RU2748684C1 - Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия - Google Patents
Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия Download PDFInfo
- Publication number
- RU2748684C1 RU2748684C1 RU2020132256A RU2020132256A RU2748684C1 RU 2748684 C1 RU2748684 C1 RU 2748684C1 RU 2020132256 A RU2020132256 A RU 2020132256A RU 2020132256 A RU2020132256 A RU 2020132256A RU 2748684 C1 RU2748684 C1 RU 2748684C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- stroma
- pten
- expression
- glands
- software
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Hematology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине и касается способа оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия, где определение экспрессии рецепторов PTEN отдельно в железах и строме после постановки реакции с использованием двухэтапного стрептавидин-биотин-пероксидазного метода и демаскировки антигена проводят с использованием программного обеспечения для виртуального микроскопа с последующим вычислением балла H-Score; изображения анализируют с использованием программного обеспечения; на фото образцов выделяют области, отдельно для стромы и железистой ткани, и пиксельное измерение иммунореактивности проводят с использованием цветового пространства Lab × (яркость [L] и двух цветовых каналов желто-синий и красно-зеленый), затем с помощью команды Analyze → Measure анализируют площадь выделенных пикселей и рассчитывают их процент от общей площади биопрепарата. Способ не требует дорогостоящего оборудования или специальной подготовки врача, а используется программное обеспечение, находящееся в свободном доступе. Изобретение обеспечивает улучшение воспроизводимости и однородности результатов в многоцентровых исследованиях. 3 ил., 2 табл., 1 пр.
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к патологической анатомии и может быть использовано для оценки экспрессии PTEN в образцах тканей. Изобретение обеспечивает возможность объективной оценки образцов эндометрия с использованием микрофотографий и специального программного обеспечения.
Анализ изображений с помощью компьютерной программы ImageJ 1.50d (Java-based, США) позволяет объективно и оперативно оценить количественные параметры структурных компонентов ткани в гистологических срезах для оценки патологического процесса.
Аналогом изобретения является метод определения H-score (или «гистологического» балла) в образцах опухоли, который заключается в подсчете процента клеток по интенсивности их окрашивания, выраженной в баллах (0, 1+, 2+ или 3+) для каждой клетки в поле зрения при увеличении ×400 или суммы индивидуальных клеток для каждого наблюдаемого уровня интенсивности.
H-score определяется по следующей формуле:
[1 × (% клеток 1+) + 2 × (% клеток 2+) + 3 × (% клеток 3+)]
Окончательная оценка в диапазоне от 0 до 300 дает больший относительный вес более интенсивному окрашиванию данном образце опухоли. Затем выборка может считаться положительной или отрицательной на основе определенного дискриминационного порога (Hirsch FR, Varella-Garcia M, Bunn PA Jr, et al: Epidermal growth factor receptor in non-small-cell lung carcinomas: Correlation between gene copy number and protein expression and impact on prognosis. J Clin Oncol 21:3798-3807, 2003;
John T, Liu G, Tsao M-S: Overview of molecular testing in non-small-cell lung cancer: Mutational analysis, gene copy number, protein expression and other biomarkers of EGFR for the prediction of response to tyrosine kinase inhibitors. Oncogene 28:S14-S23, 2009.).
Прототипом заявляемого изобретения является способ, предложенный U. Rulle, et al. (2018) для оценки экспрессии PTEN у пациентов с опухолями грудной клетки (Rulle U. Computer-Based Intensity Measurement Assists Pathologists in Scoring Phosphatase and Tensin Homolog Immunohistochemistry - Clinical Associations in NSCLC Patients of the European Thoracic Oncology Platform Lungscape Cohort/ U. Rulle, et al. //. J Thorac Oncol. - 2018. - Vol. 13(12). - P. 1851-1863.). Окрашенные срезы оцифровывали с помощью сканера NanoZoomer Digital Pathology (Hamamatsu, Япония) при максимальном встроенном увеличении ×400. Анализ изображений выполняли при 200-кратном увеличении в программном обеспечении виртуального микроскопа Leica SlidePath. Изображения опухоли анализировали с помощью программного обеспечения Image-J2.28 Пиксельное измерение иммунореактивности проводили с использованием цветового пространства Lab * (яркость [L] и двух цветовых каналов [a, b]). Порог между фоновым коричневым сигналом и оценкой интенсивности окраски 1 был усреднен по 110 репрезентативным кадрам изображения, границы интенсивности определяли по слабо окрашенным срезам (10 кадров), неокрашенным участкам ткани (50 кадров) и окрашиванию без первичного окрашивания. антитела (50 кадров). Этот режим сохранялся для всех дальнейших тестов.
