Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Ki-67 с соотношением нейтрофил-лимфоцит и CD4-положительным/CD8-положительным предсказывает ранний ответ при немелкоклеточном раке лёгких

231 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/70014

⸱

20 марта 2026 г.

 ,  ,  , 
1Department of Oncology, Binhaiwan Central Hospital of Dongguan, 2Department of internal medicine, Binhaiwan Central Hospital of Dongguan

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

Этот протокол стандартизирует раннюю оценку реакции у пациентов с НМРЛ, получающих ингибиторы PD-1/PD-L1, интегрируя исходный уровень NLR, соотношение поток-цитометрический CD4/CD8, иммуногистохимию опухолей Ki-67 и оценку RECIST 1.1 после двух циклов, с контрольными точками контроля качества, ориентированными на воспроизводимость.

Аннотация

В этом исследовании оценивалось совокупное предиктивное значение статуса экспрессии Ki-67, соотношения периферических нейрофилов крови к лимфоцитам (NLR) и соотношения CD4-положительных/CD8-положительных Т-клеток для краткосрочной оценки ответа у пациентов с немелкоклеточным раком лёгких, получающих терапию ингибиторами PD-1/PD-L1. Мы ретроспективно проанализировали 102 последовательных пациентов, проходивших лечение в Центральной больнице Бинхайван с января 2021 по октябрь 2023 года, которые прошли два цикла лечения. Ответы оценивались с использованием критериев оценки ответа при солидных опухолях (RECIST), версия 1.1: 13 пациентов достигли полного ответа, 26 — частичного ответа, 54 — стабильных заболеваний, 9 — прогрессирующего заболевания. Для анализа мы определили ответ как полный ответ плюс частичный ответ, а отсутствие ответа — как стабильное заболевание плюс прогрессирующее заболевание. Однопеременный скрининг выявил кандидат-предикторы, связанные со статусом ответа, которые были внесены в многомерную логистическую регрессию с учётом возраста, состояния эффективности Восточной кооперативной онкологической группы и истории курения, при этом статус Ki-67, NLR и CD4-положительный/CD8-положительный статус как независимые предикторы краткосрочной классификации ответа. Анализ операционных характеристик приёмника позволил улучшить различение для комбинированной биомаркерной модели по сравнению с отдельными маркерами, что подчёркивало практический, минимально инвазивный подход к ранней стратификации реакции в этой клинической среде.

Введение

Немелкоклеточный рак лёгких (НМРЛ) составляет почти 85% злокачественных опухолей лёгких, который является самым распространённым гистологическим подтипом и преимущественно поражает людей среднего и пожилого возраста вКитае. Его этиология многофакторна и включает воздействие табака, долгосрочный контакт с промышленной пылью или загрязнителями, наследственную восприимчивость и хроническое воздействие экологических канцерогенов2˒3. Ранняя стадия НМРЛ часто проявляется с неспецифическими респираторными симптомами и может быть ошибочно связана с распространёнными заболеваниями дыхательных путей в первичной помощи, что способствует задержке распознавания и высокой доле пациентов, диагностированных напоздних стадиях 4˒5.

В последние годы блокада иммунных контрольных точек стала центральным компонентом системного лечения продвинутого НМРЛ. Ингибиторы программной смерти 1 (PD-1) и программированного лиганда смерти 1 (PD-L1) продемонстрировали устойчивую клиническую пользу и улучшение выживаемости у отдельныхпациентов 6. Однако гетерогенность ответов остаётся значительной, а финансовое бремя и потенциальная токсичность длительной терапии нетривиальны7˒8. Клинически используемые предикторы, такие как иммуногистохимия опухоли PD-L1 и мутационная нагрузка опухоли (TMB), предоставляют ценную информацию, однако оба имеют практические ограничения, ограничивающие их равномерное распространение. Оценка PD-L1 может зависеть от внутриопухолевой гетерогенности и вариабельности анализа/платформы, тогда как TMB обычно требует ресурсов секвенирования, более длительного срока и более высоких затрат9. Эти ограничения делают клинически значимым разработку рабочих процессов, использующих рутинно доступные материалы, которые могут выполняться со стандартизированным контролем качества в центрах с разной лабораторной мощностью.

