Roche uPath PD-L1 image analysis for NSCLC IVD Algorithm Användarmanual

varumärke: Roche

Modell: uPath PD-L1 image analysis for NSCLC IVD Algorithm

Typ: Användarmanual

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys

för icke-småcellig lungcancer

algoritmguide

Innehållsförteckning

Inledning 1

Översikt och förklaring av algoritm 2

Avsedd användning 3

Produktens avsedda användning 3

Syftet med algoritmguiden 3

Klinisk signiﬁkans 4

Analysprinciper 5

Begränsningar 6

Datasäkerhet 7

Arbetsﬂöde för att använda uPath PD-L1-bildanalys för

NSCLC-algoritmen 8

Patologarbetsﬂöde 9

PD-L1-bildanalys 12

PD-L1-utvärdering 15

Utvärdering av PD-L1-algoritmfärg 15

Färgningsegenskaper 15

Prestandaegenskaper 26

Metodjämförelse 26

Patologens reproducerbarhetsstudier 27

Reproducerbarhetsstudier för skanner 28

Felsökning 29

Referanser 33

Inledning

Roche uPath enterprise software (uPath enterprise software)

med uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen

(icke-småcellig lungcancer) (uPath PD-L1 (SP263) bildanalys

för NSCLC-algoritmen) är ett programvarusystem utformat

för att stöda den kvantitativa bedömningen av proteinuttryck

i immunohistokemiskt (IHC) färgade histologiska sektioner

från formalinﬁxerade, parafﬁn-inbäddade (FFPE) normala och

neoplastiska vävnader.

uPath enterprise software är heltäckande programvara för digital

patologi som gör det möjligt för patologilaboratorier att inhämta,

hantera, visa, analysera, dela och rapportera om digitala bilder

av patologiprover. Med uPath enterprise software kan patologen

visa digitala bilder i olika förstoringar, lägga till kommentarer, göra

mätningar av vävnadssektioner, utföra bildanalys och generera

rapporter.

Obs! uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen är

en kompletterande datorassisterad metodik för att underlätta

inhämtning och mätning av bilder från objektglas för mikroskop

av vävnadsprover som IHC-färgats för förekomst av PD-L1-protein.

Giltigheten av bildanalysens poäng säkerställs genom att

patologen veriﬁerar överenskommelse med lämpliga kontroller

som anges i metodbladet VENTANA PD-L1 (SP263) Rabbit

Monoclonal Primary Antibody (på www.ventana.com).

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 1

2 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

Översikt och förklaring av algoritm

För tillämpningar med bildanalys kan patologen använda

uPath enterprise software för att välja och skissera en eller ﬂera

intressanta områden (ROI), och varje ROI kan ses med olika

förstoringar och sedan analyseras med uPath PD-L1 (SP263)

bildanalys för NSCLC-algoritmen. En summa av det totala antalet

mål-TC genereras och tumörceller (TC) stratiﬁeras efter huruvida

de är färgade eller ofärgade. uPath PD-L1 (SP263) bildanalys

för NSCLC-algoritmen delar de färgade TC med det totala

antalet TC (färgade och ofärgade) för att generera PD-L1 TC-

positivitetspoäng på en skala från 0–100%. uPath PD-L1 (SP263)

bildanalys för NSCLC-algoritmen kan generera en poäng för en

viss ROI, eller en sammanlagd poäng för alla utvalda ROI på den

bilden. Även om algoritmen upptäcker icke-tumörceller som en

del av den totala analysen, visar överläggningen och utmatningen

endast TC som används vid beräkningen av TC-positivitetspoäng.

Patologen kan acceptera poängen som tillhandahålls av uPath

PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen, eller åsidosätta

poängen med en annan poäng. Patologen måste noggrant

granska vad algoritmen har markerat som positiva och negativa

TC och bekräfta att algoritmen är korrekt eller ge en manuell

åsidosättning. uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-

algoritmen gör inte oberoende tolkningar av data och ska därför

endast användas av en kvaliﬁcerad patolog i samband med

histologisk undersökning, relevant klinisk information och korrekt

kontroll. Det är utformat och indikerat som ett hjälpmedel för

patologen för bedömning av PD-L1-uttryck på 50%.