Баллы H-score рассчитывались путем умножения процента площади положительных пикселей на соответствующую интенсивность. В общей сложности 50 границ были нанесены на эпителий опухоли полуавтоматическим способом, в среднем использовались 4 кадра на случай, охватывающие максимально возможные области только опухоли, без вторичных изменений. Для компьютерного анализа всей когорты настройки оставались одинаковыми. Размеры кадра находились в диапазоне 100-500 × 100-500 пикселей (1 мкм = 2,17 пикселей). Данный метод позволяет с высокой точностью оценить солидные опухоли, не включающие железистые или стромальные структуры.
Задачей изобретения является разработка способа оценки экспрессии PTEN в железах и строме эндометрия с последующим вычислением балла H-Score по формуле 1а+2b+3с, где а - % слабо окрашенных клеток, b - % умеренно окрашенных клеток, с - % сильно окрашенных клеток, 1, 2, 3 - интенсивность окрашивания, выраженная в баллах.
Технический результат: заявляемый способ обеспечивает объективную оценку экспрессии рецепторов PTEN в железах и строме эндометрия.
Указанный технический результат достигается тем, что заявляемый способ оценки, не требует дорогостоящего оборудования или специальной подготовки врача, а использует программное обеспечение, находящееся в свободном доступе. Оценка интенсивности экспрессии в образцах по точной калибровке сигнала позволяет улучшить воспроизводимость и однородность результатов в многоцентровых исследованиях.
Способ поясняется фигурами иллюстраций.
На Фиг. 1 представлена микрофотография эндометрия, выполненная с использованием программного обеспечения AxioVision. Окраска - иммуногистохимический метод, полимерная тест-система, увеличение ×200.
В диалоговом окне программы выделена «зона интереса» в строме площадью 2500 пикселей, при увеличении ×200, обработанная в программе ImageJ, где: 1 - железы эндометрия, 2 - строма, 3 - выделяемая зона интереса в строме.
На Фиг. 2 представлено диалоговое окно с калибровкой сигнала для анализа умеренной иммунореактивности в программе ImageJ, где: 4 - канал яркости, 5 - красно-зеленый цветовой канал, 6 - желто-синий цветовой канал, 7 - диапазон, соответствующий умеренной яркости цвета.
На Фиг. 3 представлено диалоговое окно с калибровкой сигнала для анализа слабой иммунореактивности в программе ImageJ, где: 4 - канал яркости, 5 - красно-зеленый цветовой канал, 6 - желто-синий цветовой канал, 7 - диапазон, соответствующий умеренной яркости цвета.
Способ осуществляют следующим образом:
Для иммуногистохимического исследования экспресии PTEN используются серийные парафиновые срезы биоптатов эндометрия (взятых методом пайпель-биопсии на 20-22 день 28-дневного менструального цикла в период предполагаемого «окна имплантации») толщиной 3 мкм. Определение проводится PTEN по стандартной методике с использованием двухэтапного стрептавидин-биотин-пероксидазного метода с демаскировкой антигена и применением стандартных наборов фирм «Bond RTU Primary» и «DAКO», США. Проявление реакции осуществляется системой визуализации «Dako Cytomation». Для визуализации первичных антител применяют безбиотиновую систему детекции Super Sensitive Polymer-HPR Detection System (Biogenex).
Результаты реакции рецепторов к PTEN (фосфатаза с двойной субстратной специфичностью, продукт гена PTEN) идентифицируются по ядерному или мембранному окрашиванию клеток для соответствующих маркеров с оценкой процента окрашенных клеток и интенсивностью окраски клеток. Баллы H-score рассчитываются путем умножения процента площади положительных пикселей на соответствующую интенсивность цвета. Анализ изображений проводят при увеличении ×200 на программном обеспечении виртуального микроскопа Axio Zeiss ZEN Blue (Германия). Изображения анализируют с использованием программного обеспечения ImageJ 1.50d (Java-based, США). На фото образцов выделяют области, отдельно для стромы и железистой ткани площадью 2500 пикселей (Фигура 1).
