ВОЗМОЖНОСТИ ЦИФРОВОГО АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ПАТОМОРФОЛОГИЧЕСКОЙ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОМБИНИРОВАННОЙ ЛОКАЛЬНОЙ КРИОХИМИОТЕРАПИИ HER2 ПОЗИТИВНЫХ КАРЦИНОМ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ

DOI: 10.22138/2500-0918-2019-16-1-34-40
УДК: 616-091.0

В.А. Кушнарев, А.С. Артемьева, Д.А. Чуглова, Г.Г. Прохоров, А.Н. Стуков, Д.Г. Прохоров

НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация;
Российский научный центр радиологии и хирургических технологий, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация

Резюме. Цифровой анализ изображений — перспективное направление для изучения патоморфологической оценки некроза и жизнеспособных опухолевых клеток на основе программных алгоритмов? и рассматривается как метод повышения воспроизводимости и стандартизации доклинических и клинических исследований. Цель. Изучить возможности алгоритмов цифрового метода анализа изображений в патоморфологической оценке зоны некроза и жизнеспособной опухоли в экспериментальном режиме криодеструкции на фоне введения цисплатина. Материал и методы. На 12 лабораторных мышах трансгенной линии FBV/ N, c трансплантированной внутримышечно HER2-положительной карциномой молочной железы в зоне опухоли выполнялась пункционная криодеструкции в одноцикловом режиме с последующим введением через двое суток в центр крионекроза цисплатина. Через два месяца опухоль подвергалась патоморфологическому исследованию с применением программного обеспечения HistoPattern Analysis (3DHistech) для цифрового количественного анализа, а также визуального метода анализа микропрепаратов по категориям зона некроза и зона жизнеспособной опухоли. Визуальная оценка выполнялась двумя независимыми исследователями-патоморфологами. Результаты. При количественной оценке материала доля жизнеспособной опухолевой ткани в срезе составила от 25,35 до 49,6%, доля некротизированной опухолевой ткани от 50,4 до 74,65% по данным цифрового анализа изображений. При анализе данных, полученных от исследователя 1 и исследователя 2, по данным световой микроскопии разброс количественной оценки ЖОК составил от 10 до 65%, а доля некротизированной ткани от 35 до 90%. Внутриклассовый коэффициент корреляции (ICC) между исследователями равен 0,59 CI (-1;0,92) при изучении процента некроза, ICC 0,98 CI (0,41;0,99) при изучении результатов оценки ЖОК. Заключение. Полученные результаты свидетельствуют о применимости алгоритма количественного анализа морфологических критериев ответа опухоли на терапию на гистологических препаратах с окраской гематоксилин-эозин. Это возможно с помощью сегментационного самообучаемого алгоритма программного обеспечения, что актуально для низковоспроизводимых количественных показателей. Данные алгоритмы можно использовать как для тренировки исследователей, так и для метода контроля ответа опухоли на терапию при проведении исследований.

Ключевые слова: рак молочной железы, экспериментальные опухоли, криохирургия, криоаблация, криотерапия, химиотерапия, комбинированная химиотерапия

Конфликт интересов отсутствует.

Контактная информация автора, ответственного за переписку:
Кушнарев Владимир Андреевич
kushnarevvladimir1@gmail.com

