深度学习定量分析建立结直肠癌BRAF V600E免疫组化优化标准：多平台验证研究

本研究针对结直肠癌(CRC)中BRAF V600E突变检测缺乏可靠免疫组化(IHC)标准的问题，通过多平台验证和深度学习定量分析，建立CRC特异性IHC判读标准（H-score 52.675为最佳阈值），内部验证AUC达0.932，外部验证AUC 0.977，显著提升检测准确性，为临床精准治疗提供新方案。

　　

在肿瘤精准医疗时代，BRAF V600E突变检测对结直肠癌(CRC)治疗决策具有决定性意义。然而与其他实体瘤不同，CRC领域长期缺乏可靠的免疫组化(IHC)判读标准，导致临床实践中IHC与分子检测结果存在显著差异。这种困境使得许多患者面临检测周期长、费用高、结果不一致等挑战，严重制约了BRAF抑制剂等靶向药物的临床应用。

四川省肿瘤医院医学研究与新技术伦理委员会批准的研究团队在《Laboratory Investigation》发表重要成果。研究人员收集250例CRC样本，通过多平台交叉验证三种BRAF V600E抗体性能，结合深度学习数字病理平台定量分析IHC参数（H-score、染色强度和阳性细胞百分比），首次建立了CRC特异的BRAF V600E IHC优化标准。关键技术包括：1）基于250例配对IHC和分子检测（qPCR/NGS）样本的队列分析；2）Benchmark ULTRA系统标准化IHC流程；3）AI驱动的H-score定量模型；4）ROC曲线确定最佳临界值。

多平台验证显示，不同抗体在组织芯片(TMA)上的吸光度光学密度(AOD:2.0-2.3)和H-score(145-160)无显著差异。现有标准与分子检测的初始符合率仅80.4%-84.8%，异常染色模式分析揭示五类典型异常。AI量化确定H-score 52.675为最佳阈值（AUC 0.938），转化为>25% 2+或>15% 3+染色细胞为阳性标准，<20% 1+细胞为阴性标准。该标准在内部验证中AUC达0.932，外部验证AUC 0.977，显著优于传统方法。

这项研究通过深度学习定量分析解决了CRC领域BRAF V600E IHC标准化的关键难题。优化的判读标准不仅提高了检测准确性，其建立的H-score量化模型为其他生物标志物研究提供了范式。特别值得注意的是，研究首次系统描述了CRC中BRAF V600E的五类异常染色模式，为疑难病例诊断提供参考。该成果将推动IHC在CRC精准诊疗中的广泛应用，降低医疗成本，同时为跨平台抗体性能评估树立新标准。作者Yehan Zhou和Jiayu Li强调，这套标准特别适用于资源有限地区，有望成为CRC常规病理检测的重要工具。