылбайт.

Skeletonization EBER, IPI жана Hans классификациясы менен бирге кирген, ачык билдирилген көп өзгөрмөлүү модель — Таблица 8; анда skeletonization үчүн HR = 2,21, %95 GA 1,08–4,53 жана p = 0,030.

Ген экспрессиясы чакан тобунун өзгөчөлүктөрү

30 учурдан турган ген экспрессиясы чакан тобунун 18и жогорку skeletonization, 12си төмөн skeletonization тобунда. Бул чакан топто 23/30 бейтап 60 жаштан улуу, 18/30 эркек, Hans классификациясында 19/30 non-GCB жана баалоого жарактуу 29 учурдун 8и EBER позитивдүү.

Бул 30 учурдун 21инде өлүм окуясы, 15инде алгачкы эки жылдын ичинде өлүм билдирилген. Бул чакан топ бардык 110 DLBCL учурдан кичине; ген экспрессиясы жыйынтыктарынын белгисиздиги жана жалпылануу мүмкүнчүлүгү ошого жараша бааланышы керек.

Жогорку skeletonization тобундагы молекулалык профиль

Жогорку skeletonization тобунда 166 иммундук-онкологиялык ген жогору экспрессия көрсөткөн. Функционалдык тармак анализи өзгөчө CD274, NFKB1A, CD68, CSF1R, CCR5, ITGAM жана TGFB1 сыяктуу байланыштуулугу жогору жана DLBCL биологиясы менен байланышкан гендерди белгилеген.

GSEAда IL6–JAK–STAT3 signaling, inflammatory response, TNF/NFKB signaling, KRAS signaling, apoptosis жана macrophage function байытуулары билдирилген.

Бул жыйынтыктардын маанилүү чечмелөө чеги — ген экспрессиясы үлгүсү болгону 30 учурдан турганы. Мындан тышкары, “байытуу” ген топтомунун иреттелген экспрессия маалыматтарындагы статистикалык ордун билдирет; сөз болуп жаткан жол өзү skeletonizationдын себеби деген жыйынтыкты бербейт.

Статистикалык анализдердин кыскача жыйынтыгы

Бул жерде p мааниси эмнени билдирет?

p мааниси нөлдүк гипотеза шартында байкалган же андан да экстремалдуу статистикалык жыйынтыкты алуу ыктымалдыгы менен байланыштуу. p < 0,05 чеги бул изилдөөдө статистикалык маанилүүлүк чеги катары тандалган.

Бирок кичине p мааниси байланыш чоң, клиникалык жактан маанилүү же себептик дегенди билдирбейт. Мисалы, skeletonization–entropy корреляциясында p = 0,003 болгону менен, корреляция коэффициенти болгону r = 0,28. Ошондуктан p мааниси менен таасир чоңдугу бири-биринен ажыратылышы керек.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• DLBCL бул сүрөт иштетүү ыкмасында реактивдүү лимфоиддук ткандан төмөн орточо skeletonization аянтын көрсөткөн.
• DLBCL тобунун ичинде жогорку skeletonization начар жалпы жашап калуу менен байланыштуу.
• Жогорку skeletonization тобунда алгачкы эки жылдын ичиндеги өлүм үлүшү жогору.
• Жогорку skeletonization EBER позитивдүүлүгү менен байланыштуу.
• Skeletonization менен гистологиялык entropy ортосунда оң корреляция бар.
• Skeletonization менен E2F1, BCL2, ISY1, TNFAIP8 жана айрым башка белок өлчөөлөрүнүн ортосунда терс байланыштар байкалган.
• Үзгүлтүксүз skeletonization мааниси PD-L1 менен оң корреляция көрсөткөн.
• 30 учурдан турган ген экспрессиясы чакан тобунда жогорку skeletonization тобу кыйла көп көбөйгөн иммундук-онкологиялык гендерди көрсөткөн.
• Жогорку skeletonization тобунда ар түрдүү сезгенүү жана иммундук сигнал ген топтомдору байыган.
• Skeletonizationдын жашап калуу менен байланышы IPI, Hans классификациясы жана EBER бирге кирген Cox моделинде статистикалык маанилүүлүгүн сактаган.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• Skeletonization DLBCLге себеп болот деп көрсөтүлгөн эмес.
• Жогорку skeletonization өлүмдүн түз биологиялык себеби деп көрсөтүлгөн эмес.
• Skeletonization азыр өзүнчө клиникалык диагноз же дарылоо тандоосу үчүн колдонулушу мүмкүн деп көрсөтүлгөн эмес.
• DLBCL менен реактивдүү ткань ортосунда клиникалык максатта тастыкталган skeletonization cutoff мааниси иштелип чыккан эмес.
• Жогорку/төмөн DLBCL бөлүштүрүү үчүн колдонулган сандык чек булакта ачык билдирилген эмес.
• Ген экспрессиясы жыйынтыктары бардык 110 бейтапта өлчөнгөн эмес.
• CD274/PD-L1, NFKB1A, CSF1R же башка тармак гендеринин кайсы бири жогорку skeletonizationдын жалгыз себеби деп көрсөтүлгөн эмес.
• EBV бардык жогорку skeletonization учурларын түшүндүрбөйт.
• MYC жана BCL2 rearrangement skeletonization тобу менен маанилүү байланыш көрсөткөн эмес.
• Проспективдүү же көз карандысыз тышкы когорт валидациясы бул макалада билдирилген эмес.
• Skeletonization ар башка сканерлерде, лабораторияларда же сүрөттү алдын ала иштетүү pipelineдарында ошол эле сандык cutoff менен иштей турганы көрсөтүлгөн эмес.

