Polish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of International Medical Research 2013-Aug

Combined staining for immunohistochemical markers in the diagnosis of papillary thyroid carcinoma: improvement in the sensitivity or specificity?

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
Gang Wu
Jie Wang
Zhongwen Zhou
Tianyi Li
Feng Tang

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

OBJECTIVE

To investigate the ability of cytokeratin (CK)-19, galectin-3, human bone marrow endothelial cell (HBME)-1 and tyrosine kinase-type cell surface receptor HER2 (HER-2/neu) to differentiate papillary thyroid carcinoma (PTC) from benign thyroid nodules.

METHODS

Archival specimens of PTC and benign thyroid nodules were included in this retrospective immunohistochemical study. CK-19, galectin-3, HBME-1, and HER-2/neu protein levels were analysed immunohistochemically using routinely prepared tissue sections.

RESULTS

Specimens from 331 patients with PTC and 664 patients with benign thyroid nodules were reviewed. For all four protein markers, the percentage of samples with cells that demonstrated positive immunostaining was significantly higher in PTC specimens than in benign thyroid nodules. As a single protein marker, CK-19 was the most sensitive (92.7%) and HBME-1 was the most specific (97.9%). The combination of CK-19 and galectin-3 was the most sensitive (82.8%), and the combinations of HBME-1 with CK-19 or galectin-3 or HER-2/neu were the most specific (98.3%).

CONCLUSIONS

The combination of HBME-1 and either CK19 or galectin-3 or HER-2/neu can improve the specificity of the diagnosis of PTC.

Dołącz do naszej strony
na Facebooku

Najbardziej kompletna baza danych ziół leczniczych poparta naukowo

  • Działa w 55 językach
  • Ziołowe leki poparte nauką
  • Rozpoznawanie ziół na podstawie obrazu
  • Interaktywna mapa GPS - oznacz zioła na miejscu (wkrótce)
  • Przeczytaj publikacje naukowe związane z Twoim wyszukiwaniem
  • Szukaj ziół leczniczych po ich działaniu
  • Uporządkuj swoje zainteresowania i bądź na bieżąco z nowościami, badaniami klinicznymi i patentami

Wpisz objaw lub chorobę i przeczytaj o ziołach, które mogą pomóc, wpisz zioło i zobacz choroby i objawy, na które są stosowane.
* Wszystkie informacje oparte są na opublikowanych badaniach naukowych

Google Play badgeApp Store badge