Blog

Blog yazıları bireysel yorum içermektedir. Tanı veya raporlama için kullanılmaz.

Tanısal Yaklaşım

58. Non-ossifying fibroma. Storiform fibroblastik yapı ve osteoklast tipi dev hücreler, tipik radyolojik yerleşimle tanısal anlam kazanır.

Non-ossifying fibroma (NOF), çoğunlukla çocuk ve adolesanlarda uzun kemiklerin metafizinde görülen, kendiliğinden gerileme eğilimli benign bir kemik neoplazisidir. Patolog açısından temel soru, dev hücrelerin varlığından çok bland fibroblastik mimarinin hastanın yaşı ve lezyonun kemikteki konumuyla örtüşüp örtüşmediğidir. [1–3] Morfoloji: dev hücrelerden önce iğsi hücrelere bakmak Bland iğsi hücreler, kısa fasiküller ve storiform girdaplar oluşturur. Aralarında değişen sayıda osteoklast tipi dev…

Devamını Oku →
Patoloji Radarı

4 Ekim 2026: H&E’den optik triyaj, HER2 hedeflemesi ve CD112 laktillenmesi

4 Ekim 2026: H&E’den optik triyaj, HER2 hedeflemesi ve CD112 laktillenmesi Günün öne çıkan rektum kanseri çalışması ayrı yazıda ele alındı; o çalışma yerleşik patoloji değişkenlerinin uzun dönem risk tabakalaşmasındaki değerine odaklanıyordu. Kalan seçilmiş yayınlar daha erken bir translasyon basamağında: rutin H&E kesitlerinden meme kanseri alt tipi için optik triyaj, ürotelyal karsinomda HER2 hedefli antikor-ilaç konjugatı seçimi ve immün kaçışla ilişkili CD112 laktillenmesi. Ortak mesaj, yeni…

Devamını Oku →
Tanısal Yaklaşım

4 Ekim 2026: Rektum kanserinde uzun dönem riski klinik evreden çok patolojik yanıt ayırıyor

4 Ekim 2026: Rektum kanserinde uzun dönem riski klinik evreden çok patolojik yanıt ayırıyor Dört merkezden 573 rektum kanseri olgusunu kapsayan çalışma, neoadjuvan kemoradyoterapi ve total mezorektal eksizyon sonrasında uzun dönem risk ayrımında başlangıç klinik evresinden çok patolojik evre ile AJCC tümör regresyon derecesinin (TRG) bilgi taşıdığını gösteriyor. Patolog açısından ana mesaj, tedavi yanıtının ve rezeksiyon bulgularının standart, eksiksiz raporlanmasının yalnız tanımlayıcı değil…

Devamını Oku →
Patoloji Radarı

HERE — H&E Retrieval Engine: Patolog İçin Görsel Benzerlik Aramasının Pratik Kullanımı

Dijital patolojide yapay zekâ çoğu zaman “bu tümör nedir?” sorusuna yanıt veren sınıflandırıcı modeller üzerinden tartışılıyor. HERE (H&E Retrieval Engine) ise farklı bir yaklaşım kullanıyor: Bir H&E görüntüsünü veriyorsunuz; sistem büyük patoloji arşivleri içinde morfolojik olarak buna benzeyen alanları buluyor. Bu yönüyle HERE'yi bir “AI tanı sistemi”nden çok, patolog için geliştirilmiş görsel benzerlik arama motoru olarak düşünmek daha doğru. Google Images'ın histopatolojiye uyarlanmış, fakat…

Devamını Oku →
Tanısal Yaklaşım

Elastik Lif Boyası Patolojide Ne Zaman Gerçekten İşe Yarar? EVG’nin Tanısal ve Evreleme Amaçlı Kullanımı

Elastik lif boyaları, rutin histopatolojide sık kullanılan özel boyalardan biri değildir. Buna karşın doğru olguda kullanıldığında H&E ile görünmeyen anatomik sınırları ortaya çıkarabilir, damar invazyonunun saptanmasını kolaylaştırabilir ve bazı tümörlerde doğrudan evrelemeyi etkileyebilir. En sık kullanılan yöntemlerden biri Elastica–van Gieson (EVG) boyasıdır. Verhoeff–Van Gieson gibi diğer elastik lif boyaları da benzer amaçlarla kullanılabilir. Elastik boyanın temel avantajı yalnızca…

Devamını Oku →
Tanısal Yaklaşım

Patolojide Yapay Zekânın Yeni Rolü: Nadir Genetik Tümör Sendromlarını Tanısal Kör Noktadan Çıkarmak

Patolojide yapay zekâ denildiğinde ilk akla gelen uygulamalar genellikle tümör saptama, metastaz bulma, mitoz sayma veya immünohistokimyasal boyaları nicel olarak değerlendirmedir. Ancak yapay zekânın patolog için belki de daha önemli kullanım alanlarından biri başka olabilir: Bir vakadaki klinik, makroskopik, mikroskopik, immünohistokimyasal ve moleküler ipuçlarını birlikte değerlendirerek, patolog tarafından başlangıçta düşünülmemiş nadir bir genetik tümör predispozisyon sendromunu gündeme…

Devamını Oku →
Tanısal Yaklaşım

Ayırıcı Tanıda Olmayan Nadir Tümörü AI Bulabilir mi? Patolojide “Unknown Unknown” Problemi

Patolog için en zor vaka her zaman ayırıcı tanısı geniş olan vaka değildir. Bazen asıl problem şudur: Doğru tanı ayırıcı tanı listesinde hiç yoktur. Morfoloji tanıdıktır ama tam oturmuyordur. İmmünohistokimya sonuçlarının çoğu beklenen tanılarla uyumludur ancak bir veya iki önemli bulgu açıklanamıyordur. Tümör alışılmadık bir lokalizasyondadır. Ya da patolog o tümörü daha önce yalnız bir kitapta görmüş, hatta hiç görmemiştir. Böyle bir durumda klasik diferansiyel tanı yaklaşımının doğal bir…

Devamını Oku →
Tanısal Yaklaşım

İmmünohistokimya Labirentinde AI: Karmaşık Tümörlerde Patoloğa Nasıl Yardımcı Olabilir?

Bazı tümörlerde tanı birkaç morfolojik özellik ve bir veya iki immünohistokimyasal belirteçle oldukça hızlı konabilir. Bazı olgularda ise süreç tamamen farklıdır. Özellikle: az diferansiye veya undiferansiye tümörler, metastatik tümörler ve primeri bilinmeyen karsinomlar, iğsi hücreli ve epiteloid neoplaziler, küçük yuvarlak hücreli tümörler, yumuşak doku ve kemik tümörleri, renal tümörler, hematolenfoid neoplaziler, nadir pediatrik tümörler değerlendirilirken ardışık çok sayıda…

Devamını Oku →
Tanısal Yaklaşım

AI Destekli Dermatit Raporlama: Patologla Birlikte Düşünen İnteraktif Bir Sistem

İnflamatuvar deri biyopsilerinde yapay zekânın en yararlı kullanım alanlarından biri, preparata tek başına bakarak tanı vermesi olmayabilir. Daha uygulanabilir ve günlük patoloji pratiğine daha yakın yaklaşım şudur: AI klinik bilgileri ve ön tanıları okur, patolog mikroskopiyi değerlendirir, AI ayırıcı tanıyı yapılandırır ve tanıları birbirinden ayırabilecek eksik mikroskopik özellikleri patoloğa sorar. Patolog cevap verdikçe sistem ayırıcı tanıyı yeniden değerlendirir. Son aşamada AI:…

Devamını Oku →
Sayfa 1 / 46