Gistologik skeletlashtirish (skeletonization) — ikkilik tasvirdagi obyektlarni ularning asosiy bog‘lanishi va topologik tuzilishini imkon qadar saqlagan holda bir piksel kenglikdagi chiziqli tasvirlarga qisqartiradigan kompyuter ko‘rishi usulidir. Ushbu retrospektiv kuzatuv tadqiqoti gematoksilin-eozin (H&E) bilan bo‘yalgan raqamli gistologiya tasvirlarida skeletonizationdan foydalanib diffuz yirik B-hujayrali limfomaning (Diffuse Large B-Cell Lymphoma, DLBCL) ikki o‘lchovli topologik geterogenligini o‘rgangan. Tadqiqotda 110 ta DLBCL holati va taqqoslash uchun 43 ta reaktiv limfoid to‘qima holati, jami 153 nafar bemor baholangan.

Birinchi qarashda muhim ko‘rinadigan ikki natija aslida turli taqqoslashlarga tegishli. DLBCL to‘qimasining o‘rtacha skeletonization maydoni reaktiv limfoid to‘qimaga qaraganda pastroq: 5665,20 ± 1012,82 ga nisbatan 6341,16 ± 548,23; farq p < 0,001. Biroq faqat DLBCL holatlari o‘zaro taqqoslanganda yuqori skeletonization guruhining umumiy omon qolishi past skeletonization guruhiga qaraganda yomonroq. Yuqori skeletonization uchun xabar qilingan hazard qiymati 2,484; %95 ishonch oralig‘i 1,362–4,531 va p = 0,003.

Yuqori skeletonization, shuningdek, dastlabki ikki yil ichidagi o‘lim, Epstein–Barr virusi EBER pozitivligining yuqoriroq bo‘lishi, gistologik entropy yuqoriroq bo‘lishi va ayrim oqsil markerlarining pastroq darajalari bilan bog‘liq deb topilgan. Past skeletonization guruhida dastlabki ikki yil ichidagi o‘lim 9/45 (%20), yuqori skeletonization guruhida esa 28/65 (%43,1) deb xabar qilingan. EBER pozitivligi baholanishi mumkin bo‘lgan holatlarda mos ravishda 4/44 (%9,1) va 24/64 (%37,5) bo‘lgan.

Gen ekspressiyasi faqat 30 ta DLBCL holatidan iborat kichik guruhda baholangan. Ushbu kichik guruhda 18 ta yuqori va 12 ta past skeletonization holati mavjud. Yuqori skeletonization guruhida 166 ta immuno-onkologik gen, past guruhda esa 8 ta gen yuqoriroq ekspressiya ko‘rsatgan. Yuqori skeletonization guruhi bilan bog‘liq tahlillarda CD274 (PD-L1), NFKB1A, CD68, CSF1R, CCR5, ITGAM va TGFB1 kabi genlar hamda IL6–JAK–STAT3, yallig‘lanish javobi, TNF/NFKB, KRAS, apoptoz va makrofag funksiyalari bilan bog‘liq gen to‘plamlari alohida ajralib chiqqan.

Bu natijalar skeletonization DLBCLda gistologik geterogenlikni miqdoriy ifodalash va prognostik tadqiqotlarda baholash uchun potensial tasvir xususiyati ekanini ko‘rsatadi. Biroq tadqiqot bir markazli, retrospektiv va cheklangan sondagi holatlarga asoslangan. Yuqori/past skeletonization ajratishida ishlatilgan sonli chegara aniq xabar qilinmagan; mustaqil tashqi validatsiya va prospektiv klinik qo‘llanish ko‘rsatilmagan. Shu sabab skeletonization hozirgi kunda ushbu tadqiqotning o‘ziga asoslanib, yakka holda tashxis, davolash tanlovi yoki individual bemor prognozini beradigan klinik test sifatida talqin qilinishi mumkin emas.

Diffuz yirik B-hujayrali limfoma qanday muammo tug‘diradi?

Diffuz yirik B-hujayrali limfoma (DLBCL) yirik neoplastik B-limfotsitlarning diffuz proliferatsiyasi bilan tavsiflanadigan, morfologik va klinik jihatdan geterogen limfomadir. Bir xil DLBCL diagnostik toifasi ichidagi holatlar hujayra morfologiyasi, molekulyar xususiyatlar, immunofenotip va klinik xulq-atvor bo‘yicha bir-biridan farq qilishi mumkin. Ushbu geterogenlik nafaqat hujayralar qaysi oqsillarni ifodalashi yoki qaysi gen o‘zgarishlarini olib yurishini, balki gistologik to‘qimaning tasvirda qanday tashkil topganini ham o‘rganishni mazmunli qiladi.

Tadqiqotning asosiy yondashuvi patolog ko‘ra oladigan mikroskopik murakkablikning bir qismini kompyuter ko‘rishi yordamida sonli topologik xususiyatga aylantirishdir. Tadqiqotchilar ilgari DLBCL gistologiyasidagi tasodifiylik va to‘qima murakkabligini entropy yordamida o‘rgangan. Ushbu tadqiqotda esa boshqa topologik xususiyat — skeletonization baholangan.

Gistologik Skeletonization Nima?

Gistologik skeletonization — H&E tasviri ikkilik tasvirga aylantirilgandan so‘ng tasvirdagi foreground tuzilmalarni bir piksel kenglikdagi chiziqli topologik skeletga qisqartiradigan tasvirni qayta ishlash jarayonidir; ushbu tadqiqotda maqsad o‘sma miqdorini to‘g‘ridan-to‘g‘ri o‘lchash emas, hujayra chegaralari va mikroatrof komponentlari hosil qiladigan ikki o‘lchovli chiziqli tarmoq zichligini tasvir xususiyati sifatida miqdoriy ifodalashdir.

Skeletonizationning asosiy g‘oyasini tushunish uchun avval “topologiya” tushunchasini ajratib olish kerak. Topologiya faqat obyektning kattaligi bilan shug‘ullanmaydi; u obyektning bog‘lanishlari, tarmoqlanishlari, bo‘shliqlari va strukturaviy tashkil topishi bilan ham bog‘liq. Ikki o‘lchovli skeletonization jarayonida qalin tasvir obyekti markaziy chiziqqa tomon ingichkalashtirilganda obyektning asosiy bog‘lanish tartibini saqlash maqsad qilinadi.

