DOI: https://doi.org/10.22263/2312-4156.2016.1.37
Дворецкий Е.О.*, Лесничая О.В.**, Сенькович С.А.**, Генералов И.И.**
Автоматическая оценка экспрессии ядерных иммуногистохимических маркеров в гистопрепаратах карциномы молочной железы в режиме реального времени
*УЗ «Витебская областная клиническая больница», г.Витебск, Республика Беларусь
**УО «Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет», г.Витебск, Республика Беларусь
Вестник ВГМУ. – 2016. – Том 15, №1. – С. 37-47.
Резюме.
Рак молочной железы по-прежнему является ведущей онкопатологией у женщин. Точная оценка экспрессии опухолевых маркеров является принципиальной для подбора химиотерапевтических препаратов, оценки прогноза и экономической эффективности лечения конкретного пациента.
Учитывая известные проблемы применения иммуногистохимических методов в рутинной патоморфологической диагностике, в настоящей работе была разработана методика, способствующая стандартизации, снижению влияния человеческого фактора и уменьшению временных затрат на документирование.
В основе метода лежит разработанное авторами программное обеспечение «Immunopy», позволяющее обрабатывать видеопоток с камеры, присоединённой к оптическому микроскопу. Анализ происходит в режиме реального времени одновременно с проведением визуальной оценки гистопрепарата. Программа создаёт видео «дополненной реальности»: поверх позитивных и негативных клеток накладываются цветные маркеры, облегчающие восприятие, а также количественная информация, такая как общее число клеток, индекс позитивных клеток. Вся необходимая информация рассчитывается и отображается автоматически.
Пользователь может сохранить фотографии, экспортировать статистику для архивации или дальнейшего анализа в программах для работы с электронными таблицами, таких как Microsoft Excel или LibreOffice Calc.
В настоящей работе проведён корреляционный анализ между визуальной и автоматической оценкой индекса позитивных клеток (rpearson=0,91; rspearman=0,8; p<0,0001).
Immunopy является свободным программным обеспечением, исходный код программы доступен в сети Интернет под лицензией MIT. Предложенная методика может найти широкое применение в клинической практике и научной работе.
Ключевые слова: рак молочной железы, иммуногистохимия, цитометрия, автоматический анализ изображений, машинное зрение, Ki-67, рецепторы эстрогена альфа, рецепторы прогестерона.
Литература
1. Статистика злокачественных новообразований в России и странах СНГ в 2009 г. / под ред. М. И. Давыдова, Е. М. Акселя // Вестн. РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН. – 2011. – Т. 22, № 3, прил. 1. – С. 9–170.
2. Герштейн, Е. С. Тканевые маркеры как факторы прогноза при раке молочной железы / Е. С. Герштейн // Практ. онкология. – 2002. – Т. 3, № 1. – С. 38–44.
3. Allred, D. C. Issues and updates: evaluating estrogen receptor-A, progesterone receptor, and HER2 in breast cancer / D. C. Allred // Modern Pathology. – 2010 May. – Vol. 23, suppl. 2. – P. S52–59.
4. CellProfiler: image analysis software for identifying and quantifying cell phenotypes / A. E. Carpenter [et al.] // Genome Biol. – 2006. – Vol. 7, N 10. – P. R100.
5. Improved structure, function and compatibility for CellProfiler: modular high-throughput image analysis software / L. Kamentsky [et al.] // Bioinformatics. – 2011 Apr. – Vol. 27, N 8. – P. 1179–1180.
6. ImmunoRatio: a publicly available web application for quantitative image analysis of estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and Ki-67 / V. J. Tuominen [et al.] // Breast. Cancer. Res. – 2010. – Vol. 12, N 4. – P. R56.
7. Иммуногистохимические методы исследования новообразований различного генеза : инструкция по применению / Э. А. Надыров [и др.]. – Гомель, 2011. – 23 с.
8. Метод иммуногистохимической оценки гормонорецепторного статуса и HER2/NEU при раке молочной железы : инструкция по применению / О. В. Лесничая [и др.]. – Витебск : ВГМУ, 2014. – 8 с.
9. Oliphant, T. E. Python for Scientific Computing / T. E. Oliphant // Computing in Science & Engineering. – 2007 Jun. – Vol. 9, N 3. – P. 10–20.
10. van der Walt, S. The NumPy Array: A Structure for Efficient Numerical Computation / S. van der Walt, S. C. Colbert, G. Varoquaux // Computing in Science & Engineering. – 2011. – Vol. 13, N 2. – P. 22–30.