Avsedd användning

Syftet med algoritmguiden

Denna guide till uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC

algoritmguide (algoritmguide) är avsedd att:

• Ge bakgrundsinformation om den avsedda användningen

av uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen,

testprinciper och begränsningar.

• Deﬁniera nödvändigt material, IT, datasäkerhet och

nätverkskrav.

• Visa stegvis vägbeskrivning för att köra uPath PD-L1 (SP263)

bildanalys för NSCLC-algoritm.

• Tillhandahåll fotograﬁska bilder som illustrerar hur uPath PD-

L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen ska användas.

• Ge patologer ett verktyg för att underlätta användningen av

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen på

FFPE NSCLC-sektioner färgade med VENTANA PD-L1 (SP263)

Assay.

• Tillhandahåll exempelbilder på utmanande fall för att ge

vägledning om hur du använder uPath PD-L1 (SP263)

bildanalys för NSCLC-algoritmen i deras utvärdering.

• Visa prestandaegenskaper för uPath PD-L1 (SP263) bildanalys

för NSCLC-algoritmen.

Produktens avsedda användning

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen är avsedd

att användas som ett hjälpmedel för patologen vid detektering

och semikvantitativ mätning av PD-L1-protein i formalin-ﬁxerad,

parafﬁn-inbäddad NSCLC-vävnad. När den används med

VENTANA PD-L1 (SP263) Assay, är den indikerad för användning

som ett hjälpmedel för att identiﬁera patienter med NSCLC för

behandling med terapier med ≥ 50% PD-L1 TC-positivitetsgräns i

enlighet med den godkända terapeutiska produktmärkningen.

Obs! uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC är en

kompletterande datorassisterad metodik för att underlätta

inhämtning och mätning av bilder från objektglas för mikroskop

av vävnadsprover som IHC-färgats för förekomst av PD-L1-

protein. Giltigheten av bildanalysens poäng säkerställs genom

att patologen veriﬁerar överenskommelse och använder lämpliga

kontroller som anges i metodbladet VENTANA PD-L1 (SP263)

Assay (art. nr. 741-4905).

Denna algoritm är avsedd för in vitro-diagnostisk användning

(IVD).

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 3

Klinisk signiﬁkans

Lungcancer har varit den vanligaste cancerformen i världen

under ﬂera decennier, och är fortfarande den ledande orsaken

till cancerdöd över hela världen. Det beräknas stå för 12,9% av

alla nya cancerfall och ligger bakom nästan 1,76miljoner dödsfall

årligen över hela världen, eller ungefär var femte cancerrelaterade

dödsfall. NSCLC är den vanligaste typen av lungcancer som

står för cirka 85% av alla fall av lungcancer. Flertalet patienter

med NSCLC uppvisar inoperabel, lokalt framskriden sjukdom

(Stadium IIIB) eller metastaserande sjukdom (Stadium IV), vilka

för närvarande båda saknar botande behandlingsalternativ. Den

5-åriga relativa överlevnadsgraden för NSCLC som diagnostiserats

i framskridna stadier är 4,7%.

Den programmerade death-ligand 1 (PD-L1) är ett

transmembranprotein uttryckt på aktiverade T-celler som

nedreglerar immunsvaret genom att binda till dess två hämmande

receptorer med programmerad death-1 (PD-1) och B7-1 (CD80).