Дата поступления 04.02.2019

ЛИТЕРАТУРА
1. Carter, B. Histopathologic Response Criteria Predict Survival of Patients with Resected Lung Cancer After Neoadjuvant Chemotherapy. Yearbook of Pathology and Laboratory Medicine, 2013, pp.116-118.
2. Jin-Woo Kang et al. Inter- and intra-observer reliability in histologic evaluation of necrosis rate induced by neoadjuvant chemotherapy for osteosarcoma.Int J Clin Exp Pathol 2017;10(1):359-367.
3. Pichler, M., Hutterer, G., Chromecki, T., Jesche, J., Kampel-Kettner, K., & Rehak, P. et al.. Histologic Tumor Necrosis Is an Independent Prognostic Indicator for Clear Cell and Papillary Renal Cell Carcinoma. American Journal Of Clinical Pathology, 2012, 137(2), 283-289. doi: 10.1309/ajcplbk9l9kdyqzp
4. Komura, D., & Ishikawa, S. Machine Learning Methods for Histopathological Image Analysis. Computational And Structural Biotechnology Journal, 2018. 16, 34-42. doi: 10.1016/j.csbj.2018.01.001
5. Arunachalam HB et al. Computer aided image segmentation and classification for viable and non-viable tumor identification in osteosarcoma. Biocomputing 2017. doi: 10.1142/9789813207813_0020
6. Le Pivert P., Haddad R.S., Aller A. et al. Ultrasound guided combined cryoablation and microencapsulated 5-flourouracil inhibits growth of human prostate tumors in xenogenic mouse model assessed by luminescence imaging// 2004.- Technol.Cancer Res Treat.- 3.- pp. 135-142.
7. Rakoczy, B. Act on the Protection of Animals Used for Scientific or Educational Purposes — legal regulation review. Polish Yearbook Of Environmental Law,2015, (5), 79. doi: 10.12775/pyel.2015.004
8. Huang P, Duda DG, Jain RK, Fukumura D. Histopathologic findings and establishment of novel tumor lines from spontaneous tumors in FVB/N mice. Comp Med. 2008;58(3):253-63.
9. Trevethan, R. (2016). Intraclass correlation coefficients: clearing the air, extending some cautions, and making some requests. Health Services And Outcomes Research Methodology, 17(2), 127-143. doi: 10.1007/s10742-016-0156-6
10. Costa, F., Brito, G., Pessoa, R., & Studart-Soares, E. Histomorphometric assessment of bone necrosis produced by two cryosurgery protocols using liquid nitrogen: an experimental study on rat femurs. Journal Of Applied Oral Science, 19(6), 604-609. doi: 10.1590/s1678-77572011000600010
11. Pichler, M., Hutterer, G., Chromecki, T., Jesche, J., Kampel-Kettner, K., & Rehak, P. et al. Histologic Tumor Necrosis Is an Independent Prognostic Indicator for Clear Cell and Papillary Renal Cell Carcinoma. American Journal Of Clinical Pathology, 137(2), 283-289. doi: 10.1309/ajcplbk9l9kdyqzp].
12. Ablin R.J. The current status and the prospect for cryoimmunotherapy //Low temperature medicine. – 2003. — Vol.29, N. 2. – P.46-49.
13. Benson J.W. Combined chemotherapy and cryosurgery for oral cancer// Am. J.Surg..-1975.- 139.- pp.596-600.
14. Forest V., Peoc’h M., Campos L., Guyotat D., Vergnon J. Effects of cryotherapy or chemotherapy on apoptosis in a non-small-cell lung cancer xenografted into SCID mice // Cryobiology. -2005. -Vol.50, N. 1. – pp. 29–37.
15. Bernardo, V., Lourenço, S., Cruz, R., Monteiro-Leal, L., Silva, L., & Camisasca, D. et al. (2009). Reproducibility of Immunostaining Quantification and Description of a New Digital Image Processing Procedure for Quantitative Evaluation of Immunohistochemistry in Pathology. Microscopy And Microanalysis, 15(04), 353-365. doi: 10.1017/s1431927609090710.
16. Smits, A., Kummer, J., de Bruin, P., Bol, M., van den Tweel, J., & Seldenrijk, K. et al.. The estimation of tumor cell percentage for molecular testing by pathologists is not accurate. Modern Pathology, 2013, 27(2), 168-174. doi: 10.1038/modpathol.2013.134

Авторы
Кушнарев Владимир Андреевич
НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова Минздрава России
Аспирант научной лаборатории морфологии опухолей
Российская Федерация, 197758, г. Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68
orcid.org/0000-0003-4608-9349,
kushnarevvladimir1@gmail.com

Артемьева Анна Сергеевна
НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова Минздрава России
Кандидат медицинских наук, заведующий научной лабораторией морфологии опухолей
Российская Федерация, 197758, г. Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68

Прохоров Георгий Георгиевич
НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова Минздрава России
Доктор медицинских наук, профессор, ведущий научный сотрудник и врач-онколог отделения урологии и общей онкологии
Российская Федерация, 197758, г. Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68

Стуков Александр Николаевич
НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова Минздрава России
Старший научный сотрудник научного отдела инновационных методов терапевтической онкологии и реабилитации
Российская Федерация, 197758, г. Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68

Чуглова Дина Александровна
НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова Минздрава России
Врач-патологоанатом патологоанатомического отделения
Российская Федерация, 197758, г. Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 68

Прохоров Денис Георгиевич
Российский научный центр радиологии и хирургических технологий
Кандидат медицинских наук, Старший научный сотрудник, врач-онколог отделения оперативной онкологии и оперативной урологии
Российская Федерация, 197758, г. Санкт-Петербург, пос. Песочный, ул. Ленинградская, 70

 
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.