IHC स्कोरिंग
Ki-67 इंडेक्स कैलकुलेटर
Ki-67-पॉज़िटिव न्यूक्लियस और आपके गिने गए न्यूक्लियस दर्ज करें, और लेबलिंग इंडेक्स प्रतिशत के रूप में पाएँ, साथ में एक 95 % अंतराल जो दिखाता है कि अकेली गिनती कितनी ग़लत हो सकती है। दूसरा कैलकुलेटर बताता है कि आपको जितनी सटीकता चाहिए, उसके लिए कितने न्यूक्लियस गिनने होंगे। फ़ॉर्मूला, गिनती के तरीके और उनके स्रोत नीचे दिए गए हैं।
Ki-67 इंडेक्स की गणना कैसे होती है
Ki-67 एक न्यूक्लियर प्रोटीन है जो कोशिका चक्र में चल रही कोशिकाओं में मौजूद होता है और विश्राम अवस्था वाली कोशिकाओं में नहीं होता, इसलिए ट्यूमर के न्यूक्लियस में से जितने हिस्से में इसकी स्टेनिंग होती है, वह प्रसार (proliferation) का माप है। Ki-67 इंडेक्स (जिसे लेबलिंग इंडेक्स या प्रोलिफ़रेशन इंडेक्स भी कहते हैं) इसी हिस्से का प्रतिशत है।
Ki-67 इंडेक्स (%) = पॉज़िटिव ट्यूमर न्यूक्लियस ÷ (पॉज़िटिव + नेगेटिव ट्यूमर न्यूक्लियस) × 100
हल किया हुआ उदाहरण: 180 भूरे (पॉज़िटिव) और 820 नीले (नेगेटिव) ट्यूमर न्यूक्लियस कुल 1,000 न्यूक्लियस हैं, इसलिए इंडेक्स 180 ÷ 1,000 × 100 = 18 % है। 1,000 न्यूक्लियस की गिनती इसे केवल लगभग 15.7 % से 20.5 % तक ही तय कर सकती है; 200 न्यूक्लियस से मिला वही 18 % लगभग 13 % से 24 % के बीच कहीं भी हो सकता है।
बैकग्राउंड से ऊपर कोई भी न्यूक्लियर स्टेनिंग, उसकी तीव्रता चाहे जो हो, आमतौर पर पॉज़िटिव गिनी जाती है; केवल ट्यूमर न्यूक्लियस गिने जाते हैं, लिम्फ़ोसाइट, स्ट्रोमा या एंडोथीलियम नहीं।
कहाँ गिनें: पूरा सेक्शन या हॉट स्पॉट
Ki-67 स्टेनिंग शायद ही कभी एकसमान होती है, इसलिए आप कहाँ गिनते हैं, इससे जवाब गणित से भी ज़्यादा बदलता है। आपके ट्यूमर प्रकार की गाइडलाइन जिस तरीके का नाम देती है, उसका उपयोग करें, और बताएँ कि आपने कौन-सा तरीका अपनाया।
- ग्लोबल (ब्रेस्ट कैंसर): International Ki67 in Breast Cancer Working Group एक मानकीकृत विज़ुअल तरीके की सलाह देता है, जो पूरे सेक्शन में स्टेनिंग की रेंज को दर्शाने वाले फ़ील्ड स्कोर करता है और एक भारित ग्लोबल स्कोर दर्ज करता है, न कि केवल हॉट स्पॉट, जो पर्यवेक्षकों के बीच ज़्यादा बदलता था।
- हॉट स्पॉट (न्यूरोएंडोक्राइन ट्यूमर): ग्रेडिंग में इंडेक्स सबसे ज़्यादा लेबलिंग वाले क्षेत्र में पढ़ा जाता है, जहाँ कम से कम 500 ट्यूमर कोशिकाएँ गिनी जाती हैं, और कई लैब आँख से देखने के बजाय प्रिंट की गई या कैप्चर की गई इमेज पर गिनती करती हैं।
- आँख से अंदाज़ा लगाना सबसे कमज़ोर तरीका है: बिना गिने लगाए गए अनुमान पर्यवेक्षकों के बीच सबसे ज़्यादा बदलते हैं। कैप्चर की गई इमेज पर गिनती, या ऐसे इमेज विश्लेषण से गिनती जिसे आपने जाँचा हो, ज़्यादा दोहराने योग्य है।