Bindning av PD-L1 med PD-1 hämmar T-cellproliferation,

cytokinproduktion och cytolytisk aktivitet, vilket leder till

funktionell inaktivering eller utmattning av T-celler. PD-L1 binder

också med CD80 på antigenpresenterande celler och aktiverade

T-celler som medierar nedreglering av immunsvar, inklusive

hämning av T-cellaktivering och cytokinproduktion. PD-L1-

uttryck observeras i immunceller och TC.  Avvikande uttryck av

PD-L1 på TC har rapporterats hindra anti-tumörimmunitet, vilket

resulterar i immundundation.  Framkomsten av immunoterapier

som avbryter PD-L1/PD-1-vägen har visat sig förbättra

överlevnadshastigheten för patienter som diagnostiserats med

NSCLC. Prognos med behandling är emellertid beroende av nivån

på PD-L1-uttryck och kräver därför kvantiﬁering av PD-L1 med

immunohistokemisk färgning.

Immunohistokemi kan användas för att upptäcka speciﬁka

antigener som ﬁnns i vävnadsprover, vilket gör det till ett

effektivt verktyg för patologer i deras diagnos och prognos för

karcinomer. VENTANA PD-L1 (SP 263) Assay är en monoklonal

kaninantikropp avsedd för laboratoriebruk för semikvantitativ

detektion av PD-L1-protein i sektioner av FFPE-normal och

neoplastisk vävnad. En fördel med histologiska vävnadspreparat

är att intakt vävnad tillåter morfologi att underlätta tolkningen av

PD-L1-positiviteten hos patientprovet. Alla histologiska tester

bör tolkas av en specialist i NSCLC-morfologi och/eller patologi.

Resultaten ska kompletteras med morfologiska studier, korrekt

kontroll och användas tillsammans med andra kliniska data och

laboratoriedata.

4 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

Analysprinciper

uPath enterprise software med uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för

NSCLC-algoritmen använder bildanalystekniker för att erhålla en

TC-positivitetspoäng.

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen använder

fördeﬁnierade parametrar för att göra bilder av vävnad färgade

med VENTANA PD-L1 (SP263) Assay.

Steg involverade i bildanalys:

• Identiﬁering av vitt utrymme och automatisk uteslutning från

analys.

• Upptäckt av celler över hela bilden.

• Klassiﬁcering av celler som TC eller andra celltyper.

• Identiﬁering av färgade kontra ofärgade TC.

• Beräkning av TC-positivitetspoäng genom att dela antalet

färgade TC med det totala antalet TC enligt metodbladet för

VENTANA PD-L1 (SP263) Assay.

Så identiﬁerar uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-

algoritmen TC och hur så beräknas poängen:

• uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritm

identiﬁerar TC med hjälp av färg, intensitet, storlek och

morfologiska funktioner.

• Identiﬁerade TC klassiﬁceras som färgade med detekterade

membran och förinställda trösklar som är i linje med

metodbladet för VENTANA PD-L1 (SP263) Assay.

• Procentandelen färgade TC beräknas genom att dela färgade

TC med det totala antal TC enligt metodbladet för VENTANA

PD-L1 (SP263) Assay.

Fastställande av vitt utrymme med uPath PD-L1 (SP263)

bildanalys för NSCLC-algoritmen:

• Algoritmen utesluter vitt utrymme automatiskt. Artefakter som

smuts, repor eller bläck kanske inte automatiskt utesluts.

• Användaren kan granska områdena som fastställs av

algoritmen för att vara vita utrymmen med ett falskt

färgöverlagring. Se ”PD-L1-bildanalys: Falsk färgöverlagring”.

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmens

kriterier för att generera utdata för TC-positivitetspoäng:

• uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen

rapporterar en poäng med en siffra som har en decimal,

t.ex. ”4,8%”.

• Vi rekommenderar mot att du rundar poängen upp eller ner. Till

exempel ska ”4,8%” inte rundas upp till 5%.

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 5

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC algoritmen

är utformad för att fungera för VENTANA PD-L1 (SP263)

Assay. Testresultaten är endast så goda som kvaliteten och

noggrannheten på IHC-objektglaset som avbildas och den

efterföljande bilden som analyseras.

