Attenzione: questa pagina è una traduzione automatica di questa pagina originariamente in lingua inglese. Si prega di notare in quanto le traduzioni sono generate da macchine, non tutte le traduzioni saranno perfetti. Questo sito web e le sue pagine web sono destinati ad essere letto in inglese. Ogni traduzione del sito e le sue pagine web possono essere imprecise e inesatte, in tutto o in parte. Questa traduzione è fornita per comodità.

Patologia di coppia ed Immunohistochemistry di Digital

La combinazione di patologia digitale con il immunohistochemistry sta contribuendo a risolvere una questione importante che finora ha limitato l'accuratezza e l'affidabilità della tecnica immunohistochemical.

Negli studi intrapresi dagli scienziati nel Belgio, l'emissione della variabilità di inter batch di macchiatura immunohistochemical era risolta coppia con le tecniche digitali di patologia.

Prova del Immunohistochemistry

Credito di immagine: David. A. Litman/Shutterstock.com

I vantaggi di coppia della patologia digitale con il immunohistochemistry

L'istopatologia conta ai sui biomarcatori basati a tessuto della rappresentazione per produrre le diagnosi, prognosi ed anche per supportare il suo uso negli scopi terapeutici. In la maggior parte di questi casi, le proteine sono usate come biomarcatori.

Il metodo di immunohistochemistry è stato messo a punto per individuare la presenza di proteine che sono collegate con una malattia, una malattia, o un tratto biologico particolare, facendo uso degli anticorpi macchiati che legano specificamente agli antigeni di interesse (le proteine) che possono poi essere visualizzati con le tecniche di rappresentazione.

Per molti anni, la ricerca patologica ha contato sulla quantificazione del immunohistochemistry che macchiano i reticoli per valutare e riflettere la malattia come pure sull'efficacia della droga.

La patologia di Digital è la disciplina della digitalizzazione dei dati raccolti dagli interi esemplari della diapositiva della rappresentazione e di fornirlo in un database digitale, in cui gli scienziati intorno al mondo possono accedere e dividere alle informazioni.

Combinando questo approccio con il immunohistochemistry ha popolare diventato dovuto i vantaggi che porta, quali l'intera rappresentazione della diapositiva come pure l'analisi automatizzata e condivisione di dati. Questi aspetti diminuiscono l'impatto della soggettività umana e migliorano l'accuratezza e la velocità dei trattamenti immunohistochemical.

Inoltre, uno studio recente ha dimostrato che combinare il immunohistochemistry con la patologia digitale può superare un problema significativo che affronta il campo: variabilità di inter batch.

Facendo uso di patologia digitale per risolvere variabilità di inter batch di macchiatura immunohistochemical

Le variazioni significative fra le serie di diapositive immunohistochemical-macchiate possono sorgere anche se i laboratori gestiscono il loro flusso di lavoro osservando i protocolli rigorosi. Ciò è conosciuta come l'emissione della variabilità di inter batch.

Per assicurare la caratterizzazione di macchiatura quantitativa ed affidabile attraverso una serie completa di diapositive, le variazioni fra i batch devono essere minimizzate. Spesso, i numerosi batch sono necessari elaborare un'ampia serie di diapositive e questi diventano suscettibili degli effetti negativi della variazione del inter bagno.

Gli scienziati nel Belgio recentemente hanno pubblicato uno studio nei rapporti scientifici del giornale in cui hanno usato la patologia digitale per risolvere la variabilità di inter batch di macchiatura immunohistochemical. Il gruppo ha riconosciuto che le variazioni non sono sempre facili da identificare visivamente e quindi, un nuovo metodo è stato richiesto per distinguere queste variazioni, impedente li l'urto sull'analisi di dati.

Per sormontare questo, i ricercatori hanno stabilito una tecnica di identificazione delle variazioni e di correzione loro facendo uso di un metodo di normalizzazione di immagine.

Le tecniche di normalizzazione sono state studiate molto per l'hematoxylin-eosina (H&E) che macchia, dove i risultati hanno indicato che le strutture specifiche del tessuto sono visualizzate in un modo specifico e coerente, per esempio, evidenziante i nuclei in colore blu/viola ed altri organelli delle cellule in altro, colori specifici. Ciò permette che le informazioni di forma facilitino l'identificazione della macchia.

Tuttavia, i reticoli dell'espressione della proteina nella macchiatura immunohistochemical possono mostrare una grande variazione nei fattori quali posizione, l'intensità e l'area, che può essere urtata dal tipo di tessuto che è analizzato e della proteina che è di interesse. A causa di questo, le variazioni di inter batch che non sono biologicamente pertinenti fra i campioni immunohistochemical possono essere difficili da distinguere e correggersi.