Manba skeletonization jarayoni obyektlarni bir piksel kenglikdagi egri chiziqlarga qisqartirishini hamda topologiya va Euler xarakteristikasini saqlashni maqsad qilishini bildiradi. Euler xarakteristikasi shaklning bog‘langan komponentlari va ichidagi bo‘shliqlar kabi topologik xususiyatlarini umumlashtiruvchi matematik kattalikdir. Bu yerda muhim jihat skeletonization tasvirni shunchaki kichraytirmasligi, balki uni bog‘lanish tuzilishini ifodalovchi soddaroq chiziqli tuzilishga aylantirishidir.

Tadqiqotning gistologik talqinida skeleton chiziqlari faqat neoplastik B-hujayralarni ifodalamaydi. Hujayra chegaralari bilan bir qatorda limfotsitlar, neytrofillar, nekrotik hujayralar, apoptozdagi hujayralar va hujayradan tashqari matriksdagi boshqa tuzilmalar ham hosil bo‘lgan chiziqli murakkablikka hissa qo‘shishi mumkin. Shu sabab skeletonization maydoni “saraton hujayralari soni” yoki “o‘sma foizi” bilan ma’nodosh emas.

Tasvirlar skeletonization uchun qanday tayyorlangan?

DLBCL H&E preparatlari NanoZoomer S360 to‘liq slayd tasvirlash tizimi bilan raqamlashtirilgan, NDP.view2 bilan ko‘rilgan va har bir holatdan 200× kattalashtirishda, 150 dpi JPEG tasvirlar eksport qilingan. Keyinchalik qayta ishlash unumdorligini oshirish uchun tasvirlar 224 × 224 × 3 o‘lchamli patchlarga bo‘lingan.

Bu yerdagi “224 × 224 × 3” ifodasida dastlabki ikki son tasvirning piksel hisobidagi balandligi va kengligini, uchinchi son esa RGB tasvirining uchta rang kanalini ifodalaydi. Demak, boshlang‘ich patch rangli tasvirdir.

Har bir patch tibbiy patolog tomonidan qo‘lda qayta baholangan. Quyidagi patchlar chiqarib tashlangan:

• 224 × 224 × 3 o‘lchamdan farq qiladigan tasvirlar,
• tarkibining %80 dan kam qismida to‘qima mavjud bo‘lgan patchlar,
• singan, ezilgan yoki boshqa texnik artefaktlarni o‘z ichiga olgan sohalar,
• diagnostik bo‘lmagan sohalar,
• DLBCL namunalarida nekroz va normal limfoid to‘qima sohalari.

Complement va ikkilik tasvir nega muhim?

Skeletonization algoritmi qaysi piksellar “obyekt”, qaysilari “fon” deb qabul qilinishini bilishi kerak. Manba usul matni qiziqish uyg‘otuvchi tuzilmalar och fon ustidagi to‘q chiziqlar ekanini va skeletonization uchun foreground mantiqan oq/1, fon esa qora/0 bo‘lishi kerakligini bildiradi. Shu sabab usul tavsifida asl kulrang tasvirning complementi ishlatilgani aytiladi.

Manba ichidagi qo‘llash nomuvofiqligi: Maqolaning Jadval 1 ida e’lon qilingan MATLAB kod bo‘laklarida rgb2gray, imbinarize va bwskel chaqiriqlari ko‘rinsa-da, ochiq imcomplement bosqichi ko‘rinmaydi. Verianla bu bo‘shliqni yangi kod yozish bilan to‘ldirmaydi. Maqolaning matniy usul tavsifi va e’lon qilingan kod ushbu nuqtada to‘liq mos kelmasligi ochiq saqlanishi kerak.

Pruning nega muhim usul tafsiloti?

Skeletonizationdan keyin ayrim tasvirlarda asosiy skeletdan chiqadigan juda qisqa yon shoxlar yoki “spur” tuzilmalari qolishi mumkin. Ayrim ilovalarda bu kichik shoxlar tozalanib, skeleton soddalashtiriladi; bu pruning deb ataladi. Ushbu tadqiqotda pruning qo‘llanmagan. Demak, qisqa yon shoxlar ham o‘lchangan skeleton tuzilmasida qolgan.

Bu tanlov muhim; chunki skeletonization maydonini tashkil qiluvchi piksel tuzilmasi kichik shoxlarni ham o‘z ichiga olishi mumkin. Boshqa tadqiqotchi ayni tasvirlarga pruning qo‘llasa, bir xil maydon qiymatlarini oladi deb faraz qilib bo‘lmaydi.

Skeletonization maydoni qanday hisoblangan?

MATLABda skeletonize qilingan tasvir ustida regionprops(...,"Area") qo‘llangan va hosil bo‘lgan sohalarning maydonlari yig‘ilgan. Manbadagi kodning matematik funksiyasini ta’limiy tarzda quyidagicha ifodalash mumkin:

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

Bu yerda \(A_{\mathrm{skel}}\) bitta tasvir patchi uchun jami skeletonization maydonini, \(A_k\) regionprops tomonidan aniqlangan \(k\). skeleton sohasining tasvir maydonini va \(m\) topilgan sohalar sonini ko‘rsatadi.

Ushbu tenglama manbada raqamlangan matematik tenglama emas; u e’lon qilingan MATLAB kodidagi sum([stats.Area]) amalining ta’limiy matematik ifodasidir.

Birlik nuqtayi nazaridan muhim jihat: Maqola skeletonization qiymatlarini fizik mm² yoki µm² birligida xabar qilmaydi. Shu sabab 5665 yoki 6341 kabi qiymatlar bevosita haqiqiy to‘qima yuzasi maydoni sifatida talqin qilinmasligi kerak. Bular manba tasvirni qayta ishlash pipelinei hosil qilgan tasvirga asoslangan maydon qiymatlaridir.

Skeleton chiziqlari bir piksel kengligigacha qisqartirilgani sabab yuqori skeletonization maydoni odatda tasvirda ko‘proq yoki zichroq chiziqli skeleton tuzilmasi borligini ko‘rsatadi. Biroq qiymat sof geometrik “umumiy chiziq uzunligi” metrikasi sifatida aniqlanmagan; tadqiqotda ishlatilgan o‘zgaruvchi regionprops maydonlari yig‘indisidir.

4-connectivity va 8-connectivity o‘rtasidagi farq nima?

Manba yakuniy tahlilda ishlatilgan bwskel bilan sinovdan o‘tkazilgan bwmorph(...,"skel") yondashuvi turli bog‘lanish ta’riflaridan foydalanishini bildiradi. To‘rt bog‘lanishli piksel qo‘shnichiligida asosiy qo‘shnilar yuqori, past, o‘ng va chapdagi piksellardir; sakkiz bog‘lanishli qo‘shnichilikda diagonal to‘rtta piksel ham qo‘shnichilikka kiradi. Bog‘lanish ta’rifi qaysi piksellar ayni tuzilmaning qismi hisoblanishi va shunga ko‘ra skeleton geometriyasi qanday shakllanishiga ta’sir qilishi mumkin.

