Die Bewertung des Ausdrucks des menschlichen Epidermalen Wachstumsfaktorrezeptors 2 (HER2) ist entscheidend für die Formulierung einer präzisen Behandlung von Brustkrebs. Die routinemäßige Bewertung von HER2 wird mit Immunhistochemietechniken (IHC) durchgeführt, die sehr kostspielig sind. Deshalb schlagen wir erstmals einen Benchmark für Brustkrebs-Immunhistochemie (BCI) vor, der versucht, IHC-Daten direkt mit den dazugehörigen Hämatoxylin-Eosin (HE)-gefärbten Bildern zu synthetisieren. Der Datensatz enthält 4870 registrierte Bildpaare und umfasst eine Vielzahl von HER2-Ausdrucksstufen. Auf Basis des BCI, als kleinere Ergänzung, haben wir ferner eine Pyramiden-Pix2Pix-Bildgenerierungs-Methode entwickelt, die bessere Ergebnisse bei der Übersetzung von HE in IHC liefert als andere aktuelle gängige Algorithmen. Umfangreiche Experimente zeigen, dass BCI neue Herausforderungen für die bestehende Bildübersetzungs-Forschung darstellt. Zudem öffnet BCI auch die Tür für zukünftige pathologische Studien zur Bewertung des HER2-Ausdrucks auf Basis der synthetisierten IHC-Bilder. Der BCI-Datensatz kann unter https://bupt-ai-cz.github.io/BCI heruntergeladen werden.