С практической точки зрения протокольный подход, интегрирующий небольшое количество доступных биомаркеров, может способствовать раннему планированию последующего наблюдения после начала лечения. Например, стандартизированный базовый отбор проб перед первой инфузией и определённое двухцикловое окно оценки могут помочь клиницистам выявлять пациентов, требующих более тщательного наблюдения или более ранней переоценки, при этом сохраняя прозрачность относительно шагов, необходимых для воспроизведения измерений между участками. Этот акцент на осуществимости и воспроизводимости особенно актуален для статей по протоколу JoVE, где методологические шаги — и их контрольные точки качества — являются центральными для вклада.

Ki-67 — это маркер ядерной пролиферации, отражающий динамику роста опухоли, и обсуждался в контексте иммунной контекстуры. Повышенный уровень Ki-67 коррелирует с экспрессией PD-L1 и может быть связан с фенотипами иммунного побега, формирующими чувствительность к ингибиторам иммунных контрольных точек (ICI)10. Параллельно соотношение нейтрофилов-лимфоцитов (НЛР) является легко доступным показателем системного воспалительного состояния и широко изучено как прогностический или предиктивный фактор у пациентов, получающих терапию ингибиторами PD-1/PD-L111. Более высокий уровень НЛР обычно интерпретируется как отражение иммуносупрессивной среды — через относительную нейтрофилию и/или лимфопению — и связан с более слабым ответом и снижением выживаемости в несколькихкогортах 12. Периферическое соотношение CD4-положительных/CD8-положительных Т-клеток даёт дополнительное окно в адаптивный иммунный гомеостаз, а функциональный баланс между хелперными и цитотоксичными Т-клеточными компартментами механически важен для эффективного противоопухолевого иммунитета при блокаде PD-1/PD-L113.

Хотя Ki-67, NLR и соотношение CD4-положительный/CD8-положительный каждый показал потенциальную ценность как отдельные маркеры, их интегрированое использование как операционного, минимально инвазивного рабочего процесса для ранней оценки реакции при НМРЛ остаётся недостаточно охарактеризованным. Поэтому в этом исследовании рассматривалось, улучшает ли сочетание статуса экспрессии опухоли Ki-67 с периферической кровью NLR и соотношением CD4-положительный/CD8-положительный результат классификации краткосрочного ответа после двух циклов терапии ингибиторами PD-1/PD-L1, с целью информирования ранней стратификации рисков и своевременной клинической переоценки в рутинной практике.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

1. Этика и соблюдение нормативных требований

  1. Получить одобрение Этического комитета Центральной больницы Бинхайван в Дунгуане (Одобрение No 2021045).
  2. Убедиться, что все процедуры соответствуют Хельсинкской декларации.
  3. Подтвердить, что письменное информированное согласие было получено до начала лечения, и зафиксировать статус согласия в файле исследования.