Manba yakuniy tahlil uchun faqat bwskel funksiyasidan foydalangan. MATLAB versiyasi R2026a Update 4 (26.1.0.3312084) deb xabar qilingan.

DLBCL Reaktiv To‘qimaga Qaraganda Past Skeletonization Ko‘rsatsa, DLBCL Ichida Yuqori Skeletonization Qanday Qilib Yomon Prognoz Bilan Bog‘liq Bo‘lishi Mumkin?

Bular bir xil taqqoslash emas: birinchi natija DLBCL diagnostik guruhini reaktiv limfoid to‘qima bilan taqqoslasa, ikkinchi natija faqat 110 ta DLBCL holatini o‘z ichida past va yuqori skeletonization guruhlariga ajratadi; shu sabab “DLBCL umuman pastroq” degan topilma bilan “DLBCL ichida nisbatan yuqori qiymat yomonroq omon qolish bilan bog‘liq” degan topilma matematik yoki biologik jihatdan bir-biriga zid emas.

Reaktiv limfoid to‘qima o‘rtachasi 6341,16 ± 548,23, DLBCL o‘rtachasi 5665,20 ± 1012,82. DLBCL qiymatlari 3396,12 dan 8176,94 gacha o‘zgargan va median 5591,65 deb xabar qilingan. Ushbu keng taqsimot DLBCL holatlarining bir-biri bilan bir xil topologik tuzilishga ega emasligini ko‘rsatadi.

Ushbu natija DLBCLni reaktiv to‘qimadan ajratish uchun klinik jihatdan tasdiqlangan diagnostik chegara bermaydi. Tadqiqot guruh darajasidagi taqsimotlarni taqqoslagan.

Yuqori va past skeletonization guruhlari qanday tuzilgan?

Manba 110 ta DLBCL holatining 45 tasini past skeletonization (%40,9), 65 tasini yuqori skeletonization (%59,1) deb tasniflaydi. Biroq usul va natijalar matnida ushbu tasnifni yuzaga keltirgan aniq sonli chegara yoki qaror qoidasi xabar qilinmagan.

DLBCL medianining 5591,65 deb berilishi yuqori/past ajratish median asosida amalga oshirilganining dalili emas. Agar median bo‘yicha bo‘lish qo‘llanganida, ikki guruh hajmi taxminan teng bo‘lishi kutilardi; kuzatilgan 45/65 taqsimotining o‘zi qaysi chegara usuli ishlatilganini ko‘rsatmaydi. Shu sabab Verianla hech qanday cutoff qiymatini ishlab chiqarmaydi.

Yuqori Skeletonization DLBCLda Omon Qolish Nuqtayi Nazaridan Nimani Anglatadi?

Ushbu tadqiqotdagi DLBCL seriyasida yuqori skeletonization guruhi past guruhga qaraganda yomonroq umumiy omon qolish bilan bog‘liq deb topilgan; Kaplan–Meier/log-rank taqqoslashida p = 0,002, Cox tahlilida xabar qilingan HR/Exp(B) taxminan 2,48 va %95 ishonch oralig‘i 1,362–4,531, biroq bu bog‘lanishning o‘zi skeletonization o‘limga sabab bo‘lishini yoki individual bemorning kelajagini aniq belgilashini ko‘rsatmaydi.

Kaplan–Meier egri chizig‘i nimani o‘lchaydi?

Kaplan–Meier usuli kuzatuv davrida hodisa sodir bo‘lmasdan omon qolish ehtimolini baholaydi. Ushbu tadqiqotda hodisa — o‘lim, boshlang‘ich vaqt esa tashxis va biopsiya vaqti. Bemor oxirgi kuzatuvda tirik bo‘lsa, kuzatuv senzuralanishi mumkin; ya’ni o‘sha nuqtaga qadar tirik ekani ma’lum bo‘lsa-da, undan keyingi haqiqiy hodisa vaqti noma’lum qoladi.

Manbaning 4-rasmida yuqori skeletonization guruhining omon qolish egri chizig‘i tezroq pasayadi. Log-rank testi ikki omon qolish egri chizig‘i butun kuzatuv davrida statistik jihatdan farqlanadimi yoki yo‘qmi, shuni baholaydi va p = 0,002 natija xabar qilingan.

Verianla ushbu egri chiziqni qayta chizmaydi; chunki manba individual bemor vaqtlarini yoki Kaplan–Meier pog‘onalarini sonli jadval shaklida bermaydi. Vizual egri chiziqdan oraliq vaqt nuqtalarini o‘qib, yangi ma’lumot yaratish ilmiy jihatdan to‘g‘ri bo‘lmaydi.

Hazard ratio 2,484 nimani anglatadi?

Cox modelidagi hazard ratio (HR) ma’lum bir vaqtda hodisa sodir bo‘lish tezligining guruhlar o‘rtasidagi nisbiy nisbatini ifodalaydi. Manba “hazard risk” terminidan ham foydalanadi; Cox jadvallarida esa ustun HR (Exp(B)) ko‘rinishida.

HR = 2,484 qiymati model sharoitida yuqori skeletonization guruhidagi bir lahzalik o‘lim hazardi past skeletonization guruhidagidan taxminan 2,48 baravar deb baholanganini anglatadi. Bu ifoda “yuqori skeletonization bemorlarning %148 ko‘prog‘ini aniq o‘ldiradi” yoki “o‘lim ehtimoli 2,48 baravar bo‘ladi” degani emas.

%95 ishonch oralig‘i 1,362–4,531. Oraliq 1 ni o‘z ichiga olmasligi ushbu tahlilda guruh farqining statistik ahamiyatliligi bilan mos keladi. Biroq oraliqning kengligi baho kattaligida sezilarli noaniqlik borligini ham ko‘rsatadi.

Cox hazard ratio talqinining asosiy statistik doirasida proporsional hazard farazi muhim. Manba ko‘rib chiqilgan bo‘limlarda ushbu faraz uchun alohida diagnostik test xabar qilmaydi; shu sabab Verianla faraz alohida tasdiqlangan deb da’vo qilmaydi.

