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Journal of clinical pathology2015Sep01Vol.68issue(9)

子宮内膜間質肉腫、子宮平滑筋肉腫、平滑筋腫を区別する免疫組織化学パネル:古いものと新しいもの

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

目的:子宮内膜性肉腫(ESS)を分化する免疫組織化学パネルを評価する子宮平滑筋肉腫(ULMS)および平滑筋腫(LM)から分化します。 方法:94症例(28 ESS、41 ULM、25 LM)が回収され、配列されました。10免疫マーカー(エストロゲン受容体(ER)、プロゲステロン受容体(PR)、CD10、平滑筋アクチン、デスミン、H-カルデスモン、トランスヘリン、GEM、ASC1、スタスミン1)を使用しました。予測モデルが構築され、レシーバー動作特性曲線分析によって検査され、曲線(AUC)の下の面積を決定しました。 結果:ER(+)/PR(+)/CD10(+)/GEM( - )/H-カルデスモン( - )/トランスゲリン( - )の組み合わせは、0.872のAUC予測値を持つULMとULMを予測できます(95%CI 0.784〜0.961、p <0.0001)。ER(+)/PR(+)/CD10(+)/H-カルデスモン( - )/トランスゲリン( - )の組み合わせは、0.914のAUC予測値を持つ「LG」ULMから低グレード(LG)ESSを予測できます(95%CI 0.832〜0.995、p <0.0001)。最後に、LGSを含むULMとESSは、LMよりもStathmin1(+)である可能性が高かった。 結論:臨床経過と管理が異なるため、確立された免疫組織化学パネルに新規抗体(GEM、トランスヘリン)を追加することは、ULMとLG ESSから「LG」ULMSとのESSを区別するのに役立つと思われました。最後に、Stathmin1の発現は、子宮肉腫とLMを区別する上で価値がある可能性があります。

目的:子宮内膜性肉腫(ESS)を分化する免疫組織化学パネルを評価する子宮平滑筋肉腫(ULMS)および平滑筋腫(LM)から分化します。 方法:94症例(28 ESS、41 ULM、25 LM)が回収され、配列されました。10免疫マーカー(エストロゲン受容体(ER)、プロゲステロン受容体(PR)、CD10、平滑筋アクチン、デスミン、H-カルデスモン、トランスヘリン、GEM、ASC1、スタスミン1)を使用しました。予測モデルが構築され、レシーバー動作特性曲線分析によって検査され、曲線(AUC)の下の面積を決定しました。 結果:ER(+)/PR(+)/CD10(+)/GEM( - )/H-カルデスモン( - )/トランスゲリン( - )の組み合わせは、0.872のAUC予測値を持つULMとULMを予測できます(95%CI 0.784〜0.961、p <0.0001)。ER(+)/PR(+)/CD10(+)/H-カルデスモン( - )/トランスゲリン( - )の組み合わせは、0.914のAUC予測値を持つ「LG」ULMから低グレード(LG)ESSを予測できます(95%CI 0.832〜0.995、p <0.0001)。最後に、LGSを含むULMとESSは、LMよりもStathmin1(+)である可能性が高かった。 結論:臨床経過と管理が異なるため、確立された免疫組織化学パネルに新規抗体(GEM、トランスヘリン)を追加することは、ULMとLG ESSから「LG」ULMSとのESSを区別するのに役立つと思われました。最後に、Stathmin1の発現は、子宮肉腫とLMを区別する上で価値がある可能性があります。

AIMS: To evaluate an immunohistochemical panel differentiating endometrial stromal sarcoma (ESS) from uterine leiomyosarcoma (ULMS) and leiomyoma (LM). METHODS: 94 cases (28 ESS, 41 ULMS, 25 LM) were retrieved and arrayed. 10 immunomarkers (estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), CD10, smooth muscle actin, desmin, h-caldesmon, transgelin, GEM, ASC1, stathmin1) were used. A predictive model was constructed and examined by receiver operating characteristics curve analysis to determine area under the curve (AUC). RESULTS: The combination of ER(+)/PR(+)/CD10(+)/GEM(-)/h-caldesmon(-)/transgelin(-) can predict ESS versus ULMS with AUC predictive value of 0.872 (95% CI 0.784 to 0.961, p<0.0001). The combination of ER(+)/PR(+)/CD10(+)/h-caldesmon(-)/transgelin(-) can predict low grade (LG) ESS from 'LG' ULMS with AUC predictive value of 0.914 (95% CI 0.832 to 0.995, p<0.0001). Finally, ULMS and ESS, including the LGs, were more likely to be stathmin1(+) than LM. CONCLUSIONS: Due to the different clinical course and management, adding novel antibodies (GEM, transgelin) to the well established immunohistochemistry panel seemed to be useful in distinguishing ESS from ULMS and LG ESS from 'LG' ULMS. Finally, stathmin1 expression could be of value in differentiating LM from uterine sarcomas.

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