Patologen måste validera VENTANA PD-L1 (SP263) Assay-

färgning som utförs genom manuell mikroskopisk undersökning

av PD-L1-kontrollglasen för att veriﬁera att de förväntade

resultaten har uppnåtts innan bilder av objektglas ansluts till

uPath enterprise software för analys.

Använd tillverkarens rekommendationer för VENTANA

PD-L1 (SP263) Assay, inklusive alla positiva och negativa

kvalitetskontrollmaterial för varje färgningskörning. Om

kontrollglasen inte är acceptabla med manuell mikroskopisk

undersökning, ska vävnaden färgas igen med acceptabla resultat.

Patologen måste följa rekommendationerna för VENTANA PD-L1

(SP263) Assay-tolkning.

Se metodbladet för VENTANA PD-L1 (SP263) Assay

(art. nr. 1014258SV) och tolkguiden (art. nr. 1015317EN)

(ﬁnns på www.ventana.com).

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen är

utformad för användning av en kvaliﬁcerad patolog i samband

med histologisk undersökning, relevant klinisk information och

korrekt kontroll. Den är inte utformad att vara ett fristående

verktyg och kräver kompetent mänskligt ingripande under hela

analysprocessen.

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen kan

generera felaktiga poäng om de tagna bilderna har onormal

färgning (nukleär, cytoplasma, o.s.v.).

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen avvisar

tumörkärnor som är långsträckta oavsett av cellens övergripande

form. Därför kan tumörer som innehåller ett stort antal celler med

avlånga kärnor behöva bedömas manuellt.

Begränsningar

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen har

tränats, utvecklats och validerats på NSCLC-vävnadsprover.

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen har

inte testats, eller så har inte dess säkerhet och effektivitet har

validerats, när den används med en persondator (PC) hemifrån.

uPath PD-L1 SP263-algoritmen för bildanalys är indikerad för

användning som ett hjälpmedel för att identiﬁera patienter

med NSCLC för behandling med terapier med 50% PD-L1

TC-positivitetsgräns i enlighet med den godkända terapeutiska

produktmärkningen.

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen kan

felidentiﬁera celler på grund av närvaron av svag cytoplasmisk

färgning och/eller membranfärgning, stark immuncellfärgning

överlappande med tumörcellfärgning där det ﬁnns betydande

blandad inﬂammation, TC med cytoplasmisk rodnad och icke-

målfärgning. Detta kan leda till felidentiﬁering av TC som icke-TC

och av icke-TC som positiv TC.

Även om makrofager måste exkluderas från analysområdet är

det inte alltid möjligt att exkludera alla makrofager. Därför kan

poängen som genereras av uPath PD-L1 (SP263) bildanalys

för NSCLC-algoritmen påverkas av makrofagerna i ROI som

analyseras. Detta är avgörande när en patientpoäng är nära 50%.

Cytoplasmisk färgning är i allmänhet diffus med vissa fall med

en ﬁn granulär kvalitet. Sällsynta fall har visat en perinukleär

prickliknande kroppsfärgning med variabel intensitet. Den

totala procentandelen av tumörmembranets signalintensiteter

uppskattas visuellt och används för att generera PD-L1-

uttrycksnivån. Cytoplasmisk färgning av tumörceller beaktas

för att fastställa PD-L1-uttryck. En isotypmatchad negativ

kontrollantikropp används för att utvärdera närvaron av bakgrund

i testprover och upprätta en baslinje för färgningsintensitet.

6 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

Datasäkerhet

Skadlig programvara eller icke-auktoriserad åtkomst till

instrumentet kan leda till förlust av data eller driftavbrott på

instrumentet.

Följande rekommendationer är viktiga för att undvika infektion

med skadlig programvara eller obehörig åtkomst och missbruk av

instrumentet:

• Installera inte och kör inte någon annan programvara på

instrumentet.

• Kontrollera att andra datorer och tjänster på nätverket

är korrekt säkrade och skyddade mot skadlig

programvara och icke-auktoriserad åtkomst. Till exempel

laboratorieinformationssystemet (LIS), delad arkivering, delad

säkerhetskopiering eller service.