2. Идентификация пациентов и скрининг на соответствие

  1. Определить последовательных пациентов с диагнозом немелкоклеточного рака лёгких, которые инициировали программированную терапию ингибитором белка клеточной смерти 1/программированной лигандом смерти 1 с января 2021 по октябрь 2023 года в исследовательском центре.
  2. Подтвердите патологический диагноз, ознакомившись с патологоанатомическим отчётом.
  3. Подтвердите завершение двух циклов лечения и определите один цикл как 3 недели.
  4. Применяйте критерии включения.
    1. Подтвердите возраст 35–80 лет на момент начала лечения.
    2. Подтвердите отсутствие метастазирования печени на начальной визуализации.
    3. Подтвердите отсутствие других первичных злокачественных опухолей.
    4. Подтвердите задокументированное ожидаемое время выживаемости > 12 месяцев в медицинской карте.
    5. Подтвердите наличие полных исходных медицинских записей и данных начальной визуализации.
  5. Применяйте критерии исключения.
    1. Исключать пациентов, перенесших кардиоторакальную операцию в течение 6 месяцев до начала лечения.
    2. Исключить пациентов с задокументированным плохим соблюдением требований, компрометирующих последующее наблюдение.
    3. Исключать пациентов с тяжёлыми психическими расстройствами, нарушающими соблюдение протокола.
    4. Исключить пациентов с гематологическими или коагуляционными нарушениями на начальной оценке.
    5. Исключить пациентов с тяжёлой активной инфекцией на начальном уровне.
    6. Исключать пациентов, получивших иммунотерапию или таргетную терапию в течение 30 дней до начала регистрации.
    7. Исключать пациентов, прекращающих лечение в течение двухциклового окна оценки из-за переноса, финансовых трудностей или смерти.
  6. Присвоить уникальный идентификатор исследования каждому подходящему пациенту и удалить идентификацию всех записей перед анализом.
  7. Проверяйте право на участие независимо двумя исследователями и устраняйте расхождения консенсусом.
  8. Зафиксируйте результаты рассмотрения в журнале скрининга, содержащем ID исследования, отбор предмета, описание расхождения, судей и дату.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Зафиксируйте исходные состояния, склонные к смещению воспалительных маркеров (например, лихорадка, клинически предполагаемое заражение или системное воздействие кортикостероидов) в журнале скрининга, чтобы поддержать решения об исключении иинтерпретацию 14.

3. Базовое извлечение клинических данных

  1. Получите исходные переменные из системы электронной медицинской карты.
  2. Записывайте пол, возраст, индекс массы тела, уровень образования, расположение опухоли, максимальный диаметр опухоли, стадию метастазирования опухоль–узел, метод лечения, историю курения и состояние эффективности Восточной кооперативной онкологической группы.
  3. Экспортируйте все базовые переменные в де-идентификационную таблицу.
  4. Заблокируйте набор данных для анализа, сохраняя копию только для чтения с меткой времени.
  5. Проверяйте точность данных, сверяя не менее 10% записей с исходными записями.
  6. Запишите исправления в журнал исправлений, содержащий имя поля, исходное значение, исправленное значение, инициалы рецензента и дату.
  7. Суммируем исходные характеристики по статусу ответа и составляй таблицу базовых характеристик для отчётности в виде таблицы 1.

4. Исходный анализ периферической кровообращения и соотношение нейтрофилов к лимфоцитам, полученные с помощью гематологии

  1. Собрать натощак венозную кровь из вены верхней конечности в течение 2 часов до первого введения ингибитора с помощью антикоагулянтных трубок ЭДТА (см. таблицу материалов).
  2. Инвертируйте каждую трубку 8–10 раз сразу после сбора.
  3. Проведите полный анализ анализа крови в течение 2 часов после сбора с помощью автоматического гематологического анализатора (модель, указанная в Таблице материалов).
  4. Проверяйте ежедневный внутренний статус контроля качества анализатора перед тестированием образцов и фиксируйте статус прохода/отказа качества, уровень контроля, оператор и модель анализатора в журнале исследования.
  5. Зафиксируйте абсолютное количество нейтрофилов и абсолютное количество лимфоцитов на выходе анализатора.
  6. Рассчитайте соотношение нейтрофилов к лимфоцитам по формуле NLR = абсолютное количество нейтрофилов / абсолютное количество лимфоцитов.
  7. Отметьте образцы с закрытым или гемолизированным как недействительные в журнале исследования.
  8. Повторяйте взятие крови в течение того же предварительного периода лечения, когда это клинически возможно, и задокументируйте причину отсутствия или недействительного результата.
  9. Зафиксируйте время сбора крови и время закрывания крови, чтобы задокументировать ≤ двухчасовое преданалитическое окно.