Пиксельное измерение иммунореактивности проводят с использованием цветового пространства Lab × (яркость [L] и двух цветовых каналов желто-синий и красно-зеленый). Белые области, лишенные ткани исключают в канале яркости, синие области - с помощью канала цветового регулирования. Результирующий коричневый сигнал затем располагают между красным и желтым, после этого выделяют порог между фоновым коричневым сигналом и показателем интенсивности специфической иммунореактивности. Текущий фоновый режим сохраняется для всех дальнейших анализов (Фигура 2, Фигура 3).
Затем с помощью команды Analyze → Measure анализируют площадь выделенных пикселей, и рассчитывают их процент от общей площади препарата.
Для проверки предложенного способа оценки экспрессии PTEN в эндометрии было использовано 158 образцов с проведением обычного подсчета балла по шкале H-score и вычислением с помощью компьютерных измерений интенсивности, откалиброванного сигнала.
Проверку корреляционных взаимодействий проводили с помощью программы IBM SPSS Statistics 26 попарно для желез и для стромы с использованием корреляции Пирсона и коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Результаты сравнения представлены в таблицах 1 и 2.
| Таблица 1. Анализ средних значений, полученных методом рутинного подсчета и с помощью метода компьютерной морфометрии | ||||
| Показатель | Ручной метод | Анализ изображений с помощью программы ImageJ | ||
| Среднее (M) | Стандартное отклонение (SD) | Среднее (M) | Стандартное отклонение (SD) | |
| Экспрессия PTEN в железах | 100,14 | 67,6 | 75,3 | 62,0 |
| Экспрессия PTEN в строме | 155,8 | 61,6 | 113,8 | 59,3 |
Примечание: уровень статистической значимости (р) > 0,05 во всех случаях.
| Таблица 2. Анализ корреляции результатов, полученных методом рутинного подсчета и методом компьютерной морфометрии | |||
| Показатели | Железы | Строма | |
| Корреляция Пирсона | Коэффициент корреляции | 0,719** | 0,571** |
| Знач. (двухсторонняя) | 2,0E-26 | 4,9E-15 | |
| Ро Спирмена | Коэффициент корреляции | 0,704** | 0,562** |
| Знач. (двухсторонняя) | 5,7E-25 | 1,6E-14 | |
**. Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя).
Claims (1)
- Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия, отличающийся тем, что определение экспрессии рецепторов PTEN отдельно в железах и строме после постановки реакции с использованием двухэтапного стрептавидин-биотин-пероксидазного метода и демаскировки антигена проводят с использованием программного обеспечения для виртуального микроскопа с последующим вычислением балла H-Score по формуле 1а+2b+3с, где а - % слабо окрашенных клеток, b - % умеренно окрашенных клеток, с - % сильно окрашенных клеток, 1, 2, 3 - интенсивность окрашивания, выраженная в баллах, где процент представляет процент площади положительных пикселей; изображения анализируют при увеличении ×200 с использованием программного обеспечения ImageJ 1.50d; на фото образцов выделяют области, отдельно для стромы и железистой ткани площадью 2500 пикселей, и пиксельное измерение иммунореактивности проводят с использованием цветового пространства Lab × (яркость [L] и двух цветовых каналов желто-синий и красно-зеленый), а белые области, лишенные ткани исключают в канале яркости, синие области - с помощью канала цветового регулирования, затем результирующий коричневый сигнал располагают между красным и желтым, с последующим выделением порога между фоновым коричневым сигналом и показателем интенсивности специфической иммунореактивности, затем с помощью команды Analyze → Measure анализируют площадь выделенных пикселей и рассчитывают их процент от общей площади биопрепарата.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020132256A RU2748684C1 (ru) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020132256A RU2748684C1 (ru) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2748684C1 true RU2748684C1 (ru) | 2021-05-28 |
