H-score hesaplayıcı

H-score hesaplayıcı

H-score nasıl hesaplanır?

H-score (histoskor) iki şeyi tek bir sayıda birleştirir: kaç hücrenin boyandığını ve ne kadar güçlü boyandığını. Skorladığınız popülasyondaki her hücreye, genellikle tümör hücrelerine, 0 (negatif), 1+ (zayıf), 2+ (orta) veya 3+ (güçlü) derecesi verilir. Her derecedeki hücre yüzdesi o dereceyle çarpılır ve üç çarpım toplanır.

H-score = 1 × (1+ hücre %’si) + 2 × (2+ hücre %’si) + 3 × (3+ hücre %’si)

Çözümlü örnek: Hücrelerin %30’u zayıf, %20’si orta ve %10’u güçlü boyanıyor; kalan %40 negatif. H-score = 30 × 1 + 20 × 2 + 10 × 3 = 100; hücrelerin %60’ı pozitif. Sayımlardan da toplam aynıdır: 400 hücreden 120 zayıf, 80 orta ve 40 güçlü hücre (120 + 160 + 120) ÷ 400 × 100 = 100 verir.

Skor, 1980’lerde östrojen reseptörü boyaması için, “boyanmanın hem yoğunluğunu hem de dağılımını içeren” bir değerlendirme olarak tanıtıldı; bugün birçok nükleer, sitoplazmik ve membranöz belirteç için kullanılmaktadır.

Bu sayı neyi söyler, neyi söyleyemez?

• Farklı slaytlar, aynı skor: %100 zayıf boyanan hücre ile %33 güçlü boyanan hücre de yaklaşık 100 verir. H-score’un yanında pozitif yüzdesini ya da her yoğunluktaki yüzdeyi bildirin.
• Evrensel bir eşik değer yoktur: hangi skorun “yüksek” veya “pozitif” sayılacağı belirtece, antikora, teste ve çalışmaya bağlıdır. Eşiği izlediğiniz makaleden veya kılavuzdan alın ve belirtin.
• Gözle yoğunluk değerlendirmesi özneldir: zayıfın nerede bitip ortanın nerede başladığı gözlemciden gözlemciye değişir. Aynı boyama turunda boyanmış kontrollere göre skorlayın ve slaytların bir örneklemini ikinci bir okuyucuya skorlatın.
• Doğru hücreleri skorlayın: yalnızca belirtecin okunduğu hücre popülasyonunu sayın; protokolünüz aksini söylemedikçe stromayı, lenfositleri, nekrozu ve kenar artefaktlarını dışarıda bırakın.
• Yeterince hücre sayın: birkaç düzine hücreden elde edilen bir skor her hücreyle çok değişir. Temsil edici alanlarda birkaç yüz hücre yaygın bir alt sınırdır.

Aynı skoru yazılımla elde etmek

Görüntü analizi yazılımları bu skorlara aynı aritmetikle ulaşır; yalnızca gözün yerini ölçüm alır. Yazılım bölgedeki her çekirdeği bulur, kahverengi DAB boyasını mavi hematoksilenden renk dekonvolüsyonuyla ayırır, her çekirdeğin ortalama DAB optik yoğunluğunu ölçer ve çekirdeği sizin belirlediğiniz eşiklere göre derecelendirir: pozitif ya da negatif için bir eşik, 1+, 2+ ve 3+ için üç eşik.

• QuPath (ücretsiz, açık kaynak): Positive cell detection tek eşikle pozitif yüzdesini verir; üç eşikle H-score’u da bildirir.
• Fiji / ImageJ (ücretsiz): H DAB vektörleriyle Colour Deconvolution, ardından eşikleme ve sayım; skorlama aritmetiğini kendiniz yaparsınız.
• SlideScope: seçtiğiniz bölgedeki çekirdekleri sayar, her birini derecelendirir ve pozitif yüzdesini, H-score’u ve Allred skorunu QuPath ile aynı tanımları kullanarak birlikte bildirir. Ask Your Slide ile gündelik dilde de sorabilirsiniz; her sayı yerel araçtan gelir ve kontrol edebileceğiniz dış hatlarla birlikte sunulur. Yalnızca araştırma amaçlıdır.

Hangisini kullanırsanız kullanın, eşikler sizin seçiminizdir: yöntemler bölümünüze yazın, dış hatları görüntüyle karşılaştırın ve karşılaştırdığınız slaytlar boyunca eşikleri sabit tutun. Adım adım: IHC boyaması nasıl nicelenir.

Sorular

Kaynaklar

• McCarty KS Jr et al. Use of a monoclonal anti-estrogen receptor antibody in the immunohistochemical evaluation of human tumors. Cancer Res 1986;46(8 Suppl):4244s-4248s (HSCORE’un ilk tanımı)
• Wen Z et al. Deep learning-based H-score quantification of immunohistochemistry-stained images. Mod Pathol 2023 (formül ve 0-300 aralığı)
• QuPath belgeleri: hücre sınıflandırması, yoğunluk eşikleri ve H-score

Bu hesaplayıcılar araştırma ve eğitim için aritmetik yapar. Tanı aracı değildir: hasta bakımına yönelik skorlama, valide edilmiş testi, o belirteç için güncel kılavuzu ve bir patoloğun değerlendirmesini izler.