5. Проточная цитометрия для соотношения CD4-положительный/CD8-положительный Т-элемент

  1. Аликвот 50 мкл ЭДТА — антикоагулянт цельной крови в проточную трубку диаметром 12 × 75 мм (см. таблицу материалов).
  2. Добавьте 20 мкл четырёхцветного Т-элемента подмножества, идентифицирующего CD3, CD4, CD8 и CD45, используя четыре флуорохрома (см. Таблицу материалов).
  3. Вихрь в течение 1–2 с и инкубация 15 минут при 20–25 °C, защищённая от света.
  4. Добавьте 450 мкл 1× раствора лизинга эритроцитов, приготовленного из концентрата 10× (см. Таблицу материалов).
  5. Смешивайте с помощью мягкой инверсии и инкубуйте 10 минут при 20–25 °C, защищая от света.
  6. Добавьте 2 мл физиологического раствора с буфером фосфатов (см. Таблицу материалов) и перемешайте инверсией 3–5 раз.
  7. Центрифуга при 350 × г в течение 5 минут при комнатной температуре.
  8. Сбросьте супернатант, не трогая гранулу.
  9. Суспензировать гранулу в 300–500 мкл фосфатно-буферный физиологический раствор для получения.
  10. Проводите ежедневные проверки работы цитометра в соответствии с рабочим процессом прибора и фиксируйте статус прохождения/отказа в листе пробега.
  11. Устанавливайте напряжения фотоумножителя с помощью неокрашенной трубки.
  12. Запускайте одноцветные элементы управления (ячейки или бусинки) для каждого фторохрома.
  13. Рассчитывайте компенсацию в программном обеспечении для приобретения с помощью одноцветных элементов управления.
  14. Сохраняйте одинаковые настройки напряжения и компенсационную матрицу для всех сэмплов в одной партии и дате записи, оператора, снимка напряжения и имени файла компенсации.
  15. Собрать каждый образец с низкой или умеренной скоростью расхода и собрать не менее 10 000 лимфоцитных событий на образец.
  16. Гейт-лимфоциты с использованием CD45 против бокового рассеяния.
  17. Гейт-синглеты, использующие площадь рассеяния вперёд против высоты прямого рассеяния.
  18. Гейт CD3-положительных Т-клеток.
  19. Количественно определить CD4-положительные и CD8-положительные подгруппы внутри событий CD3-положительных.
  20. Вычислите соотношение CD4-положительный/CD8-положительный по формуле CD4-положительно/CD8-положительное = (% CD4-положительного среди CD3-положительных) / (% CD8-положительных среди CD3-положительных).
  21. Проверьте разделение популяций с CD4 и CD8 положительными на бивариантных графиках.
  22. Пересчитывайте компенсацию и повторяйте контрольные контроли при наблюдении пересечения, несовместимого с ожидаемым разделением популяции.
  23. Сохраняйте репрезентативные участки для каждой партии (CD45/SSC, синглеты, гейт CD3, CD4 против CD8) и архивируйте их с идентификатором партии и датой.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Записывайте номера партий реагентов и даты выполнения во внутренних листах для поддержки отслеживанияпакетов 15.