Dastlabki ikki yildagi o‘lim natijasi

Ushbu jadval kuzatuvga asoslangan bog‘lanishni ko‘rsatadi. Skeletonization bemorlarga qo‘llanadigan aralashuv emas; shu sabab yuqori skeletonization dastlabki ikki yil ichidagi o‘limga sabab bo‘ladi degan xulosa chiqarib bo‘lmaydi.

Ko‘p o‘zgaruvchili Cox tahlili nega muhim?

Bir o‘zgaruvchili omon qolish bog‘lanishi boshqa prognostik omillar bilan aralashib ketishi mumkin. Shu sabab tadqiqotchilar International Prognostic Index (IPI), Hans hujayra kelib chiqishi tasnifi, EBER va skeletonization o‘zgaruvchilarini birgalikda o‘z ichiga olgan Cox modelini tuzgan.

Ushbu modelda skeletonization koeffitsienti statistik ahamiyatliligini saqlab qolgan. Shu sabab manba skeletonizationning prognostik bog‘lanishi IPI, Hans tasnifi va EBER bilan birgalikda modellashtirilganda ham davom etishini bildiradi.

Biroq “mustaqil prognostik bog‘lanish” ifodasi sababiy mustaqillik yoki klinik jihatdan tasdiqlangan yangi prognostik test degani emas. U faqat modelga kiritilgan o‘zgaruvchilar nazorat qilinganda skeletonization koeffitsienti noldan farqli bo‘lib qolganini anglatadi.

Entropy bilan skeletonization bir narsani o‘lchaydimi?

Yo‘q. Entropy tasvirdagi tartibsizlik yoki tasodifiylik taqsimotini statistik jihatdan umumlashtiradigan tasvir xususiyati; skeletonization esa ikkilik tasvirning topologik chiziqli tarmog‘ini ifodalaydi. Bu ikki o‘lchov bir-biridan farq qiladi.

Tadqiqotda skeletonization bilan gistologik entropy o‘rtasida ijobiy, biroq cheklangan kattalikdagi korrelyatsiya topilgan:

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

\(r=0,28\) qiymati ikki o‘zgaruvchi ayni o‘lchov emasligini, biroq ularning o‘sishi ma’lum darajada birga harakatlanishini ko‘rsatadi.

Entropy va skeletonization birga kiritilgan Cox modelida manba Jadval 9 da quyidagi qiymatlarni beradi:

Manba ichidagi izchillik izohi: Ushbu jadvaldan darhol oldingi matn har ikkala p qiymatini “<0,001” deb ta’riflaydi; biroq e’lon qilingan Jadval 9 da qiymatlar 0,004 va 0,003. Verianla sonli jadvalda e’lon qilingan qiymatlarni aynan saqlaydi va bu farqni jimgina tuzatmaydi.

Immunogistokimyo qanday miqdoriy baholangan?

Tadqiqotda ko‘plab oqsil markerlari avtomatlashtirilgan immunohistochemistry usullari bilan baholangan. Ayrim bo‘yashlar dastlab 0, +1, +2 va +3 ko‘rinishidagi ordinal intensivlik toifalari bilan tekshirilgan, keyinchalik esa Fiji/ImageJ yordamida pozitiv hujayralar ulushini miqdoriy baholash uchun raqamli tasvir tahlili o‘tkazilgan.

Manbada ishlatilgan hisoblash:

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

DAB immunohistochemistryda antitana nishoni joylashgan sohalarda jigarrang reaksiya mahsulotini hosil qilib, pozitiv sohalarni tasvirda aniqlash imkonini beradigan xromogen belgilash tizimidir.

Formuladagi surat pozitiv deb qabul qilingan piksellar sonini, maxraj esa baholashga kiritilgan jami piksellar sonini ko‘rsatadi. Natijani 100 ga ko‘paytirish nisbatni foizga aylantiradi.

Hans tasnifi qanday tuzilgan?

Tadqiqotda DLBCLning hujayra kelib chiqishini immunohistochemistry orqali taxminiy tasniflash uchun Hans algoritmidan foydalanilgan. Algoritm CD10, BCL6 va MUM1 ekspressiyasini birgalikda baholaydi. Manbada neoplastik B-limfotsitlarning %30 dan ortig‘i pozitiv bo‘lishi tegishli markerning pozitiv deb qabul qilinishi uchun ishlatilgan chegara hisoblanadi.

Ushbu tasnif holatlarni GCB va non-GCB guruhlariga ajratadi. Tadqiqotchilar yomon prognoz bilan bog‘liq yuqori skeletonization guruhi non-GCB bilan ham bog‘liq bo‘lishi mumkinligini baholagan, biroq bunday bog‘lanish topilmagan: low guruhida non-GCB 30/44 (%68,2), high guruhida 45/64 (%70,3), p = 0,834.

FISH qaysi genlarni baholagan?

DNA floresan in situ gibridizatsiyasi (FISH) MYC, BCL2 va BCL6 genlariga yo‘naltirilgan break-apart zondlari bilan gen qayta tuzilishlarini baholash uchun ishlatilgan. Seriyada MYC rearrangement 5/94 (%5,3), BCL2 rearrangement 3/93 (%3,2) deb topilgan va double-hit holat aniqlanmagan.

Skeletonization guruhlari o‘rtasida MYC va BCL2 rearrangement holatlarida statistik jihatdan ahamiyatli farq xabar qilinmagan.

EBER nimani ko‘rsatadi?

EBER Epstein–Barr virusi ishlab chiqaradigan kichik RNA molekulalarini to‘qima ichida RNA in situ hybridization yordamida aniqlashdir. Shu sabab EBER pozitivligi tekshirilayotgan o‘sma to‘qimasida EBV bilan bog‘liqlikni o‘rganish uchun ishlatiladigan markerdir.

Ushbu kuchli bog‘lanishga qaramay, yuqori skeletonizationni faqat EBV bilan izohlab bo‘lmaydi. Bundan tashqari, manbaning muhokama bo‘limida “yuqori skeletonization holatlarining %72,5 i EBV bilan bog‘liq emas” degan ifoda bor; biroq jadvaldagi 24/64 pozitiv qiymat bevosita ishlatilsa, baholanishi mumkin bo‘lgan yuqori guruh ichidagi EBER-manfiy ulush %62,5 bo‘ladi. Shu sabab Verianla %72,5 qiymatini qat’iy natija sifatida qayta ishlatmaydi.

Qaysi oqsil markerlari yuqori skeletonization bilan bog‘liq edi?

Bu natijalar oqsil darajasida kuzatilgan guruh bog‘lanishlaridir. Masalan, BCL2ning pastroq bo‘lishi BCL2 gen rearrangementi ham pastroq degani emas; oqsil ekspressiyasi va gen qayta tuzilishi alohida o‘lchovlardir.

