Mục tiêu: Phân típ mô bệnh học u lympho ác tính không Hodgkin (ULAKH) dòng tế bào B, đồng
thời đánh giá sự bộc lộc của dấu ấn Ki67 ở các típ mô bệnh học u lympho ác tính không Hodgkin tế
bào B.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang mẫu vùi nến của 69 bệnh nhân
(BN) được chẩn đoán xác định là u lympho ác tính không Hodgkin tế bào B bằng kỹ thuật mô học và
hóa mô miễn dịch trong thời gian từ 01/2018 đến 01/2021, tại Bệnh viện Quân y 103. Nhận xét đặc
điểm mô bệnh học, sự bộc lộ của dấu ấn hoá mô miễn dịch, và phân tích các dữ liệu thu thập được.
Kết quả: U lympho tế bào B lớn lan toả là phân típ mô bệnh học hay gặp nhất (76,80%), với giá trị
bộc lộ trung bình của Ki67 là 62,9 ± 14,7, giá trị thấp nhất là 20, cao nhất là 90. Chỉ số Ki67 của các
nhóm FL, SLL/CLL, MCL dao động từ 20-30%, trong khi đó MZL có giá trị Ki67 thay đổi từ 5-80%.
Kết luận: Dấu ấn Ki67 bộc lộ với tỷ lệ cao trong u lympho tế bào B lớn lan toả, đặc biệt bộc lộ ở
mức cao (≥65%) chiếm đa số ở dưới nhóm không tâm mầm.
ĐÁNH GIÁ SỰ BỘC LỘ KI-67 Ở CÁC TÍP MÔ BỆNH HỌC U LYMPHO ÁC TÍNH KHÔNG HODGKIN TẾ BÀO B
21
Lượt xem
0
Lượt tải xuống
Từ khóa
U lympho ác tính không Hodgkin, dấu ấn Ki67.
Tóm tắt
Tài liệu tham khảo
[1]
GLOBOCAN, International Agence on Cancer
Google Scholar
[2]
Research, 2018.
Google Scholar
[3]
Steven HS, Elias C, Stefano AP et al., WHO
Google Scholar
[4]
Classification of Tumours of Haematopoietic and
Google Scholar
[5]
Lymphoid Tissues, IARC Lyon 2016, 2017.
Google Scholar
[6]
Christine PH, Dennis DW, Timothy CG et al.,
Google Scholar
[7]
Confirmation of the molecular classification
Google Scholar
[8]
of diffuse large B-cell lymphoma by
Google Scholar
[9]
immunohistochemistry using a tissue microarray,
Google Scholar
[10]
Blood, 2004; 103(1); 275–282.
Google Scholar
[11]
TuyenPV,KhuyDM,HungNV,Histopathological
Google Scholar
[12]
classification of B cell non-Hodgkin lymphoma
Google Scholar
[13]
according to WHO 2008, Viet nam Medical
Google Scholar
[14]
Journal, 2018; 128-133.
Google Scholar
[15]
Smith A, Crouch S, Lax S et al., Lymphoma
Google Scholar
[16]
incidence, survival and prevalence 2004–2014:
Google Scholar
[17]
sub-type analyses from the UK’s Haematological
Google Scholar
[18]
Malignancy Research Network, British journal of
Google Scholar
[19]
cancer, 2015; 112(9); 1575-1584.
Google Scholar
[20]
Michael F, James N, Mark AL et al., Comparative
Google Scholar
[21]
immunohistochemical analysis of pediatric
Google Scholar
[22]
Burkitt lymphoma and diffuse large B-cell44
Google Scholar
[23]
N.K. Tuyen et al. / Vietnam Journal of Community Medicine, Vol 63, No 4 (2022) 38-44
Google Scholar
[24]
lymphoma, Am J Clin Pathol, 2004; 121(3);
Google Scholar
[25]
-392.
Google Scholar
[26]
Mingyang L, Yixiong L, Yingmei W et al.,
Google Scholar
[27]
Anaplastic variant of diffuse large B-cell
Google Scholar
[28]
lymphoma displays intricate genetic alterations
Google Scholar
[29]
and distinct biological features, The American
Google Scholar
[30]
journal of surgical pathology, 2017; 41(10);
Google Scholar
[31]
-1332.
Google Scholar
[32]
Joy FK, John TL, A Practical Approach to
Google Scholar
[33]
Diagnosis of B-Cell Lymphomas With Diffuse
Google Scholar
[34]
Large Cell Morphology, Archives of Pathology
Google Scholar
[35]
& Laboratory Medicine, 2020; 144(2); 160-167.
Google Scholar
[36]
Hee YN, Ji-Young C, Sun AS et al., Correlation
Google Scholar
[37]
of Ki 67 proliferative index with clinical and
Google Scholar
[38]
pathological features on tissue sections of non
Google Scholar
[39]
Hodgkins lymphoma by immunostaining, JPMAJournal of the Pakistan Medical Association,
Google Scholar
[40]
; 61(8); 748.
Google Scholar