6. Иммуногистохимия опухоли Ki-67 и присвоение бинарного статуса

  1. Вырезать срезы опухолевой ткани с фиксированным парафином формалином диаметром 4 мкм и монтировать срезы на заряженные слайды (см. таблицу материалов).
  2. Депарафинизуйте срезы в ксилоле и регидратируйте с помощью градированного этанола в воду.
  3. Проведите термоиндуцированное извлечение эпитопов с использованием буфера цитратного отбора, pH 6 (см. таблицу материалов).
  4. Предварительно нагрейте буфер для забора до почти кипящей температуры перед таймингом.
  5. Тепло скользит в буфере на 20 минут.
  6. Охлаждаю слайды при комнатной температуре на 20 минут.
  7. Промывайте стекли с буфером для стирки, чтобы удалить остаточный раствор для извлечения.
  8. Инкубировать секции с перекисью водорода 3% в течение 10 минут при комнатной температуре.
  9. Стирайте три раза с буфером для стирки по 1–2 минуты за стирку.
  10. Инкубировать секции с первичным антителом Ki-67 (клон MIB-1; готовая к использованию формула; см. таблицу материалов) в течение 20 минут при комнатной температуре.
  11. Стирайте три раза с буфером для стирки по 1–2 минуты за стирку.
  12. Примените систему обнаружения на основе HRP и разработайте хромоген с помощью DAB согласно инструкциям производителя (см. таблицу материалов).
  13. Остановите развитие хромогена, промывая их водой, когда ядерное окрашивание станет чётко видно и фон останется низким.
  14. Контрокрашивание секций с помощью гематоксилина, промывания, синего цвета, обезвоживания с помощью градированного этанола, прозрачного ксилола и крепления с помощью постоянного монтажного материала (см. Таблицу материалов).
  15. Изучите срезы в микроскопии Брайтфилда при 400×.
  16. Выберите пять неперекрывающихся жизнеспособных опухолевых полей и избегайте некроза, раздавливающих артефактов и эффектов краёв.
  17. Посчитайте не менее 100 ядер опухоли на поле и зафиксируйте количество ядер с однозначным коричневым окрашиванием ядер.
  18. Посчитайте не менее 500 ядер опухоли на каждый случай в пяти полях.
  19. Вычислите индекс маркировки Ki-67 на уровне случая с использованием формулы индекса маркировки (%) = (общее количество положительных ядер опухоли / всего ядер опухоли) × 100%.
  20. Оценивайте интенсивность окрашивания для каждого случая: 0 (отсутствует), 1 (светло-жёлтый), 2 (коричнево-жёлтый) или 3 (тёмно-коричневый), используя преобладающую интенсивность по пересчитанным ядрам опухоли.
  21. Оценивайте процент положительных клеток для каждого случая: 0 (0–5%), 1 (6–25%), 2 (26–50%), 3 (51–75%) или 4 (>75%) с помощью индекса маркировки на уровне случая.
  22. Рассчитайте иммунореактивный балл с использованием IRS = балл интенсивности × процентного показателя.
  23. Назначьте статус экспрессии Ki-67 для анализа как отрицательный Ki-67 для IRS 0–4 и положительный Ki-67 для IRS 5–12, и используйте этот бинарный статус последовательно на всех выходах таблицы 1–4 и моделирования.
  24. Проведите слепую оценку с помощью двух патологоанатомов.
  25. Ослепить обоих патологов к клиническим исходам и значениям биомаркеров крови.
  26. Разрешайте разногласия по оценке путем совместного рассмотрения и фиксируйте окончательную классификацию консенсуса и дату.
  27. Архивные репрезентативные изображения для каждого случая с идентификатором исследования и увеличением.
  28. Включайте известную положительную контрольную ткань и отрицательную контрольную (опускать первичные антитела) в каждом забеге окрашивания.
  29. Повторяйте окрашивание при сбое контроля или при фоновых пятнах, препятствующих интерпретации.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Архивируйте рабочий лист по оценке, содержащий подсчёты пяти полей, индекс маркировки, балл интенсивности, процентный балл, IRS и итоговый отрицательный/положительный статус дляаудитируемости 16.