Uzluksiz skeletonization qiymatlari bilan korrelyatsiya nimani ko‘rsatdi?

Tadqiqotchilar high/low guruh taqqoslashidan tashqari skeletonization maydonini uzluksiz o‘zgaruvchi sifatida ishlatib Pearson korrelyatsiyalarini ham hisoblagan. Bu ikki tahlil bir xil savolni bermaydi. Guruh taqqoslashi ikki toifaning o‘rtacha/taqsimot farqini o‘rgansa, korrelyatsiya skeletonization qiymati oshgani sari marker qanday o‘zgarishini baholaydi.

PD-L1 ushbu farqning yaxshi misolidir. High/low kategorik taqqoslashida PD-L1 o‘rtachalari 8,5 ± 11,7% va 15,7 ± 18,3% bo‘lishiga qaramay p = 0,235 bilan ahamiyatli emas. Aksincha, skeletonization uzluksiz o‘zgaruvchi sifatida ishlatilganda PD-L1 bilan ijobiy korrelyatsiya r = 0,309 va p = 0,002. Bu ikki natija bir-biriga “zid” deb aytish to‘g‘ri emas; ishlatilgan statistik savol va axborot yo‘qotilishi turlicha.

Skeletonization Bilan Gen Ekspressiyasi Qanday Bog‘langan?

Gen ekspressiyasi barcha 110 ta DLBCL holatida emas, 30 ta holatlik kichik guruhda NanoString asosidagi pan-cancer immune profiling paneli bilan o‘lchangan; 18 holat yuqori va 12 holat past skeletonization guruhida bo‘lgan va tahlil yuqori skeletonization guruhida 166 ta, past guruhda 8 ta yuqoriroq ekspressiyali immuno-onkologik genni aniqlagan.

RNA qanday tayyorlangan va qaysi panel ishlatilgan?

RNA formalin bilan fiksatsiya qilingan, parafinga singdirilgan (FFPE) to‘qima kesmalaridan ajratib olingan. Kesma qalinligi 10 µm. RNA ekstraksiyasidan oldin gistologiya qayta baholangan va kamida %80 neoplastik sohani o‘z ichiga olgan holatlar tanlangan.

Sifat nazoratidan o‘tgan RNA nCounter PanCancer Profiling Panel yordamida tahlil qilingan. Panel 730 ta immuno-onkologik gen va 40 ta housekeeping genini o‘z ichiga oladi.

Housekeeping gen normalizatsiyasi nima qiladi?

Housekeeping genlari namunalar o‘rtasidagi umumiy o‘lchash masshtabi farqlarini normalizatsiya qilish uchun tayanch sifatida ishlatiladi. Manbada har bir namuna uchun housekeeping genlarining geometrik o‘rtachasi hisoblangan, har bir genning sanog‘i ushbu o‘rtachaga bo‘lingan va natija log₂ masshtabiga o‘tkazilgan.

Manbada berilgan amal quyidagicha:

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

va masshtablash koeffitsienti ishlatilganda:

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

Bu yerda \(\mathrm{normData}_{g,i}\) \(i\) namunasidagi \(g\) genining normalizatsiya qilinayotgan sanog‘ini; \(\mathrm{hkGeoMean}_{i}\) ayni namunadagi housekeeping genlarining geometrik o‘rtachasini; \(SF\) esa ixtiyoriy masshtablash koeffitsientini ifodalaydi. Manba masshtablash faktori misol tariqasida 1000 kabi doimiy qiymat bo‘lishi mumkinligini bildiradi.

Log₂ transformatsiyasi keng dinamik diapazondagi ekspressiya qiymatlarini siqadi va katlamli o‘zgarishlarni muvozanatliroq ko‘rsatishga yordam beradi. Ushbu matematik transformatsiya gen biologik jihatdan faol ekanini o‘z-o‘zicha isbotlamaydi.

Differensial gen ekspressiyasida nima topildi?

Past skeletonization guruhida yuqoriroq ekspressiya ko‘rsatgan sakkizta gen BLNK, TNFRSF13B, CD3EAP, ILF3, CD1C, CD37, POU2F2 va TLR9 deb xabar qilingan.

Yuqori skeletonization guruhining funksional tarmoq tahlilida DLBCL patogenezi bilan bog‘liq deb ko‘rsatilgan markaziy genlar qatorida CD274 (PD-L1), NFKB1A, CD68, CSF1R, CCR5, ITGAM va TGFB1 bo‘lgan.

STRING tarmog‘i nimani ko‘rsatadi?

STRING v12.0 yuqori skeletonization guruhida ortgan genlarning bir-biri bilan ma’lum yoki bashorat qilingan funksional bog‘lanishlarini tarmoq shaklida o‘rganish uchun ishlatilgan. Manbada minimal o‘zaro ta’sir balli 0,4 deb belgilangan, Gene Ontology biological process toifalaridan foydalanilgan, o‘xshashligi ≥ 0,8 bo‘lgan terminlar guruhlangan va tarmoq to‘rtta K-means klasteriga ajratilgan.

Genning tarmoq markazida ko‘p sonli bog‘lanishlarga ega bo‘lishi uning funksional tarmoq ichida ko‘proq bog‘langanini ko‘rsatadi; bu holatning o‘zi gen kasallikning sababi ekanini isbotlamaydi.

Manbaning 15-rasmidagi Gene Ontology boyitish qismida sitokin vositasidagi signal, yallig‘lanish javobi, leykotsit xemotaksisi, miyeloid leykotsit migratsiyasi va boshqa immun hujayra migratsiyasi jarayonlari vizual jihatdan ajralib turadi. Bular funksional boyitish natijalari; to‘g‘ridan-to‘g‘ri hujayra mexanizmi tajribalari emas.

GSEA nima va ushbu tadqiqotda qanday qo‘llangan?

Gen Set Enrichment Analysis (GSEA) alohida genlarning ahamiyatini mustaqil ravishda baholash o‘rniga, biologik jihatdan aniqlangan gen guruhlari tartiblangan gen ro‘yxatida muayyan fenotipning bir tomonida tizimli ravishda to‘planadimi yoki yo‘qmi, shuni o‘rganadi.

Tadqiqotda GSEA 4.4.0 build 18 ishlatilgan. Asosiy parametrlar:

• 1000 permutatsiya,
• phenotype permutation,
• weighted enrichment statistic,
• genlarni tartiblash uchun signal-to-noise metrikasi,
• kamayuvchi tartib,
• maksimal gen to‘plami hajmi 1000,
• minimal gen to‘plami hajmi 10,
• MSigDB Hallmark gen to‘plamlari.