Кайра өндүрүмдүүлүк жагынан ачык калган пункттар

Биринчи пункт: Жогорку жана төмөн skeletonization бөлүштүрүүнүн сандык cutoff мааниси ачык берилген эмес.

Экинчи пункт: Ыкма текстиндеги complement түшүндүрмөсү менен жарыяланган MATLAB коду толук дал келбейт.

Үчүнчү пункт: Skeletonization аянтынын физикалык бирдиги билдирилген эмес; маани сүрөт аянты метрикасы катары берилет.

Төртүнчү пункт: Булак Cox моделдеринин пропорционалдык hazard божомолу боюнча өзүнчө диагностикалык жыйынтык билдирбейт.

Бешинчи пункт: Ген экспрессиясы болгону 30 учурда бар жана булак чоңураак ген экспрессиясы сериялары керек экенин ачык кабыл алат.

Алтынчы пункт: Булак Таблица 9 жана Таблица 10 менен алардын тегерегиндеги тексттин ортосунда айрым сандык/энбелги дал келбестиктери бар; Verianla аларды унчукпай өзгөрткөн эмес.

Жетинчи пункт: Булактын айрым бөлүмдөрүндө “Ki69”, ыкма жана тиешелүү immunohistochemistry сүрөттөрүндө болсо “Ki67” аталышы колдонулат. Verianla муну жаңы маркер деп божомолдобойт жана булак ичиндеги терминологиялык дал келбестик катары каттайт.

Изилдөөнүн клиникалык мааниси кайсы чекке чейин сакталууга тийиш?

Изилдөө күнүмдүк H&E сүрөттөрүнөн алынуучу топологиялык сүрөт өзгөчөлүгү DLBCLдин морфологиялык гетерогендүүлүгү жана жашап калуу менен байланышта болушу мүмкүн экенин көрсөткөнү үчүн маанилүү. H&E препараттары клиникалык патологияда буга чейин эле кеңири жеткиликтүү болгондуктан, мындай сүрөт өзгөчөлүктөрүн келечекте башка клиникалык жана молекулалык өзгөрмөлөр менен бирге баалоону изилдөө маанилүү болот.

Бирок азыркы изилдөө skeletonizationды тастыкталган биомаркер же клиникалык чечим системасына айландырбайт. Бул үчүн чоңураак жана көз карандысыз когорттордо кайра өндүрүлүүчү cutoff аныктоо, ар башка сүрөттөө системаларында техникалык валидация, алдын ала аныкталган анализ протоколдору жана проспективдүү баалоо сыяктуу кошумча этаптар керек. Булар бул макалада аткарылган жыйынтыктар эмес, учурдагы далил клиникалык колдонууга өтүшү үчүн зарыл болгон валидация түрлөрү.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска аталыш: High Histological Skeletonization as a Measure of Heterogeneity Is Associated with Poor Overall Survival and Death Within 2 Years of Diffuse Large B-Cell Lymphoma.

Авторлор: Joaquim Carreras; Yara Yukie Kikuti; Shunsuke Nagase; Giovanna Roncador; Haruka Ikoma; Atsushi Ito; Makoto Orita; Sakura Tomita; Yuki Tanigaki; Akihisa Ueno; Yusuke Kondo; Naoya Nakamura; Yohei Masugi.

Авторлордун ирети: Булактагы ирет өзгөртүүсүз сакталган.

Тең салым: Булакта тең салым/тең биринчи авторлук билдирүүсү жок.

Жооптуу автор: Joaquim Carreras.

Мекеме 1: Department of Pathology, School of Medicine, Tokai University, Isehara, Japan.

Мекеме 2: Monoclonal Antibodies Unit, Spanish National Cancer Research Center (CNIO), Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas, Madrid, Spain.

Журнал: Cancers.

Басмачы: MDPI.

Том / сан / макала номери: 18 / 17 / 2828.

DOI: 10.3390/cancers18172828.

Жөнөтүлгөн дата: 6 Июль 2026.

Кайра кароо датасы: 11 Август 2026.

Кабыл алынган дата: 28 Август 2026.

Жарыяланган дата: 1 Сентябрь 2026.

Расмий шилтеме: https://doi.org/10.3390/cancers18172828

Булактын түрү: Рецензияланган түпнуска изилдөө макаласы; ретроспективдүү байкоочу санариптик гистопатология, компьютердик көрүү, иммуногистохимия жана ген экспрессиясы изилдөөсү.

