Publikationsserver der Universitätsbibliothek Marburg

Titel:Einsatz digitaler Bildanalyse zur Unterscheidung Vaskulärer Anomalien im Kopf-Hals-Bereich
Autor:Ehrenreich, Jovine
Weitere Beteiligte: Mandic, Robert (apl. Prof. Dr.)
Erscheinungsjahr:2019
URI:http://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2019/0370
DOI: https://doi.org/10.17192/z2019.0370
URN: urn:nbn:de:hebis:04-z2019-03708
DDC:610 Medizin, Gesundheit
Titel(trans.):Use of digital image analysis for differentiation of vascular anomalies of the head and neck

Dokument

Schlagwörter:

Zusammenfassung:
Die histologische Abgrenzung verschiedener Typen vaskulärer Anomalien, wie Lymphangiome, Hämangiome, Paragangliome, venöse und arteriovenöse Malformationen, Granuloma pyogenicum, gestaltet sich aufgrund der Heterogenität dieser Fehlbildungen als sehr schwierig. In dieser Arbeit wurde untersucht, inwiefern eine immunhistologische Quantifizierung von Präparaten vaskulärer Anomalien mittels digitaler Bildanalyse eine genauere Zuordnung der Gefäßmalformationen in ihre Subtypen ermöglicht. Hierzu wurden Gewebe vaskulärer Anomalien von 40 Patienten immunhistologisch untersucht, wobei fünf ausgewählte gefäßendothelassoziierte Marker (CD31, CD34, CLDN5, PDPN, VIM) eingesetzt wurden. Die Färbungen wurden mikroskopisch dokumentiert und eine digitale Bildanalyse und Quantifizierung der Kandidatenmarkerproteine innerhalb der untersuchten Gewebe durchgeführt. Ziel war hierbei, die Beurteilung der digitalen Bildanalyse als Methode zur Unterscheidung von Gefäßmalformationen. Durch die Betrachtung der Verhältnisse (Quotienten) der digital erfassten und quantifizierten immunhistochemischen Signalwerte, konnten Unterschiede im Expressionsmuster der Kandidatenproteine erkannt werden. In der Gruppe der pyogenen Granulome zeigten sich Quotienten aus CLDN5/CD34 (p<0,01) und VIM/CD34 (p<0,05) als einsetzbar, um eine Abgrenzung zu anderen vaskulären Anomalien zu erreichen (Abbildung 47A-C). Über die Quotienten PDPN/CLDN5 (p<0,001) und PDPN/CD34 (p<0,01) war hingegen eine Unterscheidung von Lymphangiomen zu allen anderen untersuchten vaskulären Anomalien möglich (Abbildung 47A-D). Der Einsatz der weit etablierten Endothelmarker CD34 und CD31 zeigte erwartungsgemäß eine deutliche Immunreaktivität der Gefäßendothelien. Der Nutzen von PDPN zur Abgrenzung von vaskulären Anomalien lymphatischen Ursprungs von anderen Malformationen konnte aufgezeigt werden. Dies unterstreicht die Zuverlässigkeit von PDPN als lymphangischen Marker, der im Rahmen der histopathologischen Untersuchung vaskulärer Anomalien eine Differentialdiagnose erlaubt. Der Nachweis von CLDN5 im Endothel vaskulärer Anomalien unterstützt dessen zuvor postulierte Rolle bei der vaskulären Differenzierung und Aufrechterhaltung der Gefäßstruktur. Hervorzuheben sind die Ergebnisse des möglichen diagnostischen Nutzens einer digitalen Quantifizierung der Markerproteinexpressionsmuster. Im Hinblick auf zukünftige diagnostische Methoden ist zu erwarten, dass der Einsatz digitaler Hilfsmittel in der klinisch pathologischen Diagnostik weiter zunehmen wird. Ziel sollte es daher sein, digitale Verfahren zur histologischen Auswertung von Gewebeproben zu etablieren. Die digitale Bildanalyse erweist sich als vielversprechendes Werkzeug zur Erfassung der Expressionsunterschiede der eingesetzten Gefäßmarker im Gewebe vaskulärer Anomalien. Da sich nach digitaler Quantifizierung deutliche Unterschiede im Expressionsgrad der untersuchten Kandidatenproteine innerhalb der vaskulären Anomalien zeigten, eignet sich diese Methode, die sehr heterogene Gruppe der Gefäßfehlbildungen genauer zu klassifizieren. Zu betonen ist allerdings, dass deren Anwendung nicht die Diagnose eines erfahrenen Pathologen ersetzen, sondern vielmehr als diagnostisches Hilfsmittel dienen soll. Wichtig ist hierbei, dass die immunhistochemischen Ergebnisse im Zusammenhang mit dem klinischen Bild betrachtet werden. Noch finden sich häufig Widersprüche zwischen der histopathologischen und der klinischen Zuordnung der Anomalien zu einer der jeweiligen Untergruppen. Dies kann zu Fehldiagnosen beitragen, die sich negativ auf die Wahl der Therapie und deren rechtzeitige Anwendung auswirken. In diesem Zusammenhang kann die digitale Quantifizierung eine Hilfestellung bieten, um die Diagnostik zu objektivieren und zu optimieren. Dass dies möglich ist, konnte in der vorliegenden Arbeit gezeigt werden. Es wurde zudem deutlich, dass sich die Diagnostik der Gefäßfehlbildungen nicht auf einzelne immunhistochemische Marker beschränken kann. Ziel ist es, ein „Expressionsprofil“ für jedes Gewebe zu erstellen, das auf charakteristischen Proteinenexpressionsmustern der Marker beruht. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass bereits unter Einsatz von fünf Markerproteinen eine Abgrenzung innerhalb dieser vaskulären Anomalien möglich ist. Weiterführende Studien mit einer höheren Anzahl vaskulärer Anomalien und zusätzlicher Markerproteine sollten sich anschließen, da hierdurch eine Unterscheidung aller Gefäßfehlbildungen zu erwarten ist. Dies wird das Ziel zukünftiger Untersuchungen sein.

