基于临床病理基本信息和VISTA检测的PNET复发风险预测模型制造技术

本发明专利技术专利提供了一种基于临床分期和功能状态、免疫检查点VISTA、PD‑L1及微血管密度的模型，可以用于预测G1和G2胰腺神经内分泌瘤的复发风险。本发明专利技术根据临床分期和功能状态、通过免疫组化检测PD‑L1、VISTA和CD34，通过显微镜下判断免疫组化结果，再综合上述五个变量制作列线图，根据列线图来预测胰腺神经内分泌瘤术后1年、3年、5年复发风险。该模型可较为准确地预测G1和G2胰腺神经内分泌瘤的复发风险，从而为个体化随访方案制定提供参考。该模型是基于临床病理及肿瘤免疫微环境及微血管共同建立，具备可操作性和综合性。

【技术实现步骤摘要】
基于临床病理基本信息和VISTA检测的PNET复发风险预测模型
本专利技术涉及生物医药领域，具体涉及基于临床病理基本信息和VISTA检测的PNET复发风险预测模型。
技术介绍
胰腺神经内分泌瘤(PNET)，是具有神经内分泌分化的一组临床表现、分子改变、预后等各方面存在较大异质性的肿瘤。根据监测、流行病学和最终结果(SEER)项目的统计数据，其年发病率约为每10万人0.48，且仍在逐年增高[1]。对于胰腺神经内分泌瘤，临床病理目前最为常用的预后评估方法是由世界卫生组织(WorldHealthOrganization，WHO)制订的胰腺神经内分泌肿瘤分级系统下面，将分别简要叙述该种方法。由WHO制订的胰腺神经内分泌肿瘤分级系统，该系统来源于世界卫生组织制订的消化系统肿瘤分类第五版[2]。分级主要包括下述几个步骤：(1)病理诊断医师根据手术或生物活检取得的肿瘤标本，在经过常规固定、脱水、石蜡包埋、切片、苏木素-伊红(hematoxylin-eosin，HE)染色后，对染色后的切片进行评估，根据肿瘤的分化程度，分为胰腺神经内分泌本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.检测VISTA、PD-L1、CD34试剂在制备PNET复发风险预测制剂的应用，其特征在于，所述制剂还包括检测激素分泌水平的试剂。/n

【技术特征摘要】
1.检测VISTA、PD-L1、CD34试剂在制备PNET复发风险预测制剂的应用，其特征在于，所述制剂还包括检测激素分泌水平的试剂。


2.一种PNET复发风险预测的试剂盒，其特征在于，包含检测VISTA、PD-L1、CD34的试剂。


3.根据权利要求2所述的试剂盒，其特征在于，所述试剂盒还包括检测激素分泌水平的试剂；优选地所述激素包括胰岛素、胃泌素、血管活性肠肽、胰高血糖素、促肾上腺皮质激素。


4.根据权利要求2所述试剂盒，其特征在于，所述检测的方法包括免疫组化、病理切片和/或其他生物学检测方法。


5.一种PNET复发风险预测系统和/或模型，其特征在于，包括VEMVD的评分部分、肿瘤PD-L1表达水平评分部分、MVD评分部分、肿瘤功能状态评分部分、AJCC分期评分部分。


6.根据权利要求5所述的评价系统和/或模型，其特征在于，所述各部分含有检测试剂，所述VEMVD的评分部分包括：400倍放大选取的4个视野，对表达VISTA的微血管进行计数，再对所得的计数值求平均数，VEMVD≥10.8/HPF，定义为VEMVD高；VEMVD＜10.8/HPF，定义为VEMVD低。


7.根据权利要求5所述的评价系统和/或模型，其特征在于，所述肿瘤PD-L1表达水平评估部分包括：评估肿瘤PD-L1膜/胞质阳性的强度，判断为阴性赋予0分、弱阳性赋予1分、中等强度阳性赋予2分、强阳性赋予3分，评估肿瘤中存在PD-L1膜/胞质阳性的范围占总肿瘤面积的百分比，用阳性强度赋予的分数乘以百分比得出乘积，乘积≥190时...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，莫胜崴，宗丽菊，卢朝辉，陈先龙，于双妮，李梅，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：北京;11