• Kunderna är ansvariga för säkerheten i deras lokala nätverk,

särskilt för att skydda det mot skadlig programvara och

attacker. Detta skydd kan inkludera åtgärder som en

brandvägg, för att skilja enheten från okontrollerade nätverk.

Skyddet kan också inkludera åtgärder som garanterar att det

anslutna nätverket är fritt från skadlig kod.

• Begränsa fysisk åtkomst till instrumentet och all ansluten IT-

infrastruktur (datorer, kablar, nätverksutrustning osv.).

• Se till att instrumentets säkerhetskopior och arkivﬁler

är skyddade från obehörig åtkomst och haveri. Denna

lista innefattar fjärrlagringsplats, webbplatser för

haveriåterställning och säker överföring av säkerhetskopior.

• Använd en brandvägg om möjligt, för att begränsa

nätverkstraﬁken.

• USB-minnen kan användas för ﬂera typer av säkerhetskopior

och återställningar. Felaktig hantering av ett USB-minne kan

leda till dataförlust eller fel på instrumentet.

• Använd endast USB-minnen som testas och installeras av din

lokala Roche-servicerepresentant.

• Endast en USB-enhet kan användas åt gången. Innan du sätter

i ett USB-minne ska du kontrollera att ingen annan USB-enhet

är insatt.

• Innan du tar bort ett USB-minne ska du klicka på knappen

Eject (Mata ut) i Windows.

• Standardinställningen för operativsystem (OS) som medföljer

servern bör inte ändras eftersom det påverkar de inställda OS-

konﬁgurationerna.

• Använd USB-ﬂashenheten uteslutande på instrumentet för

att förhindra att ett virus infekterar uPath enterprise software.

Förvara inte andra data på detta USB-minne.

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 7

Arbetsﬂöde för att använda uPath PD-L1-bildanalys för NSCLC-algoritmen

Material som behövs

• uPath enterprise software

• uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen

• NSCLC-vävnadsglas som är färgade med VENTANA PD-L1 (SP263) Assay (med OptiView DAB IHC Detection Kit) på BenchMark

ULTRA-instrumentet

• VENTANA DP 200-ojbektglasskanner

Arbetsﬂöde

1. Ett NSCLC-vävnadsprov på ett glasobjekt färgas med VENTANA PD-L1 (SP263) Assay med användning av ett BenchMark ULTRA-

instrument.

2. Bildförvärv (hel bildskanning) utförs med VENTANA DP 200-bildskannern med 20x förstoring i ett z-plan.

3. När digitala bilder har inhämtats överförs dessa bilder från datorn som är associerad med VENTANA DP 200-bildskannern till

bildhanteringssystemet (IMS) på en centraliserad server.

4. Efter överföring till servern skapas ett fall i uPath enterprise software. Skapande av fall kan ske automatiskt genom kommunikation

med laboratorieinformationssystemet (LIS) med identiﬁeringsinformation (d.v.s vävnadstyp och primär antikropp) som ﬁnns i

streckkodsetiketten på objektglaset eller matas in manuellt i uPath enterprise software (se uPath enterprise softwares handbok

(art. nr. 1018943SV)).

5. Om uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen är installerad (måste installeras på en separat server från uPath

enterprise software och IMS) och en 20x-bild inhämtas med lämplig färg och vävnadstyp, uPath enterprise software utlöser sedan

automatiskt helbildsanalys (WSA).

6. WSA analyserar automatiskt hela den skannade bilden.

7. När WSA är klar meddelas patologen i uPath enterprise software att ”analysis is complete” (analysen är klar). Patologen kan nu

välja speciﬁka ROI:er att poängsätta. En patolog kan välja en enda ROI av valfri storlek eller ﬂera ROI:er. Om ﬂera ROI:er väljs

tillhandahålls en sammanlagd poäng samt en individuell poäng för varje ROI.