Per sormontare questa emissione, al il gruppo basato a Belgio ha progettato un metodo che ha stabilito la macchiatura dei riferimenti usando le diapositive di microarray (TMA) del tessuto che sono state affettate dallo stesso blocco. Facendo uso di questo metodo, i riferimenti sono stati ottenuti per i batch immunohistochemical differenti che hanno mirato alle proteine specifiche.

Il gruppo ha estratto i campioni rappresentativi da ogni riferimento per determinare le caratteristiche distinte di colore e dell'intensità.

I ricercatori poi hanno analizzato le variazioni di inter batch per stabilire se la normalizzazione di immagine fosse necessaria come pure per valutare l'efficacia di vari metodi di normalizzazione di immagine che il gruppo ha adattato per uso nella macchiatura immunohistochemical.

Instaurazione dell'esigenza di normalizzazione

Che cosa è significativo circa cui è stato raggiunto dal gruppo al Université Libre il de Bruxelles, il Belgio, è che hanno sviluppato una struttura sperimentale per valutare obiettivamente l'esigenza di normalizzazione delle immagini in immunohistochemistry come pure identificare il la maggior parte appropri il modo realizzare questa normalizzazione.

Il gruppo ha sottolineato la necessità di migliorare la valutazione ed il confronto quantitativi, piuttosto che appena ottenendo i miglioramenti visivi nel trattamento.

La metodologia che è stata stabilita con l'aiuto dei materiali di microarray (TMA) del tessuto accoppiati con le analisi statistiche ha permesso alla valutazione affidabile ed accurata delle variazioni possibili che accadono nei livelli di intensità e di colore di campioni. Egualmente poteva da analizzare efficientemente i metodi differenti di normalizzazione e da correggerli.

La metodologia stabilita è probabile trasformare il protocollo standard nella macchiatura immunohistochemical, tenendo conto l'estrazione delle funzionalità quantitative che caratterizzano i reticoli di macchiatura ottenuti dalla macchiatura immunohistochemical. Lo studio ha sottolineato il vantaggio di combinazione della patologia digitale con il immunohistochemistry.

Sorgenti:

  • Guide, S., Thornton, E., Kleinig, T., Manavis, J. e Vink, R., 2012. Valutazione non soggettiva automatica del contenuto dell'antigene visualizzata dal Immunohistochemistry facendo uso di Deconvolution di colore. Immunohistochemistry applicato & morfologia molecolare, 20(1), pp.82-90. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22157059
  • Van Eycke, Y., Allard, J., salmone, I., Debeir, O. e Decaestecker, C., 2017. Trattamento di immagine in patologia digitale: un'opportunità di risolvere variabilità di inter batch di macchiatura immunohistochemical. Rapporti scientifici, 7(1). https://www.nature.com/articles/srep42964#citeas
  • Williams, B., Jayewardene, D. e Treanor, D., 2019. Entrata in vigore, addestramento e convalida del immunohistochemistry di Digital: esperienza e note tecniche da un grande laboratorio clinico. Giornale di patologia clinica, 72(5), pp.373-378. https://jcp.bmj.com/content/72/5/373

Further Reading

Last Updated: Mar 30, 2020

Sarah Moore

Written by

Sarah Moore

After studying Psychology and then Neuroscience, Sarah quickly found her enjoyment for researching and writing research papers; turning to a passion to connect ideas with people through writing.

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    Moore, Sarah. (2020, March 30). Patologia di coppia ed Immunohistochemistry di Digital. News-Medical. Retrieved on October 27, 2020 from https://www.news-medical.net/life-sciences/Coupling-Digital-Pathology-and-Immunohistochemistry.aspx.

  • MLA

    Moore, Sarah. "Patologia di coppia ed Immunohistochemistry di Digital". News-Medical. 27 October 2020. <https://www.news-medical.net/life-sciences/Coupling-Digital-Pathology-and-Immunohistochemistry.aspx>.

  • Chicago

    Moore, Sarah. "Patologia di coppia ed Immunohistochemistry di Digital". News-Medical. https://www.news-medical.net/life-sciences/Coupling-Digital-Pathology-and-Immunohistochemistry.aspx. (accessed October 27, 2020).

  • Harvard

    Moore, Sarah. 2020. Patologia di coppia ed Immunohistochemistry di Digital. News-Medical, viewed 27 October 2020, https://www.news-medical.net/life-sciences/Coupling-Digital-Pathology-and-Immunohistochemistry.aspx.

Comments

The opinions expressed here are the views of the writer and do not necessarily reflect the views and opinions of News Medical.