Yuqori skeletonization guruhida manba matni alohida ta’kidlagan boyitishlar IL6–JAK–STAT3 signaling, inflammatory response, TNF/NFKB signaling, KRAS signaling, apoptosis va macrophage function. Manbaning GSEA rasmi, shuningdek, epithelial–mesenchymal transition hamda boshqa immun/migratsiya bilan bog‘liq gen to‘plamlariga tegishli boyitish egri chiziqlarini ko‘rsatadi.

GSEA boyitishi ushbu biologik jarayonlarning har biri barcha o‘sma hujayralarida bevosita o‘lchanib faol ekanining dalili emas. Natija gen ekspressiyasi tartibida tegishli gen to‘plamlarining tizimli taqsimlanishiga asoslangan statistik boyitish tahlilidir.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizayni

DLBCL namunalarining 6 mm tissue microarray corelari, reaktiv to‘qimalarning esa whole-tissue namunalari sifatida ishlatilishi uslubiy tanlanma farqidir. Manba bu farqning skeletonization qiymatlariga ta’sirini alohida tajriba bilan o‘lchamaydi; shu sabab Verianla buni isbotlangan qiyalik sifatida emas, tajriba dizaynining bilish zarur bo‘lgan xususiyati sifatida qayd etadi.

Bemorlarning asosiy klinikopatologik xususiyatlari

Manba jadvali izohi: Manba Jadval 3 da ECOG samaradorlik holati ≥2 uchun “11/81 (73,6%)” deb yozilgan. 11/81 nisbati matematik jihatdan taxminan %13,6 bo‘lgani sabab ushbu satr manba ichida arifmetik jihatdan nomuvofiq ko‘rinadi. Shu sabab Verianla bu foizni yuqoridagi umumlashtiruvchi jadvalga ko‘chirmagan.

Test tasvirlari bilan algoritmning konseptual nazorati

Tadqiqotchilar bwskel yordamidagi maydon o‘lchovi ortib boruvchi topologik murakkablikni kuzatadimi yoki yo‘qmi, sakkizta konseptual test tasvirida tekshirgan. 1 dan 8 gacha tasvirlarning skeletonization maydonlari mos ravishda:

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

deb xabar qilingan. Ushbu test haqiqiy bemor natijalarining validatsiya to‘plami emas; algoritm sodda holatdan murakkab holatga tayyorlangan namunaviy tasvirlarda kutilgan yo‘nalishda maydon hosil qiladimi, shuni ko‘rsatuvchi konseptual nazoratdir.

DLBCL bilan reaktiv to‘qima o‘rtasidagi asosiy natija

DLBCL skeletonization maydoni 3396,12 dan 8176,94 gacha o‘zgargan. O‘rtacha 5665,20 ± 1012,82, median 5591,65. Reaktiv limfoid to‘qima o‘rtachasi 6341,16 ± 548,23. Guruhlar o‘rtasidagi farq p < 0,001.

Bu topilma “reaktiv to‘qima saratondan geterogenroq” degan tarzda barcha biologik geterogenlik turlariga umumlashtirilmasligi kerak. Natija faqat ushbu tasvir pipelinei bilan o‘lchangan ikki o‘lchovli skeletonization xususiyatiga tegishli.

Yuqori skeletonization bilan klinik o‘zgaruvchilar bog‘lanishi

Yosh, jins, anatomik joylashuv, davolash toifasi, LDH, kasallik bosqichi, IPI toifasi, klinik javob, yuqori sIL2R va B simptomlari bo‘yicha high/low skeletonization guruhlari o‘rtasida manbada ahamiyatli farq xabar qilinmagan.

Bunga qarshi ravishda, dastlabki ikki yildagi o‘lim, EBER pozitivligi, CD5, E2F1, BCL2, ISY1 va TNFAIP8 bilan ahamiyatli bog‘lanishlar topilgan. Ushbu ko‘p sonli taqqoslashlarning barchasi bir xil biologik ma’noni anglatmaydi; har bir markerning hujayraviy funksiyasi va o‘lchash shakli alohida.

MYC va BCL2 qayta tuzilishlari skeletonizationni tushuntirdimi?

Yo‘q. Yuqori skeletonization guruhida MYC rearrangement 4/52 (%7,7), past guruhda 1/42 (%2,4) deb xabar qilingan va p = 0,376 topilgan. BCL2 rearrangement past guruhda 0/42, yuqori guruhda 3/51 (%5,9) bo‘lib p = 0,249.

Demak, ushbu ma’lumotlar to‘plamida MYC yoki BCL2 qayta tuzilishi bilan skeletonization guruhi o‘rtasida statistik jihatdan ahamiyatli bog‘lanish ko‘rsatilmagan. Seriyada double-hit holat ham bo‘lmagan.

Manbada EBER–skeletonization Cox modeli bilan bog‘liq nomuvofiqlik

Maqolaning muhokama bo‘limi EBER va skeletonization birgalikda baholangan Cox tahlilida ikkalasi ham mustaqil prognostik marker sifatida qolganini bildiradi. Biroq e’lon qilingan Jadval 10 sarlavhasi “EBER va skeletonization kiritilgan” tarzida bo‘lsa-da, jadvalning ko‘rinadigan satrlari:

ko‘rinishida. Jadvalda skeletonization satri ko‘rinmagani sabab Verianla ushbu maxsus ikki o‘zgaruvchili modelning skeletonization HR va ishonch oralig‘ini taxmin qilishga yoki boshqa jadvaldan ko‘chirib to‘ldirishga urinmaydi.

Skeletonization EBER, IPI va Hans tasnifi bilan birgalikda kiritilgani aniq xabar qilingan ko‘p o‘zgaruvchili model Jadval 8 bo‘lib, unda skeletonization uchun HR = 2,21, %95 GA 1,08–4,53 va p = 0,030.

Gen ekspressiyasi kichik guruhining xususiyatlari

30 ta holatlik gen ekspressiyasi kichik guruhining 18 tasi yuqori skeletonization, 12 tasi past skeletonization guruhida. Ushbu kichik guruhda 23/30 bemor 60 yoshdan katta, 18/30 erkak, Hans tasnifida 19/30 non-GCB va baholanishi mumkin bo‘lgan 29 holatning 8 tasi EBER pozitiv.