Färgning

• Vävnadsberedning och färgning ska följa rekommendationerna i metodbladet för VENTANA PD-L1 (SP263) Assay.

• Alla korrekta kontroller ska granskas och objektglasen ska återställas om färgningen inte uppfyller riktlinjerna i metodbladet för

VENTANA PD-L1 (SP263) Assay.

• uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen kräver användning av VENTANA PD-L1 (SP263) Assay, och allt ytterligare

material eller tillbehör som anges i metodbladet för VENTANA PD-L1 (SP263) Assay, för att färga vävnader före analys. VENTANA

PD-L1 (SP263) Assay detekterar PD-L1-protein i FFPE NSCLC-vävnad färgad med OptiView DAB IHC Detection Kit på ett

BenchMark ULTRA-instrument. VENTANA PD-L1 (SP263) Assay detekterar PD-L1-protein i FFPE NSCLC-vävnad som färgats på

BenchMark ULTRA-instrument, men uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen validerades med OptiView DAB IHC

Detection Kit som färgades på BenchMark ULTRA-instrumentet.

Image (Bildtagning)

VENTANA DP 200-bildskannern krävs för att skanna bilderna. Bilder måste skannas med 20x förstoring. Om stora delar av bilden är

ur fokus rekommenderas det att objektglasen skannas in igen. Ytterligare information om skanning ﬁnns i användarhandboken till

VENTANA DP 200-skannern (art. nr. 1017149SV).

Allmän navigering: uPath enterprise software

uPath enterprise software är avsedd att anpassas efter individuella behov och lokala behov inklusive, men inte begränsat till:

rapportkonﬁguration och användargränssnitt. Denna algoritmguide fokuserar på de verktyg som krävs för att använda uPath PD-L1

(SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen. Ytterligare information om uPath enterprise software ﬁnns i användarhandboken för uPath

enterprise software.

8 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

Patologarbetsﬂöde

Öppna ett fall

Bilder av NSCLC-vävnad som färgats med VENTANA PD-L1 (SP263) Assay kan nås genom att dubbelklicka på ett fall eller genom att

välja ett fall och trycka på viewer (visning)-ﬂiken inom uPath enterprise software (bild 1).

En skärm med alla bilder associerade med ett fall kommer att visas (bild 2).

Bild2

Bild 1

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 9

När ett objektglas som är färgat med VENTANA PD-L1 (SP263) Assay har skannats på en VENTANA DP 200-bildskanner vid 20x,

importeras bilden till uPath enterprise software och associeras med ett fall. uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen

utlöser automatiskt WSA. Tider då WSA-förberäkningssteget ska slutföras beror på serverspeciﬁkationer, bildstorlekar och antal bilder

i kön. När ”waiting to start auto-analysis” (väntar på att starta automatisk analys) visas anger det att bilderna står i kö och ännu inte har

analyserats och ”analyzing” (analyserar) används när WSA utförs (bild 3 och 4). När bilden har analyserats fullständigt via WSA i uPath

enterprise software, kommer ”analysis successful” (analys slutförd) att visas under objektglaset inom vyn i uPath enterprise software

(bild 5). Bilder kan inte göras innan WSA har slutförts.

Rita ROI(er) för hel tumör: Välja tumörområde

Använd verktygsknappen Freehand (Frihand) i rullgardinsmenyn för ROI (bild 6) för att välja tumörområde(n) på den IHC-bildskärmbild

som ska analyseras. Bild 7 illustrerar en bild som har en enda ROI ritad. Ytterligare ROI:er kan ritas. Varje område som väljs visar en ROI i

Slide Panel (Bildpanelen) (bild 8).

Bild 6 Bild 7

Bild 8

Bild 5

Bild4

Bild3

10 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

Rita ROI(er) för hel tumör: Exkluderingsområde

När ROI:er ritas kan vissa områden exkluderas. Speciﬁka områden som ska undvikas eller utelämnas samt exempel behandlas i avsnittet

om färgningsegenskaper nedan. Använd exkluderingsverktyget Freehand (Frihand) i rullgardinsmenyn Exclusion (Exkludering) (bild 9)

för att exkludera speciﬁka områden (bild 10). Om stora delar av bilden är suddiga eller ur fokus ska du skanna objektglaset igen.