7. Оценка ответа после двух циклов

  1. Проведите начальную визуализацию перед первым циклом в рамках рутинного клинического рабочего процесса.
  2. Повторите визуализацию после двух циклов лечения и определите каждый цикл как 3 недели.
  3. Оценка ответа на лечение с использованием критериев оценки ответа у солидных опухолей, версия 1.1. 14
  4. Проведите независимую слепую оценку двумя радиологами.
  5. Ослепить обоих радиологов к значениям биомаркеров и моделированию ковариатов.
  6. Разрешайте разногласия путем консенсуса и фиксируйте детали решения (инициалы читателя, дата, окончательное решение).
  7. Классифицировать категорию ответа как полный ответ, частичное, стабильное заболевание или прогрессирующее заболевание согласно RECIST 1.1.
  8. Назначить полный ответ + частичный ответ группе ответов.
  9. Отнесите стабильное заболевание + прогрессирующее заболевание группе без ответа.
  10. Сохраняйте базовые и последующие даты визуализации и проверяйте, что окно оценки соответствует двум циклам.
  11. Архивируйте измерительные листы RECIST с идентификатором исследования, считывателем и датой аудита.

8. Статистический анализ

  1. Проводите статистический анализ с помощью программного обеспечения (см. Таблицу материалов).
  2. Представить нормально распределенные непрерывные переменные как среднее ± стандартное отклонение и сравнить группы с помощью независимого t-теста.
  3. Представить категориальные переменные в виде счётов и процентов, а также сравнить группы с помощью теста хи-квадрата или точного теста Фишера, если это уместно.
  4. Кодировать переменные, независимые в соответствии с заранее заданной схемой кодирования, и скомпилировать таблицу кодирования в виде Таблицы 2.
  5. Предикторы экрана с использованием однопеременного анализа и выбора переменных, соответствующих заранее заданным критериям для многопеременного моделирования.
  6. Подогнать многомерную логистическую регрессионную модель с использованием ответа = 0 и неответа = 1 в качестве зависимой переменной.
  7. Скорректируйте многомерную модель с учётом возраста, состояния работы Восточной кооперативной онкологической группы и истории курения.
  8. Отчет о итоговых скорректированных оценках модели в виде таблицы 3.
  9. Генерировать кривые рабочей характеристики приёмника для отдельных предикторов и объединённой модели.
  10. Определить пороги на основе ROC с помощью индекса Юдена для NLR и соотношения CD4-положительный/CD8-положительный и последовательно применять производные пороги в дихотомизированных анализах, представленных в Таблице 4.
  11. Суммируем эффективность дискриминации и классификации для отдельных предикторов и объединённой модели в таблице 4.
  12. Провести анализ чувствительности, рассматривая соотношение нейтрофилов-лимфоцитов и CD4-положительно/CD8-положительное как непрерывные предикторы в рамках одного и того же набора кодирования и корректировки результатов.
  13. Отчет о результатах анализа чувствительности в виде дополнительной таблицы S1.
  14. Проверьте согласованность значений в тексте рукописи с соответствующими таблицами и рисунками, а также архивируйте финальные выходные файлы и используемую версию программного обеспечения.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Исходные характеристики
Исходные клинические характеристики 102 пациентов с немелкоклеточным раком легких приведены в таблице 1. Группа ответа (полный ответ + частичное заболевание) включала 30 мужчин и 9 женщин, тогда как группа без ответа (стабильное заболевание + прогрессирующее заболевание) включала 50 мужчин и 13 женщин (p = 0,771). В группе ответа 79,49% пациентов были моложе 65 лет, по сравнению с 66,67% в группе без ответа. Статистически значи...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Ингибирование иммунных контрольных пунктов стало важнейшим компонентом системной терапии прогрессирующего немелкоклеточного рака лёгких (НМРЛ), однако клинически значимая польза остаётся сосредоточена у подгруппыпациентов 15˒16. Эта гетерогенность ответа, вместе с затратами и потенциальной токсичностью длительного лечения, делает стратификацию раннего ответа клинически значимой для планирования последующего контроля и своевременной переоцен...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что нет конкурирующих финансовых интересов или личных отношений, которые могли бы повлиять на работу, описанную в этой статье.