Ushbu 30 holatning 21 tasida o‘lim hodisasi, 15 tasida dastlabki ikki yil ichida o‘lim xabar qilingan. Ushbu kichik guruh barcha 110 ta DLBCL holatidan kichikroq; gen ekspressiyasi natijalarining noaniqligi va umumlashtiriluvchanligi shunga mos baholanishi kerak.

Yuqori skeletonization guruhidagi molekulyar profil

Yuqori skeletonization guruhida 166 ta immuno-onkologik gen yuqoriroq ekspressiya ko‘rsatgan. Funksional tarmoq tahlili ayniqsa CD274, NFKB1A, CD68, CSF1R, CCR5, ITGAM va TGFB1 kabi yuqori bog‘lanuvchanlikka ega va DLBCL biologiyasi bilan bog‘liq genlarni ta’kidlagan.

GSEAda IL6–JAK–STAT3 signaling, inflammatory response, TNF/NFKB signaling, KRAS signaling, apoptosis va macrophage function boyitishlari xabar qilingan.

Ushbu natijalarning muhim talqin chegarasi gen ekspressiyasi namunasi faqat 30 ta holatdan iboratligidir. Bundan tashqari, “boyitish” gen to‘plamining tartiblangan ekspressiya ma’lumotlaridagi statistik o‘rnini anglatadi; tegishli yo‘lning o‘zi skeletonizationga sabab bo‘ladi degan xulosani bermaydi.

Statistik tahlillar xulosasi

Bu yerda p qiymati nimani anglatadi?

p qiymati nol gipotezasi ostida kuzatilgan yoki undan ham ekstremal statistik natijani olish ehtimoli bilan bog‘liq. p < 0,05 chegarasi ushbu tadqiqotda statistik ahamiyatlilik chegarasi sifatida tanlangan.

Biroq kichik p qiymati bog‘lanish katta, klinik jihatdan muhim yoki sababiy ekanini anglatmaydi. Masalan, skeletonization–entropy korrelyatsiyasida p = 0,003 bo‘lishiga qaramay, korrelyatsiya koeffitsienti faqat r = 0,28. Shu sabab p qiymati va ta’sir kattaligi bir-biridan ajratilishi kerak.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• DLBCL ushbu tasvirni qayta ishlash usulida reaktiv limfoid to‘qimaga qaraganda pastroq o‘rtacha skeletonization maydonini ko‘rsatgan.
• DLBCL guruhi ichida yuqori skeletonization yomonroq umumiy omon qolish bilan bog‘liq.
• Yuqori skeletonization guruhida dastlabki ikki yil ichidagi o‘lim darajasi yuqoriroq.
• Yuqori skeletonization EBER pozitivligi bilan bog‘liq.
• Skeletonization va gistologik entropy o‘rtasida ijobiy korrelyatsiya mavjud.
• Skeletonization bilan E2F1, BCL2, ISY1, TNFAIP8 va ayrim boshqa oqsil o‘lchovlari o‘rtasida manfiy bog‘lanishlar kuzatilgan.
• Uzluksiz skeletonization qiymati PD-L1 bilan ijobiy korrelyatsiya ko‘rsatgan.
• 30 holatlik gen ekspressiyasi kichik guruhida yuqori skeletonization guruhi ancha ko‘p ortgan immuno-onkologik genlarni ko‘rsatgan.
• Yuqori skeletonization guruhida turli yallig‘lanish va immun signal gen to‘plamlari boyigan.
• Skeletonizationning omon qolish bilan bog‘lanishi IPI, Hans tasnifi va EBER birga kiritilgan Cox modelida statistik ahamiyatliligini saqlab qolgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

• Skeletonization DLBCLga sabab bo‘lishi ko‘rsatilmagan.
• Yuqori skeletonization o‘limning bevosita biologik sababi ekani ko‘rsatilmagan.
• Skeletonization hozirgi kunda yakka holda klinik tashxis yoki davolash tanlovi uchun ishlatilishi mumkinligi ko‘rsatilmagan.
• DLBCL va reaktiv to‘qima o‘rtasida klinik maqsad uchun tasdiqlangan skeletonization cutoff qiymati ishlab chiqilmagan.
• Yuqori/past DLBCL ajratishida ishlatilgan sonli chegara manbada aniq xabar qilinmagan.
• Gen ekspressiyasi natijalari barcha 110 bemorda o‘lchanmagan.
• CD274/PD-L1, NFKB1A, CSF1R yoki boshqa tarmoq genlaridan birortasi yuqori skeletonizationning yagona sababi ekani ko‘rsatilmagan.
• EBV barcha yuqori skeletonization holatlarini tushuntirmaydi.
• MYC va BCL2 rearrangement skeletonization guruhi bilan ahamiyatli bog‘lanish ko‘rsatmagan.
• Prospektiv yoki mustaqil tashqi kohort validatsiyasi ushbu maqolada xabar qilinmagan.
• Skeletonization turli skanerlar, laboratoriyalar yoki tasvirni oldindan qayta ishlash pipelinelarida ayni sonli cutoff bilan ishlashi ko‘rsatilmagan.

Qayta ishlab bo‘lish nuqtayi nazaridan ochiq qolgan jihatlar

Birinchi jihat: Yuqori va past skeletonization ajratishining sonli cutoff qiymati aniq berilmagan.

Ikkinchi jihat: Usul matnidagi complement izohi bilan e’lon qilingan MATLAB kodi to‘liq mos kelmaydi.

Uchinchi jihat: Skeletonization maydonining fizik birligi xabar qilinmagan; qiymat tasvir maydoni metrikasi sifatida taqdim etilgan.

To‘rtinchi jihat: Manba Cox modellarining proporsional hazard faraziga oid alohida diagnostik natija bermaydi.

Beshinchi jihat: Gen ekspressiyasi faqat 30 ta holatda mavjud va manba kattaroq gen ekspressiyasi seriyalari zarurligini aniq tan oladi.

Oltinchi jihat: Manba Jadval 9 va Jadval 10 bilan ularning atrofidagi matn o‘rtasida ayrim sonli/yorliq nomuvofiqliklari mavjud; bular Verianla tomonidan jimgina o‘zgartirilmagan.

Yettinchi jihat: Manbaning ayrim bo‘limlarida “Ki69”, usul va tegishli immunohistochemistry rasmlarida esa “Ki67” nomi ishlatilgan. Verianla buni yangi marker deb faraz qilmaydi va manba ichidagi terminologik nomuvofiqlik sifatida qayd etadi.

Tadqiqotning klinik ma’nosi qaysi chegarada saqlanishi kerak?