Exkluderade områden analyseras inte med algoritmen, och de färgade och ofärgade TC i detta område exkluderas från det totala

analysområdet. Om ROI:n redan har analyserats och en exkludering används, måste ROI:n analyseras igen och överläggningen samt

poängen uppdateras därefter.

Det kan vara mycket tidskrävande att rita ett stort antal exkluderingar, och särskilt komplicerade exkluderingar med Freehand (Frihand),

och kan påverka effektiviteten i arbetsﬂödet samtidigt som det endast har en marginell påverkan på slutpoängen. Om ett fall kräver ett

stort antal exkluderingar ska patologen göra följande:

• Rita ﬂera ROI:er och exkludera delar av vävnad som de ej anser kan poängsättas med minimal användning av Exclusion

(exkludering)-verktyget.

• Begränsa exkluderingar och åsidosätta poängen manuellt med en annan poäng.

Rita ROI(er) för hel tumör: Radering

Om ett valt ROI för hel tumör inte är optimalt kan det raderas. Välj ROI för hel tumör genom att klicka på mitten av ROI:n på bilden

och sedan klicka på knappen Delete (Radera) i Slide Panel (Bildpanelen) (bild 11) eller i objektglaset nära ROI (bild 12). Ett

bekräftelsefönster visas. Välj Conﬁrm (Bekräfta) för att radera vald ROI. Välj Cancel (Avbryt) för att behålla ROI.

Bild 10Bild 9

Bild 11 Bild 12

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 11

När alla ROI(er) för hel tumör och/eller exkluderingsområden har ritats är bilden redo att analyseras. Välj hela tumörens ROI genom att

klicka på mitten av ROI som ska analyseras eller klicka på ROI i Slide Panel (Bildpanelen). För varje ROI trycker du på knappen Image

Analysis (Bildanalys) antingen på Slide Panel (Bildpanelen) (bild 13) eller bredvid ROI (bild 14).

När PD-L1-analysen är klar visas resultaten i Slide Panel (Bildpanelen) på två platser: under Slide Score (Poäng för objektglas) och

bredvid ROI:er (bild 15). Slide Score (Poäng för objektglas) baseras på en sammanfattning av statusen för tumörcellpositivitet över alla

utvalda ROI(er), vilket är poängen som kommer att visas i rapporten.

PD-L1-bildanalys

Bild 15

Du kan också se mer detaljerad information i panelen för Slide Score (Poäng för objektglas) och ROI-detaljer genom att klicka på panelikonen

(bild 16). Panelen för Slide Score (Poäng för objektglas) visas (bild 17). Om du klickar på samma panelikon döljs också denna information.

Bild 17

Bild 16

Bild 13 Bild 14

12 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

PD-L1-bildanalys: Falsk färgöverlagring

När du trycker på knappen Analys av ROI(er) och vävnaden analyserats, kommer en färgöverlagring att visas på ROI:n. I bilden nedan

(bild 18) representerar de röda cirklarna celler som fastställts vara positivt färgade för PD-L1 och de blå cirklar representerar celler som

fastställts vara negativa för PD-L1. När du tar tag i bilden (vänsterklicka med musen och ﬂytta bilden) försvinner överlagringen (bild 19).

När musknappen släpps, visas överlagringen igen (bild 18).

Bild 18

Bild 19

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 13

Manuell åsidosättning av poäng för objektglas

Poäng kan åsidosättas manuellt genom att klicka på panelikonen för Slide Score (Poäng för objektglas) i Slide Panel (Bildpanelen)

bredvid Slide Score (Poäng för objektglas) (bild 16). Panelen för Slide Score (Poäng för objektglas) visas (bild 20). Om du väljer edit

(redigering)-knappen (bild 20) på panelen Slide Score (Poäng för objektglas) kan användaren ange en manuell poäng (bild 21). Fältet

Comments (Kommentarer) kan användas för att ange anteckningar om fallet och/eller beslutet att åsidosätta den automatiska poängen.