इसी वर्किंग ग्रुप के अनुसार, 5 % या उससे कम और 30 % या उससे अधिक के मान वे रेंज थे जिनमें Ki-67 को शुरुआती ब्रेस्ट कैंसर में प्रोग्नोसिस बताने के लिए पर्याप्त भरोसेमंद माना गया; इनके बीच के मानों पर लैब के बीच सहमति कम रही। क्लिनिकल थ्रेशोल्ड ट्यूमर प्रकार की गाइडलाइन से आते हैं, इस पेज से नहीं।
कितने न्यूक्लियस गिनें
गिनती एक सैंपल है, और इसकी अनिश्चितता गिनी गई संख्या के वर्गमूल के साथ घटती है। कैलकुलेटर जो अंतराल दिखाता है, वह किसी अनुपात के लिए Wilson अंतराल है। योजना बनाने के लिए सामान्य नॉर्मल सन्निकटन काफ़ी है: अपेक्षित इंडेक्स p और वांछित मार्जिन ± m (दोनों भिन्न के रूप में) के लिए, 95 % अंतराल हेतु ज़रूरी न्यूक्लियस लगभग इतने हैं:
n = 1.96² × p × (1 − p) ÷ m²
| अपेक्षित इंडेक्स | ± 5 अंक | ± 3 अंक | ± 2 अंक |
|---|---|---|---|
| 5 % | 73 | 203 | 457 |
| 10 % | 139 | 385 | 865 |
| 20 % | 246 | 683 | 1,537 |
| 30 % | 323 | 897 | 2,017 |
| 50 % | 385 | 1,068 | 2,401 |
यह केवल गिनती की त्रुटि है। यह इस बारे में कुछ नहीं बताता कि आपने कौन-से फ़ील्ड चुने या पॉज़िटिव और नेगेटिव के बीच रेखा कहाँ खींची, और इसीलिए बहुत बड़ी गिनती से ज़्यादा एक तय तरीका मायने रखता है।
सॉफ़्टवेयर से वही स्कोर पाना
इमेज विश्लेषण सॉफ़्टवेयर इन्हीं स्कोर तक उसी गणित से पहुँचता है, बस आँख की जगह माप ले लेता है। यह क्षेत्र के हर न्यूक्लियस को ढूँढता है, कलर डीकॉन्वोल्यूशन से भूरे DAB स्टेन को नीले हेमाटॉक्सिलिन से अलग करता है, हर न्यूक्लियस की औसत DAB ऑप्टिकल डेंसिटी मापता है, और आपके तय किए थ्रेशोल्ड के आधार पर उसे ग्रेड करता है: पॉज़िटिव या नेगेटिव के लिए एक थ्रेशोल्ड, 1+, 2+ और 3+ के लिए तीन।
- QuPath (मुफ़्त, ओपन सोर्स): एक थ्रेशोल्ड के साथ Positive cell detection पॉज़िटिव प्रतिशत देता है; तीन थ्रेशोल्ड के साथ यह H-score भी बताता है।
- Fiji / ImageJ (मुफ़्त): H DAB वेक्टर के साथ Colour Deconvolution, फिर थ्रेशोल्ड और गिनती; स्कोरिंग का गणित आपको ख़ुद करना होता है।
- SlideScope: आपके चुने हुए क्षेत्र में न्यूक्लियस गिनता है, हर एक को ग्रेड करता है, और QuPath जैसी ही परिभाषाओं का उपयोग करके पॉज़िटिव प्रतिशत, H-score और Allred स्कोर एक साथ बताता है। आप Ask Your Slide से सामान्य भाषा में भी पूछ सकते हैं; हर संख्या लोकल टूल से आती है, जाँचने के लिए आउटलाइन के साथ। केवल रिसर्च उपयोग के लिए।
आप जो भी इस्तेमाल करें, थ्रेशोल्ड आपके अपने चुनाव हैं: उन्हें अपने methods में लिखें, आउटलाइन को इमेज से मिलाकर जाँचें, और जिन स्लाइडों की आप तुलना कर रहे हैं उन सब पर उन्हें स्थिर रखें। चरण-दर-चरण: IHC स्टेनिंग को कैसे मापें।
प्रश्न
Ki-67 इंडेक्स की गणना कैसे करें?
Ki-67-पॉज़िटिव ट्यूमर न्यूक्लियस की संख्या को गिने गए सभी ट्यूमर न्यूक्लियस (पॉज़िटिव और नेगेटिव) से भाग दें और 100 से गुणा करें। 1,000 न्यूक्लियस में से 180 पॉज़िटिव होने पर इंडेक्स 18 % है।
Ki-67 के लिए कितनी कोशिकाएँ गिननी चाहिए?
