Uneven Staining in Automated Immunohistochemistry: Cold and Hot Zones and Implications for Immunohistochemical Analysis of Biopsy Specimens
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The occurrence of uneven staining (UES) in automated immunohistochemistry (IHC) has been experienced by clinical laboratories and has the potential to confound readout, interpretation, and reporting of IHC assays despite the presence optimally stained on-slide controls. However, there are no studies of this phenomenon in regard to the type, frequency, and association with different automated IHC platforms. We studied the occurrence of UES in automated IHC assays with real world examples from clinical practice and by using a laboratory developed methodology to monitor baseline and periodic performance of automated IHC instruments. MATERIALS AND METHODS: Sections of formalin-fixed, paraffin-embedded normal liver tissue were mounted on 180 glass slides and stained for HepPar1 on 6 automated IHC instruments (4 different models from 3 different manufacturers). Macroscopic and microscopic defects of staining were recorded. RESULTS: Only 8% of slides showed completely uniform staining. UES, including areas of both increased and decreased staining, occurred with all instruments. Decreased staining was often zonal, involving large regions of the slide. Decreased staining mostly localized in an instrument-dependent manner. Increased staining tended to occur in small foci with a random distribution. CONCLUSIONS: The common occurrence of UES (particularly decreased staining) has important implications for the reliable read-out of IHC assays on biopsy samples. Baseline and periodic quality assurance testing for UES is recommended for all automated IHC instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».