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Patología e Immunohistochemistry de Digitaces que acopla

La combinación de la patología digital con immunohistochemistry está ayudando a resolver un tema importante que hasta ahora ha limitado la exactitud y la confiabilidad de la técnica immunohistochemical.

En un estudio conducto por los científicos en Bélgica, la aplicación la variabilidad de la inter-mezcla de la coloración immunohistochemical era resuelta acoplándola con técnicas digitales de la patología.

Prueba del Immunohistochemistry

Haber de imagen: David. A. Litman/Shutterstock.com

Las ventajas de acoplar la patología digital con immunohistochemistry

La histopatología confía en biomarkers tejido-basados proyección de imagen para producir las diagnosis, pronósticos, y también para soportar su uso en propósitos terapéuticos. En la mayor parte de estos casos, las proteínas se utilizan como biomarkers.

El método de immunohistochemistry fue desarrollado para descubrir la presencia de proteínas que se relacionan con una enfermedad, una enfermedad, o un rasgo biológico determinado, usando los anticuerpos manchados que atan específicamente a los antígenos del interés (las proteínas) que se pueden entonces visualizar con técnicas de proyección de imagen.

Durante muchos años, la investigación patológica ha confiado en la cuantificación del immunohistochemistry que manchaba configuraciones para fijar y para vigilar la enfermedad, así como la eficacia de la droga.

La patología de Digitaces es la disciplina de digitalizar los datos cerco de especímenes enteros de la diapositiva de la proyección de imagen y de incorporarlos en una base de datos digital, donde los científicos en todo el mundo pueden llegar hasta y compartir la información.

Combinar esta aproximación con immunohistochemistry tiene popular convertida debido a las ventajas que trae, por ejemplo proyección de imagen entera de la diapositiva así como la distribución del análisis automatizado y de datos. Estos aspectos reducen el impacto de la subjetividad humana y aumentan la exactitud y la velocidad de procesos immunohistochemical.

También, un estudio reciente ha demostrado que combinar el immunohistochemistry con patología digital puede superar un problema importante que hace frente al campo: variabilidad de la inter-mezcla.

Usando la patología digital para resolver variabilidad de la inter-mezcla de la coloración immunohistochemical

Las variaciones importantes entre las mezclas de diapositivas immunohistochemical-manchadas pueden presentarse incluso si los laboratorios controlan su flujo de trabajo observando protocolos estrictos. Esto se conoce como la aplicación la variabilidad de la inter-mezcla.

Para asegurar la caracterización de coloración cuantitativa y segura a través de una serie completa de diapositivas, las variaciones entre las mezclas necesitan ser disminuidas. A menudo, las mezclas numerosas son necesarias tramitar una serie grande de diapositivas, y éstas llegan a ser susceptibles a los efectos negativos de la variación del inter-baño.

Los científicos en Bélgica publicaron recientemente un estudio en los partes científicos del gorrón en los cuales utilizaron la patología digital para resolver variabilidad de la inter-mezcla de la coloración immunohistochemical. Las personas reconocieron que las variaciones no son siempre fáciles de determinar visualmente, y por lo tanto, un nuevo método fue requerido para distinguir estas variaciones, evitando que afecten el análisis de datos.

Para vencer esto, los investigadores establecieron una técnica de determinar variaciones y de corregirlas usando un método de normalización de la imagen.

Las técnicas de la normalización se han investigado pesado para la hematoxylin-eosina (H&E) que mancha, donde los resultados han mostrado que las estructuras específicas del tejido están visualizadas de una manera específica y constante, por ejemplo, destacando los núcleos en un color azul/violeta y otros organelos de la célula en otro, los colores específicos. Esto permite que la información de la forma facilite la identificación de la mancha de óxido.

Sin embargo, las configuraciones de la expresión de la proteína en la coloración immunohistochemical pueden mostrar una gran variación en factores tales como situación, intensidad, y área, que se puede afectar por el tipo de tejido se analice que y de la proteína que está de interés. Debido a esto, las variaciones de la inter-mezcla que no son biológico relevantes entre las muestras immunohistochemical pueden ser difíciles de distinguir y de corregir para.

Para vencer esta entrega, las personas Bélgica-basadas diseñaron un método que estableció la coloración de referencias usando las diapositivas del microarray (TMA) del tejido que fueron cortadas de la misma cuadra. Usando este método, las referencias fueron obtenidas para diversas mezclas immunohistochemical que apuntaron las proteínas específicas.

Las personas extrajeron muestras representativas de cada referencia para determinar las características distintas del color y de la intensidad.

Los investigadores entonces analizaban variaciones de la inter-mezcla para establecer si la normalización de la imagen era necesaria, así como para evaluar la eficacia de los diversos métodos de la normalización de la imagen que las personas adaptaron para el uso en la coloración immunohistochemical.

Establecimiento de la necesidad de la normalización

Cuál es importante sobre lo que fue logrado por las personas en el Université Libre de Bruselas, Bélgica, es que él desarrolló un marco experimental para evaluar objetivo la necesidad de la normalización de imágenes en immunohistochemistry, así como determinar la manera más apropiada de realizar esta normalización.

Las personas acentuaron la necesidad de perfeccionar la evaluación y la comparación cuantitativas, bastante que apenas obteniendo mejorías visuales en el proceso.

La metodología que fue establecida con la ayuda de los materiales del microarray (TMA) del tejido acoplados con análisis estadísticos habilitó la evaluación segura y exacta de las variaciones posibles que ocurrían en los niveles del color y de intensidad de muestras. También podía analizar eficientemente métodos diferentes de normalización y corregirlos.

La metodología establecida es probable transformar protocolo estándar en la coloración immunohistochemical, teniendo en cuenta la extracción de las características cuantitativas que caracterizan las configuraciones de coloración obtenidas por la coloración immunohistochemical. El estudio acentuó la ventaja de combinar la patología digital con immunohistochemistry.

Fuentes:

  • Ayudas, S., Thornton, E., Kleinig, T., Manavis, J. y Vink, R., 2012. Apreciación no subjetiva automática del contenido del antígeno visualizada por el Immunohistochemistry usando la deconvolución del color. Immunohistochemistry aplicado y morfología molecular, 20(1), pp.82-90. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22157059
  • Van Eycke, Y., Allard, J., salmón, I., Debeir, O. y Decaestecker, C., 2017. Tratamiento de la imagen en patología digital: una oportunidad de resolver variabilidad de la inter-mezcla de la coloración immunohistochemical. Partes científicos, 7(1). https://www.nature.com/articles/srep42964#citeas
  • Williams, B., Jayewardene, D., y Treanor, D., 2019. Puesta en vigor, entrenamiento, y validación del immunohistochemistry de Digitaces: experiencia y notas técnicas de un laboratorio clínico grande. Gorrón de la patología clínica, 72(5), pp.373-378. https://jcp.bmj.com/content/72/5/373

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Last Updated: Mar 30, 2020

Sarah Moore

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