11. SciPy: Open source scientific tools for Python [Electronic resource]. – 2001. – Mode of access: http://scipy.org/. – Date of access: 15.11.2015.
12. Scikit-image: image processing in Python / S. van der Walt [et al.] // PeerJ. – 2014. – Vol. 2. – P. e453.
13. Bradski, G. The opencv library / G. Bradski // Doctor Dobbs Journal. – 2000 Nov. – Vol. 25, N 11. – P. 120–126.
14. PyCUDA and PyOpenCL: A Scripting-Based Approach to GPU Run-Time Code Generation / A. Klöckner [et al.] // Parallel Computing. – 2012 Mar. – Vol. 38, N 3. – P. 157–174.
15. Hunter, J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment / J. D. Hunter // Computing in Science Engineering. – 2007 May-Jun. – Vol. 9, N 3. – P. 90–95.
16. Pérez, F. IPython: A System for Interactive Scientific Computing / F. Pérez, B. E. Granger // Computing in Science Engineering. – 2007 May-Jun. – Vol. 9, N 3. – P. 21–29.
17. Computer control of microscopes using µManager / A. Edelstein [et al.] // Curr. Protoc. Mol. Biol. – 2010 Oct. – Chapter. – Unit14.20.
18. Дворецкий, Е. О. Разработка протоколов захвата изображений с использованием свободного программного обеспечения Micro-manager / Е. О. Дворецкий // Студенческая медицинская наука XXI века : материалы XIV междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 80-летию образования ВГМУ, Витебск, 23–24 окт. 2014. – Витебск, 2014. – С. 59–60.
19. Dvoretsky, E. Ki67 labeling index in breast carcinoma slice (colorized) [Electronic resource] / Eugene Dvoretsky // Youtube. – 2015. – Mode of access: https://www.youtube.com/watch?v=jwfPKooYHZs. – Date of access: 15.11.2015.
20. van der Loos, C. M. Multiple Immunoenzyme Staining: Methods and Visualizations for the Observation With Spectral Imaging / C. M. van der Loos // J. Histochem. Cytochem. – 2008 Apr. – Vol. 56, N 4. – P. 313–328.
21. Landini, G. Colour Deconvolution [Electronic resource] / G. Landini. – 2015. – Mode of access: http://mecourse.com/landinig/software/cdeconv/cdeconv.html. – Date of access: 03.10.2014.
22. Ruifrok, A.C. Quantification of histochemical staining by color deconvolution / A. C. Ruifrok, D. A. Johnston // Anal. Quant. Cytol. Histol. – 2001 Aug. – Vol. 23, N 4. – P. 291–299.
23. Viggiano, J. A. S. Comparison of the accuracy of different white-balancing options as quantified by their color constancy / J. A. S. Viggiano // Sensors and Camera Systems for Scientific, Industrial, and Digital Photography. Applications V. – San Jose, California, 2004. – P. 323–333.
24. Sezgin, M. Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation / M. Sezgin, B. Sankur // Journal of Electronic Imaging. – 2004 Jan. – Vol. 13, N 1. – P. 146–168.
25. Applying watershed algorithms to the segmentation of clustered nuclei / N. Malpica [et al.] // Cytometry. – 1997. – Vol. 28. – P. 289–297.
26. Дворецкий, Е. О. Вычислительная оптимизация метода спектрального разделения гистологических красителей / Е. О. Дворецкий // Актуальные вопросы современной медицины и фармации : материалы 67-й итоговой науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых, Витебск, 23–24 апр. 2015 г. – Витебск, 2015. – С. 699–701.
27. Dvoretsky, E. Immunopy [Electronic resource] / Eugene Dvoretsky // Github. – 2015. – Mode of access: https://github.com/radioxoma/immunopy. – Date of access: 10.10.2015.
Сведения об авторах:
Дворецкий Е.О. – врач-интерн УЗ «Витебская областная клиническая больница»;
Лесничая О.В. – к.м.н., доцент кафедры патологической анатомии УО «Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет»;
Сенькович С.А. – к.м.н., доцент кафедры клинической микробиологии УО «Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет»;
Генералов И.И. – д.м.н., профессор, заведующий кафедрой клинической микробиологии УО «Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет».
Адрес для корреспонденции: Республика Беларусь, 210023, г. Витебск, пр. Фрунзе, 27, УО «Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет», кафедра клинической микробиологии. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. – Дворецкий Евгений Олегович.