Благодарности

Мы благодарим отделение патологии и Центральную лабораторию Центральной больницы Бинхайван в Дунгуане за техническую помощь в области иммуногистохимии и проточной цитометрии. Эта работа была поддержана проектом Гуандунского фонда медицинских наук и технологий (грант No B2022247).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Автоматический гематологический анализаторКорпорация SysmexXN-1000Полный анализ крови и расчёт NLR
Микроскоп BrightfieldОлимпBX53Гистологическая оценка
Буфер для извлечения цитратного антигена (pH 6,0)Abcamab93678Тепловое извлечение антигена
Комплект для подкладки DABVector LaboratoriesSK-4100Хромогенное развитие
Трубка для сбора крови с антикоагулянтами ЭДТАBD Biosciences367525Периферический анализ крови
Потоковый цитометрBD BiosciencesFACSCanto IIАнализ подмножеств Т-ячеек
Проточные цитометрические трубки (12 figure-materials-1 75 мм)BD Falcon352058Пробирки для сбора образцов
Блоки опухолевых тканей, встроенных с парафином, фиксированные формалиномАрхив клинической патологииН/ДОбразцы опухолей НМРЛ
Четырёхцветный реагент подмножества T-клеток (CD3/CD4/CD8/CD45)BD Biosciences340499Для обнаружения подмножества лимфоцитов
Окрашивание гематоксилиномСигма-ОлдричH3136Ядерное контрокрашивание
Набор для обнаружения HRPДако (Agilent)K5007Система обнаружения вторичных антител
Первичное антитело к Ki-67 (клон MIB-1)Abcamab16667Иммуногистохимическое обнаружение
МикротомLeica MicrosystemsRM2235Вырезание 4 figure-materials-2 m разделы FFPE
Фосфатно-буферный физиологический раствор (PBS)Термо Фишер Сайентифик10010023Промывка и повторная подвеска ячеек
Положительно заряженные микроскопические стеклиТермо Фишер СайентификJ1800AMNZМонтаж тканевых срезов
Раствор лизирующего эритроцитовBD Biosciences349202Лизис эритроцитов перед циркуляционной цитометрией
Программное обеспечение для статистического анализаIBMSPSS v26.0Анализ данных

