Category: Study

병리 슬라이드를 이미지를 분석을 하기 위해서는 우선 유리에 올려진 조직을 스캔을 해야한다. 그런데 이렇게 스캔한 이미지 파일은 꽤 용량이 크다. x20 대물렌즈를 사용하는 일반적인 목적의 스캔에서 500GB 내외 혹은 이 보다 큰 크기를 가진다. 그래서 병리 조직 이미지 파일을 분석을 하려면, 슬라이드 스캔한 파일을 작은 크기로 변환해서 하는 방법을 일반적으로 사용하는 것 같다. 작년 AMC에서 발표했던 논문을 다시 찾아서 확인해보니 bftools 를 사용했고, 1000×1000 크기가 되도록 설정했다고 한다. 논문의 Table을 참고하면 하나의 스캔한 파일에서 약 5000개쯤 나오는 것 같다.

bftools 를 다운로드 받으려면 openmicroscopy.org 에 들어가면 된다.  Bio-Formats 로 들어가서 Command Lint Tools 를 받으면 됨. 이 파일을 풀어서 bfconvert 를 실행시킨다 (./bfconver)

실행에 필요한 옵션은 ./bfconvert -option 으로 볼 수 있는데, 이 것보다는 홈페이지에서 User Information 을 찾고 Converting a file to different format 항목을 살펴보아야 한다. 이것을 보아야 1000×1000 으로 나누는 방법을 알 수 있다. -tilex 크기 -tiley 크기 이 옵션이 필요하다.

bfconvert 실행에 꼭 필요한 파일은 4개인 것 같다(bfconvert, bf.sh, config.sh, bioformats_package.jar). jar 파일을 실행시키기 위해서는 Java 가 필요함. 설치가 되어 있지 않다면 기본적으로 sudo apt install default-jre 로 설치 가능함.

일단 예제를 참고하여 다음과 같은 식으로 명령을 입력하면 파일 변환 및 분할이 시작된다.

./bfconvert -tilex 1000 -tiley 1000 a.svs a_%x_%y_%m.tiff

요즘 뜨고 있는 immune check point inhibitor는 PDL1 혹은 CTLA4를 표적으로 한다. 학회에서 들리는 정보에 의하면 PDL1이 좀 더 있기가 있고, 그 중에서도 pembrolizumab이 가장 많은 임상연구 중인 것 같다. 그런데 문제가 있는데 현재 PDL1을 대상으로 하는 약제는 4종이 대표적인데, 이러한 약제를 사용하기 위해서는 4종의 PDL1 IHC를 해야한다는 것이다. 약제와 특정 항체를 사용한 IHC 연구가 면역 치료제에만 있었던 것은 아니지만, 대부분 stage IV 를 대상으로 한 경우가 많은 PDL1의 경우에는 검사를 하면 할 수록 줄어드는 파라핀블럭이 귀해지기 마련이다. 이러한 한계점으로 인하여 4종의 항체를 모두 확인해보는 연구가 시작되었고, 그 결과로 이 논문이 나오게 되었다. [1]  기본적으로는 4종 중 3종류의 항체는 tumor cell 의 양성인 정도가 비슷하게 나왔다. 그런데 Genetech의 Atezolizumab에 필요한 SP142 항체는 다른 3종에 비하여 tumor 양성인 비율이 낮게 나왔다. 어느 검사가 참 값을 더 잘 반영하는지는 알 수가 없으나, 상대적으로 환자군을 줄어들게 만든다는 점에서 의문의 1패라고 할 수 있겠다.

Medulloblastoma 는 최근 WHO 분류에서 분자병리학적인 분류를 적용하고 있다. 그런데 보통 이러한 분류는 mRNA microarray 를 기반으로 한 것이다. 현실적으로 많은 병원에서 이런 검사를 수행할 수 없기 때문에, 면역화학검사를 기반으로 한 방법을 적용해야 한다. Medulloblastoma 의 하위 분류에 WNT pathway 와 관련된 분류가 있다. 그런데 b-catenine 은 nuclear stain 이 잘 확인할 수 있는 경우도 많지만, 그렇지 못한 경우도 많다. 이 논문에서는 ALK 발현이 WNT 와 연관된 medulloblastoma와 관련있다는 내용이다. [1]