यह ट्यूमर प्रकार की गाइडलाइन और आपको चाहिए सटीकता पर निर्भर करता है। न्यूरोएंडोक्राइन ट्यूमर की ग्रेडिंग में हॉट स्पॉट में कम से कम 500 ट्यूमर कोशिकाएँ गिनी जाती हैं। सांख्यिकीय रूप से, लगभग 20 % के इंडेक्स पर लगभग 700 न्यूक्लियस ± 3 प्रतिशत अंक देते हैं, और लगभग 250 न्यूक्लियस ± 5।
Ki-67 हॉट स्पॉट में गिनना चाहिए या पूरे सेक्शन में?
ट्यूमर प्रकार की गाइडलाइन का पालन करें। International Ki67 in Breast Cancer Working Group पूरे सेक्शन में भारित ग्लोबल स्कोर की सलाह देता है; न्यूरोएंडोक्राइन ट्यूमर की ग्रेडिंग हॉट स्पॉट का उपयोग करती है। हमेशा बताएँ कि आपने कौन-सा तरीका अपनाया।
उच्च Ki-67 इंडेक्स किसे कहते हैं?
कोई एक कट-ऑफ़ नहीं है: यह ट्यूमर प्रकार और गाइडलाइन पर निर्भर करता है। शुरुआती ब्रेस्ट कैंसर में International Ki67 Working Group ने 5 % या उससे कम और 30 % या उससे अधिक को प्रोग्नोसिस बताने के लिए पर्याप्त भरोसेमंद माना। किसी मरीज़ के नतीजे के लिए रिपोर्ट करने वाले पैथोलॉजिस्ट या इलाज करने वाले डॉक्टर से पूछें।
क्या सॉफ़्टवेयर Ki-67 गिन सकता है?
हाँ। इमेज विश्लेषण किसी क्षेत्र के हर न्यूक्लियस का पता लगाता है और उसकी DAB स्टेनिंग के आधार पर उसे पॉज़िटिव या नेगेटिव वर्गीकृत करता है; QuPath और SlideScope दोनों इसी तरह पॉज़िटिव प्रतिशत बताते हैं। वर्किंग ग्रुप स्वचालित स्कोरिंग को क्लिनिकल उपयोग के लिए अभी भी जाँच के चरण में (investigational) बताता है, इसलिए आउटलाइन और थ्रेशोल्ड जाँचें और नतीजे को रिसर्च आउटपुट मानें।
क्या यह कैलकुलेटर मुफ़्त है?
हाँ। यह आपके ब्राउज़र में चलता है और कहीं कुछ नहीं भेजता। SlideScope, उसी टीम का बनाया डेस्कटॉप माइक्रोस्कोपी और पैथोलॉजी ऐप, एक पेड ऐप है जिसके साथ मुफ़्त सैंपल लाइब्रेरी (हर टूल के साथ) मिलती है, और आपकी अपनी इमेज के लिए सदस्यता ज़रूरी है।
स्रोत
- Nielsen TO et al. Assessment of Ki67 in breast cancer: updated recommendations from the International Ki67 in Breast Cancer Working Group. J Natl Cancer Inst 2021;113(7):808-819
- Trikalinos NA et al. Accuracy of grading in pancreatic neuroendocrine neoplasms and effect on survival estimates. Ann Surg Oncol 2020 (हॉट स्पॉट में कम से कम 500 कोशिकाओं की गिनती)
- QuPath दस्तावेज़ीकरण: Positive cell detection से Ki67 लेबलिंग इंडेक्स
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, 7.2.4.1: किसी अनुपात के लिए विश्वास अंतराल (Wilson विधि)
ये कैलकुलेटर रिसर्च और शिक्षण के लिए गणना करते हैं। ये निदान का टूल नहीं हैं: मरीज़ की देखभाल के लिए स्कोरिंग मान्य (validated) एसे, उस मार्कर की मौजूदा गाइडलाइन और पैथोलॉजिस्ट के निर्णय के अनुसार होती है।
हाथ से गिनने के बजाय स्लाइड को स्कोर करें
SlideScope आपकी स्लाइड के किसी क्षेत्र में न्यूक्लियस गिनता है, हर एक को उसकी DAB स्टेनिंग के आधार पर ग्रेड करता है, और आपके अपने कंप्यूटर पर, जाँचने के लिए आउटलाइन के साथ, पॉज़िटिव प्रतिशत, H-score और Allred स्कोर बताता है। या सवाल टाइप करें: Ask Your Slide यही टूल चलाता है और साक्ष्य दिखाता है। केवल रिसर्च उपयोग के लिए। बिल्ट-इन सैंपल पर हर टूल मुफ़्त में आज़माएँ; अपनी इमेज खोलने के लिए सदस्यता ज़रूरी है। पहले ही तय कर चुके हैं? अभी सब्सक्राइब करें।