Tadqiqot rutin H&E tasvirlaridan olinishi mumkin bo‘lgan topologik tasvir xususiyati DLBCLning morfologik geterogenligi va omon qolish bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatishi jihatidan muhim. H&E preparatlari klinik patologiyada allaqachon keng mavjudligi bunday tasvir xususiyatlarini kelajakda boshqa klinik va molekulyar o‘zgaruvchilar bilan birga baholashni tadqiq qilishga arziydigan masalaga aylantiradi.

Biroq mavjud tadqiqot skeletonizationni tasdiqlangan biomarker yoki klinik qaror tizimiga aylantirmaydi. Buning uchun kattaroq va mustaqil kohortlarda qayta hosil qilinadigan cutoffni aniqlash, turli tasvirlash tizimlarida texnik validatsiya, oldindan belgilangan tahlil protokollari va prospektiv baholash kabi qo‘shimcha bosqichlar kerak. Bular ushbu maqolada amalga oshirilgan natijalar emas, mavjud dalil klinik amaliyotga aylanishi uchun zarur validatsiya turlaridir.

Manba va Usul Haqida Izoh

Original sarlavha: 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.

Mualliflar: 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.

Mualliflar tartibi: Manbadagi tartib aynan saqlangan.

Teng hissa: Manbada teng hissa/teng birinchi mualliflik bayonoti yo‘q.

Mas’ul muallif: Joaquim Carreras.

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

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

Jurnal: Cancers.

Nashriyotchi: MDPI.

Jild / son / maqola raqami: 18 / 17 / 2828.

DOI: 10.3390/cancers18172828.

Yuborilgan sana: 6 Iyul 2026.

Qayta ko‘rib chiqish sanasi: 11 Avgust 2026.

Qabul qilingan sana: 28 Avgust 2026.

Nashr sanasi: 1 Sentabr 2026.

Rasmiy havola: https://doi.org/10.3390/cancers18172828

Manba turi: Taqrizli original tadqiqot maqolasi; retrospektiv kuzatuv raqamli gistopatologiyasi, kompyuter ko‘rishi, immunogistokimyo va gen ekspressiyasi tadqiqoti.

Preprint holati: Manba maqolada alohida preprint raqami yoki oldingi preprint versiyasi ko‘rsatilmagan.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Tadqiqot tanlanmasi: 110 DLBCL va 43 reaktiv limfoid to‘qima holati; jami 153 bemor.

DLBCL namunalari davri: Diagnostik biopsiyalar 2007–2011 davridan tanlangan.

Etika kengashi: Tokai University School of Medicine Institutional Review Board; protokol IRB20/156; tasdiqlangan sana 1 Aprel 2026.

Xabardor rozilik: Manba tadqiqotga kiritilgan barcha shaxslardan xabardor rozilik olinganini bildiradi.

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

Ma’lumotlar mavjudligi: Manba ma’lumotlar maqola ichida va Joaquim Carrerasga so‘rov asosida mavjudligini bildiradi.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan.

Mualliflar hissasi: Konseptuallashtirish, usul, dasturiy ta’minot, formal tahlil, ma’lumotlar kuratsiyasi va yozuv Joaquim Carreras tomonidan amalga oshirilgan. Tadqiqot faoliyatlariga 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 va Yohei Masugi hissa qo‘shgan.

Skeletonization qurilma/dasturiy ta’minot zanjiri: H&E preparatlari Tissue-Tek Prisma Plus bilan bo‘yalgan; NanoZoomer S360 bilan raqamlashtirilgan; NDP.view2 bilan ko‘rilgan; PhotoScape v3.7 bilan 224 × 224 × 3 patchlarga ajratilgan; yakuniy skeletonization MATLAB R2026a Update 4 ichidagi bwskel funksiyasi bilan amalga oshirilgan. Kichik spurlar pruning yordamida olib tashlanmagan.

Immunogistokimyo: Leica Bond Max II avtomatik bo‘yash tizimi va ko‘p sonli antitana panellari ishlatilgan; raqamli pozitivlik tahlili Fiji/ImageJ bilan bajarilgan.

FISH: MYC, BCL2 va BCL6 break-apart zondlari ishlatilgan. EBER RNA in situ hybridization bilan baholangan.

Gen ekspressiyasi: 10 µm FFPE kesmalaridan RNA ajratib olingan, kamida %80 neoplastik sohani o‘z ichiga olgan namunalar tanlangan va nCounter PanCancer Profiling Panel bilan 730 ta immuno-onkologik gen va 40 ta housekeeping geni baholangan.

Funksional tarmoq: STRING v12.0; Gene Ontology biological process; o‘xshashlik ≥ 0,8; to‘rtta K-means klasteri; minimum interaction score 0,4.

GSEA: GSEA 4.4.0 build 18; 1000 permutatsiya; phenotype permutation; weighted enrichment statistic; signal-to-noise ranking; MSigDB Hallmark gen to‘plamlari.

Statistika: Mann–Whitney U, Kruskal–Wallis H, Pearson xi-kvadrat, Fisher exact, Pearson korrelyatsiyasi, Kaplan–Meier, log-rank va Cox regressiyasi. Ahamiyatlilik chegarasi p < 0,05. Tahlillar IBM SPSS Statistics 27 bilan bajarilgan.

Manba ichidagi izchillik izohlari: Usul matnidagi complement bosqichi e’lon qilingan MATLAB kodida aniq ko‘rinmaydi. Jadval 3 da ECOG ≥2 uchun 11/81 qiymati %73,6 deb yozilgan va arifmetik jihatdan mos kelmaydi. Entropy–skeletonization Cox tahlili atrofidagi matndagi “p <0,001” ifodasi Jadval 9 dagi p = 0,004 va p = 0,003 qiymatlariga mos kelmaydi. Jadval 10 sarlavhasi EBER va skeletonization modelini ta’riflasa-da, ko‘rinadigan satrlar Entropy va EBER. Ayrim bo‘limlarda Ki69, boshqalarida Ki67 terminologiyasi ishlatiladi. Ushbu jihatlar Verianla tomonidan jimgina o‘zgartirilmagan.

Asosiy ilmiy chegara: Tadqiqot skeletonization bilan klinikopatologik xususiyatlar, umumiy omon qolish va molekulyar profil o‘rtasidagi bog‘lanishlarni ko‘rsatadi. Retrospektiv kuzatuv dizayni sababiylikni isbotlamaydi. Yuqori/past skeletonization cutoff qiymati aniq xabar qilinmagani sabab usul mavjud maqolaning o‘zidan klinik qaror qoidasi sifatida qayta ishlab bo‘lmaydi.