Ссылки

  1. Chen, Z., et al. Non-small-cell lung cancers: a heterogeneous set of diseases. Nat. Rev. Cancer. 14 (8), 535-546 (2014).
  2. Kotecha, J., et al. Evaluating the delay prior to primary care presentation in patients with lung cancer: a cohort study. BJGPO Open. 5 (2), (2021).
  3. Cheng, E. S., Weber, M., Steinberg, J., Yu, X. Q. Lung cancer risk in never-smokers: An overview of environmental and genetic factors. Chin J Cancer Res. 33 (5), 548-562 (2021).
  4. Hamilton, W., Peters, T. J., Round, A., Sharp, D. What are the clinical features of lung cancer before the diagnosis is made. A population based case-control study. 60 (12), 1059-1065 (2005).
  5. Caswell, G., Seymour, J., Crosby, V. Lung cancer diagnosed following an emergency admission: Exploring patient and carer perspectives on delay in seeking help. Support Care Cancer. 25 (7), 2259-2266 (2017).
  6. Li, F., Liao, B., Wang, T., Qi, T., Wang, Y. Programmed cell death protein 1/programmed cell death protein ligand 1 immunosuppressants in advanced non-small cell lung cancer: Research progress in treatment. Front Pharmacol. 13, 918709(2022).
  7. Liao, W., Huang, J., Hutton, D., Li, Q. Cost-effectiveness analysis of first-line pembrolizumab treatment for PD-L1 positive, non-small cell lung cancer in China. J Med Econ. 22 (4), 344-349 (2019).
  8. Schneider, B. J., et al. Management of immune-related adverse events in patients treated with immune checkpoint inhibitor therapy: ASCO guideline update. J Clin Oncol. 39 (36), 4073-4126 (2021).
  9. Dong, A., Zhao, Y., Li, Z., Hu, H. PD-L1 versus tumor mutation burden: Which is the better immunotherapy biomarker in advanced non-small cell lung cancer. J Gene Med. 23 (2), e3294(2021).
  10. Mitchell, K. G., et al. Tumor cellular proliferation is associated with enhanced immune checkpoint expression in stage I non-small cell lung cancer. J Thorac Cardiovasc Surg. 158 (3), 911-919.e6 (2019).
  11. Jiang, T., et al. Clinical value of neutrophil-to-lymphocyte ratio in patients with non-small-cell lung cancer treated with PD-1/PD-L1 inhibitors. Lung Cancer. 130, 76-83 (2019).
  12. Yang, T., et al. Prognostic value of derived neutrophil-to-lymphocyte ratio (dNLR) in patients with non-small cell lung cancer receiving immune checkpoint inhibitors: a meta-analysis. BMJ Open. 11 (9), e049123(2021).
  13. Su, S., et al. Predictive value of peripheral blood biomarkers in patients with non-small-cell lung cancer responding to anti-PD-1-based treatment. Cancer Immunol Immunother. 73 (1), 12(2024).
  14. Riley, L. K., Rupert, J. Evaluation of patients with leukocytosis. Fam Physician. 92 (11), 1004-1011 (2015).
  15. Cossarizza, A., et al. Guidelines for the use of flow cytometry and cell sorting in immunological studies. J Immunol. 51 (12), 2708-3145 (2021).
  16. Leung, S. C. Y., et al. Analytical validation of a standardized scoring protocol for Ki67: phase 3 of an international multicenter collaboration. NPJ Breast Cancer. 2, 16014(2016).
  17. Wang, J., Fan, X., Zhang, J. Clinical value of peripheral blood circulating tumor DNA in predicting the efficacy of immunotherapy for non-small cell lung cancer. Thorac Dis. 15 (5), 2659-2667 (2023).
  18. Li, H., van der Merwe, P. A., Sivakumar, S. Biomarkers of response to PD-1 pathway blockade. BR J Cancer. 126, 1663-1675 (2022).
  19. Sholl, L. M. Biomarkers of response to checkpoint inhibitors beyond PD-L1 in lung cancer. Mod Pathol. 35, 66-74 (2022).
  20. Narayanan, S., Guder, W. G. Preanalytical Variables and Their Influence on the Quality of Laboratory Results. EJIFCC. 13 (1), 9-12 (2001).
  21. Maecker, H. T., McCoy, J. P., Nussenblatt, R. Standardizing immunophenotyping for the Human Immunology Project. Nat Rev Immunol. 12 (3), 191-200 (2012).
  22. Dowsett, M., et al. Assessment of Ki67 in breast cancer: recommendations from the International Ki67 in Breast Cancer working group. Natl Cancer Inst. 103 (22), 1656-1664 (2011).
  23. Eisenhauer, E. A., et al. New response evaluation criteria in solid tumours: revised RECIST guideline (version 1.1). Eur J Cancer. 45 (2), 228-247 (2009).
  24. Fenizia, F., et al. Measuring tumor mutation burden in non-small cell lung cancer: tissue versus liquid biopsy. Transl Lung Cancer Res. 7 (6), 668(2018).
  25. Royston, P., Altman, D. G., Sauerbrei, W. Dichotomizing continuous predictors in multiple regression: a bad idea. Stat Med. 25 (1), 127-141 (2006).
  26. Moons, K. G. M., et al. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): explanation and elaboration. Ann Intern Med. 162 (1), W1-W73 (2015).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

экспрессия Ki-67нейтрофильно-лимфоцитарное соотношениесоотношение CD4/CD8ингибитор PD-1ингибитор PD-L1прогнозирование раннего ответаопухолевые биомаркерылогистическая регрессиякритерии оценки ответа
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.