Family
ID=76301386
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020132256A RU2748684C1 (ru) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2748684C1 (ru) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010141459A1 (en) * | 2009-06-01 | 2010-12-09 | Targeted Molecular Diagnostics, Llc | Methods for the detection and quantitation of pten |
| RU2609199C2 (ru) * | 2014-07-11 | 2017-01-30 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд" | Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы |
-
2020
- 2020-09-30 RU RU2020132256A patent/RU2748684C1/ru active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010141459A1 (en) * | 2009-06-01 | 2010-12-09 | Targeted Molecular Diagnostics, Llc | Methods for the detection and quantitation of pten |
| RU2609199C2 (ru) * | 2014-07-11 | 2017-01-30 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд" | Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| WANICZEK D., et al., A novel quantitative method of pten expression assessment in tumor tissue. J Biol Regul Homeost Agents. Jan-Mar 2016;30(1):79-90. IOFFE YJ., et al., Phosphatase and tensin homolog (PTEN) pseudogene expression in endometrial cancer: a conserved regulatory mechanism important in tumorigenesis? Gynecol Oncol. 2012 Feb;124(2):340-6.doi: 10.1016/j.ygyno.2011.10.011. Epub 2011 Oct 15. JASPHIN SS., et al., Immunohistochemical expression of phosphatase and tensin homolog in histologic gradings of oral squamous cell carcinoma. Contemp Clin Dent 2016;7:524-8. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Lloyd et al. | Using image analysis as a tool for assessment of prognostic and predictive biomarkers for breast cancer: How reliable is it? | |
| JP4204974B2 (ja) | ｃ−ｋｉｔ／ＳＣＦ／ｐＡＫＴの状態を測定するための方法及び定量アッセイ | |
| CN104541167B (zh) | 用于定量肿瘤组织中的免疫细胞的方法及其应用 | |
| JP4504203B2 (ja) | 画像分析に基づいたエストロゲン及びプロゲステロン表現のスコアリング | |
| KR100646193B1 (ko) | 암종의 조기 진단방법 | |
| US20100054560A1 (en) | Breast cancer pathological image diagnosis support system, breast cancer pathological image diagnosis support method, and recording medium recording breast cancer pathological image diagnosis support program | |
| Lavorato-Rocha et al. | Immunohistochemical assessment of PTEN in vulvar cancer: best practices for tissue staining, evaluation, and clinical association | |
| Yamazaki et al. | Comparison of the methods for measuring the Ki-67 labeling index in adrenocortical carcinoma: manual versus digital image analysis | |
| Esteban et al. | Biologic significance of quantitative estrogen receptor immunohistochemical assay by image analysis in breast cancer | |
| RU2748684C1 (ru) | Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия | |
| CN113687085A (zh) | 一种评估实体肿瘤Claudin18.2蛋白表达的方法和应用 | |
| JP4317913B2 (ja) | Ａｋｔタンパク質発現の定量方法 | |
| CN113970638B (zh) | 确定胃癌极早期发生风险及评估胃癌前病变进展风险的分子标志及其在诊断试剂盒中的应用 | |
| RU2321859C2 (ru) | Способ дифференциальной диагностики гиперплазии, интраэпителиальных неоплазий и рака шейки матки | |
| SE544735C2 (en) | Method for identification of different categories of biopsy sample images | |
| KR102342771B1 (ko) | 다중 표지자 면역화학 염색 및/또는 제자리 부합법을 수행하여 개체의 단백질, 유전자 또는 이들의 조합의 발현 수준에 대한 정보를 제공하는 방법 | |
| US20170067912A1 (en) | Compositions and methods for diagnosing barrett's esophagus stages | |
| CN112698033A (zh) | 一种血源性外泌体her2的检测方法及其应用 | |
| US20230417752A1 (en) | Immunohistochemistry (ihc) protocols and methods for diagnosing and treating cancer | |
| Chakraborty et al. | Nalini Bai Thakkar Award | |
| CN118837543A (en) | Multiple immunofluorescence staining method and kit for breast cancer molecular typing | |
| Mahendru | Nalini Bai Thakkar Award | |
| Warke et al. | Nalini Bai Thakkar Award | |
| Dutta et al. | Nalini Bai Thakkar Award | |
| Das et al. | Nalini Bai Thakkar Award |