Summary:
The histological differentiation of different types of vascular anomalies, such as lymphangioma, hemangioma, paraganglioma, venous malformations, arteriovenous malformations, pyogenic granuloma, and (not otherwise specified) vascular malformations is very difficult due to the heterogeneity of these anomalies. The present study therefore investigated whether an immunohistological quantification of vascular anomaly tissues by means of digital image analysis, allows a more accurate assignment into their different subtypes. Vascular anomaly tissues of 40 patients were examined immunohistologically by staining the samples with a selection of five vascular endothelial-associated markers (CD31, CD34, CLDN5, PDPN, VIM). The staining was documented microscopically followed by digital image analyses and quantification of the candidate-marker-proteins within the tissues. The aim of the study was to evaluate digital image analysis as a potential method to distinguish vascular anomalies. Differences in the expression pattern of the candidate proteins could be detected by the ratios (quotients) of the digitally recorded and quantified immunohistochemical signal values. In the group of pyogenic granulomas, quotients of CLDN5/CD34 (p<0.01) and VIM/CD34 (p<0.05) were found to differentiate this tissue entity from other vascular anomalies (Figure 47 A-C). In contrast, PDPN/CLDN5 (p<0.001) and PDPN/CD34 (p<0.01) were useful for differentiation of lymphangiomas from all other tissues of vascular anomalies (Figure 47 A-D). As expected, the use of the well-established endothelial markers CD34 and CD31 exhibited major immune reactivity of vascular endothelia. The usefulness of PDPN to distinguish vascular anomalies of lymphatic origin from other malformations could be demonstrated. This underlines the reliability of PDPN as a lymphatic marker, that allows differentiation of vascular anomalies. The detection of CLDN5 in the endothelium of vascular anomalies supports its previously postulated role in differentiation and maintenance of vascular structures. With regards to future diagnostic methods, it can be expected that the use of digital image analysis will continue to increase. The aim should therefore be to establish digital methods for histological evaluation of tissue samples. Digital image analysis proves to be a promising tool for measuring differences in the expression of markers such as those used in vascular anomaly tissues. Results of this study support the usefulness of digital analysis for classification of the heterogeneous group of vascular anomalies. However, it should be emphasized, that its potential application cannot replace an experienced pathologist, abut rather assist in the diagnosis. In addition it is important to note, that the immunohistochemical results regularly have to be considered in the context of the overall clinical picture. There are still many inconsistencies among the histopathological and clinical classifications of anomalies in each subgroup. This can lead to misdiagnosis that negatively affects the choice of therapy. In this context, digital quantification can help optimizing diagnosis and make it more objective. Furthermore, it became obvious that diagnosis of vascular anomalies should not be restricted to one or a few immunohistochemical markers. Rather it is necessary to create an "expression profile" for each tissue, based on characteristic protein expression-patterns of the markers. In this study we were able to show that stratification of vascular anomaly tissues can already be achieved by deploying five marker proteins. Further studies which include a higher number of vascular anomaly tissues and additional marker proteins should follow, to complete the stratification of all vascular anomalies. This will be the goal of future investigations.


* Das Dokument ist im Internet frei zugänglich - Hinweise zu den Nutzungsrechten