Preprint абалы: Булак макалада өзүнчө preprint номери же мурунку preprint версиясы көрсөтүлгөн эмес.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Изилдөө тандалмасы: 110 DLBCL жана 43 реактивдүү лимфоиддук ткань учуру; жалпысынан 153 бейтап.

DLBCL үлгүлөрүнүн мезгили: Диагностикалык биопсиялар 2007–2011 мезгилинен тандалган.

Этика комитети: Tokai University School of Medicine Institutional Review Board; протокол IRB20/156; бекитилген дата 1 Апрель 2026.

Маалымдалган макулдук: Булак изилдөөгө киргизилген бардык адамдардан маалымдалган макулдук алынганын билдирет.

Каржылоо: Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), Grants-in-Aid for Scientific Research, KAKENHI жана JSPS; грант номерлери 25K10272, 23K06454, 18K15100, 15K19061 жана 24590430.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Булак маалыматтар макаланын ичинде жана Joaquim Carrerasка суроо-талап боюнча жеткиликтүү экенин билдирет.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдиришкен.

Авторлордун салымдары: Концептуалдаштыруу, ыкма, программалык камсыздоо, формалдуу анализ, маалыматтарды куроолоштуруу жана жазуу Joaquim Carreras тарабынан жүргүзүлгөн. Изилдөө иштерине Joaquim Carreras, Yara Yukie Kikuti, Shunsuke Nagase, Giovanna Roncador, Haruka Ikoma, Atsushi Ito, Makoto Orita, Sakura Tomita, Yuki Tanigaki, Akihisa Ueno, Yusuke Kondo, Naoya Nakamura жана Yohei Masugi салым кошкон.

Skeletonization түзмөк/программалык камсыздоо чынжыры: H&E препараттары Tissue-Tek Prisma Plus менен боёлгон; NanoZoomer S360 менен санариптештирилген; NDP.view2 менен каралган; PhotoScape v3.7 менен 224 × 224 × 3 patchтерге бөлүнгөн; акыркы skeletonization MATLAB R2026a Update 4 ичиндеги bwskel функциясы менен аткарылган. Кичине spurлар pruning аркылуу алынган эмес.

Иммуногистохимия: Leica Bond Max II автоматтык боёо системасы жана көп сандагы антитело панелдери колдонулган; санариптик позитивдүүлүк анализи Fiji/ImageJ менен жүргүзүлгөн.

FISH: MYC, BCL2 жана BCL6 break-apart зонддору колдонулган. EBER RNA in situ hybridization менен бааланган.

Ген экспрессиясы: 10 µm FFPE кесиндилеринен RNA алынган, кеминде %80 неопластикалык аймакты камтыган үлгүлөр тандалып, nCounter PanCancer Profiling Panel менен 730 иммундук-онкологиялык ген жана 40 housekeeping ген бааланган.

Функционалдык тармак: STRING v12.0; Gene Ontology biological process; окшоштук ≥ 0,8; төрт K-means кластери; minimum interaction score 0,4.

GSEA: GSEA 4.4.0 build 18; 1000 пермутация; phenotype permutation; weighted enrichment statistic; signal-to-noise ranking; MSigDB Hallmark ген топтомдору.

Статистика: Mann–Whitney U, Kruskal–Wallis H, Pearson хи-квадрат, Fisher exact, Pearson корреляциясы, Kaplan–Meier, log-rank жана Cox регрессиясы. Маанилүүлүк чеги p < 0,05. Анализдер IBM SPSS Statistics 27 менен жүргүзүлгөн.

Булак ичиндеги шайкештик эскертүүлөрү: Ыкма текстиндеги complement кадамы жарыяланган MATLAB кодунда ачык көрүнбөйт. Таблица 3тө ECOG ≥2 үчүн 11/81 мааниси %73,6 деп жазылган жана арифметикалык жактан дал келбейт. Entropy–skeletonization Cox анализинин айланасындагы тексттеги “p <0,001” сөзү Таблица 9дагы p = 0,004 жана p = 0,003 маанилери менен дал келбейт. Таблица 10дун аталышы EBER жана skeletonization моделин сүрөттөгөнү менен, көрүнгөн саптар Entropy жана EBER. Айрым бөлүмдөрдө Ki69, башкаларында Ki67 терминологиясы колдонулат. Бул жагдайлар Verianla тарабынан унчукпай өзгөртүлгөн эмес.

Негизги илимий чек: Изилдөө skeletonization менен клиникопатологиялык өзгөчөлүктөр, жалпы жашап калуу жана молекулалык профиль ортосундагы байланыштарды көрсөтөт. Ретроспективдүү байкоочу дизайн себептүүлүктү далилдебейт. Жогорку/төмөн skeletonization cutoff мааниси ачык билдирилбегендиктен, ыкманы ушул макаланын өзүнөн клиникалык чечим эрежеси катары кайра өндүрүүгө болбойт.