För PD-L1 kan poäng på 0–100% anges manuellt. Välj ett bekräftelsemeddelande när du anger en manuell åsidosättnings-poäng (bild 22).

Ett bekräftelsemeddelande visas. Välj ”Yes” (Ja).

Poängen på Slide Panel (Bildpanelen) återspeglar den manuella åsidosättningspoängen. Poängen för bildanalys bredvid ROI:erna

kommer inte längre att visas (bild 23). Användaren kan analysera bilden igen genom att trycka på stapeldiagramknappen (bild 13, bild 14).

Bild 21 Bild 22

Bild 20

Bild 23

14 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

Se metodbladet för VENTANA PD-L1 (SP263) Assay och tolkningsguiden.

PD-L1-utvärdering

NSCLC neoplastiska celler märkta med VENTANA PD-L1 (SP263) Assay utvärderas med avseende på procent positivitet av TC

med membranfärgning vid vilken intensitet som helst. Den immunohistokemiska färgningen i NSCLC är membranös och/eller

cytoplasmisk och kan uttryckas homogent eller heterogent genom neoplasma. Cytoplasmatisk färgning av tumörceller tas inte med i

TC-positivitetspoängen. Membranfärgning kan ha ett diskontinuerligt, periferiskt eller basolateralt mönster. En isotypmatchad negativ

kontrollantikropp används för att utvärdera närvaron av bakgrund i testprover.

Utvärdering av PD-L1-algoritmfärg

Patologen som använder uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-algoritmen ska vara bekant med manuell poängsättning av

VENTANA PD-L1 (SP263) Assay. Patologen ska använda freehand (frihand)-verktyget för att ringa in hela tumörområdet. Patologen

ska hänvisa till den tillhörande H&E och det negativa kontrollglaset innan du använder uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC-

algoritmen. När du väljer områden som ska analyseras ska du ta hänsyn till de begränsningar som beskrivs i begränsningarna och

områdena för att undvika sektioner. Om patologen inte håller med poängen som tillhandahålls av uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för

NSCLC-algoritmen, ska patologen manuellt åsidosätta poängen.

Ej utvärderbara fall inkluderar, men är inte begränsade till, fall med otillräcklig livskraftig tumör, oacceptabel morfologi och störande

bakgrund. NSCLC-fall med tillräckligt livskraftiga TC (som fastställs av den poängsättande läkaren) och ingen störande bakgrund på

PD-L1 IHC-bilden är acceptabla för utvärdering.

Färgningsegenskaper

uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide 15

Bild 24: Skannade bilder av IHC-färgade NSCLC-vävnad i uPath enterprise software. Före analys (ovan) och efter analys

(nedan). Den röda överlagringen representerar celler som fastställts att vara positivt färgade TC och blå överlagring

representerar celler som fastställts vara negativt färgade TC.

Bilder av olika färgningsmönster och PD-L1-uttrycksnivåer tillhandahålls i de efterföljande bilderna (24–25). PD-L1-uttryck i TC som

rapporteras i procent (0–100).

16 uPath PD-L1 (SP263) bildanalys för NSCLC (icke-småcellig lungcancer) algoritmguide

Sidan laddas ...

Roche uPath PD-L1 image analysis for NSCLC IVD Algorithm Användarmanual

varumärke: Roche

Modell: uPath PD-L1 image analysis for NSCLC IVD Algorithm

Typ: Användarmanual

Ladda ner pdf

Rapportera

på andra språk

dansk: Roche uPath PD-L1 image analysis for NSCLC IVD Algorithm Brugermanual

Relaterade papper

Andra dokument

Hologic Genius Digital Diagnostics System Bruksanvisningar