Kvantitativní hodnocení krevních cév biopsie peritonea



Podobné dokumenty
Atlas kvantitativní histologie

Atlas kvantitativní histologie

Atlas kvantitativní histologie

Analýza obrazu II. Jan Macháček Ústav skla a keramiky VŠCHT Praha

VEGETAČNÍ BARIÉRY Mgr. Jan Karel

Patologie a klasifikace karcinomu prostaty, Gleasonův systém. MUDr. Marek Grega. Ústav patologie a molekulární medicíny 2. LF UK a FN v Motole

Postup řešení a průběžné výsledky úkolu: Posuzování pracovní zátěže u onemocnění bederní páteře

Lymfoscintigrafie horních končetin u pacientek po mastektomii

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Stereometrie a volumometrie. H.Mírka, J. Ferda, KZM LFUK a FN Plzeň

VÁHA (KG) VÝŠKA (CM) Část 5 PŘÍLOHY

Diagnostika amyloidózy z pohledu patologa Látalová P., Flodr P., Tichý M.

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík

VEGETAČNÍ BARIÉRY Mgr. Jan Karel

Kapacita jako náhodná veličina a její měření. Ing. Igor Mikolášek, Ing. Martin Bambušek Centrum dopravního výzkumu, v. v. i.

TARCEVA klinický registr

Ultrasonografická diagnostika v medicíně. Daniel Smutek 3. interní klinika 1.LF UK a VFN

3. Souřadnicové výpočty

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Spolupráce RDP s evropským registrem na poli PD

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

Pojivo, mezibuněčná hmota a nárazníková funkce biologických struktur

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

ZPŮSOBY MĚŘENÍ KREVNÍHO TLAKU: METODIKA, NORMÁLNÍ HODNOTY, VÝHODY A LIMITACE. Jan Filipovský II. interní klinika LF UK a FN Plzeň Praha,

Interní norma č /01 Průměr a chlupatost příze

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz

Fourierovské metody v teorii difrakce a ve strukturní analýze

Virtuální mapová sbírka Chartae-Antiquae.cz - první výsledek spolupráce VÚGTK a paměťových institucí

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

ŠROUBOVICE. 1) Šroubový pohyb. 2) Základní pojmy a konstrukce

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Protokol o srovnání POCT EUROLyser CRP s akreditovanou metodou stanovení CRP imunoturbidimetricky na analyzátoru Unicel DxC 800

TARCEVA klinický registr

NÁHODNÝ VEKTOR. 4. cvičení

Chyby měření 210DPSM

Zjišťování expozic RF v blízkosti telekomunikačních antén. E pole (db)

Šroubový pohyb rovnoměrný pohyb složený z posunutí a rotace. Šroubovice dráha hmotného bodu při šroubovém pohybu

Protokol o srovnání POCT Quo-Test s akreditovanou metodou stanovení HbA1c vysokoúčinnou kapalinovou chromatografií - Variant II TURBO BioRad

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

Vzorce počítačové grafiky

Porovnání dvou výběrů

Posouzení linearity kalibrační závislosti

SROVNÁNÍ ČASOVÝCH ŘAD VZORKOVÁNÍ POPS V OVZDUŠÍ A STANOVENÍ DLOUHODOBÝCH TRENDŮ. Jiří Kalina. Podpořeno grantem z Islandu, Lichtenštejnska a Norska

PLASTOVÁ AKUMULAČNÍ, SEDIMENTAČNÍ A RETENČNÍ NÁDRŽ HN A VN POSOUZENÍ PLASTOVÉ NÁDRŽE VN-2 STATICKÝ POSUDEK

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně

CVIČNÝ TEST 35. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

Validace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012

Úloha 1: Vypočtěte hustotu uhlíku (diamant), křemíku, germania a α-sn (šedý cín) z mřížkové konstanty a hmotnosti jednoho atomu.

5. Statika poloha střediska sil

CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION

Systém rizikové analýzy při sta4ckém návrhu podzemního díla. Jan Pruška

Trojúhelníky. a jejich různé středy. Součet vnitřních úhlů trojúhelníku = 180 neboli π radiánů.

Úvod do problematiky měření

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Testování programu PhotoScan pro tvorbu 3D modelů objektů. Ing. Tomáš Jiroušek

Stanovení kritických otáček vačkového hřídele Frotoru

Novinky v klasifikaci NSCLC, multidisciplinární konsenzus. testování NSCLC

Digitalizace starých glóbů

ZKUŠEBNÍ PROUD VZDUCHU V AERODYNAMICKÉM TUNELU 3M REVIZE 2011 ING. MIROSLAV GOLDA ING. MARTIN SOLICH ING. KATEŘINA JANDOVÁ

Srovnání metod preklinické verifikace VMAT plánů pro Elekta Versa HD. V. Paštyková, M. Šefl, A. Vidiševský, L. Cupal, L. Štelciková, P.

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

Cvičení 9. Posudek únosnosti ohýbaného prutu metodou LHS v programu FREET. Software FREET Simulace metodou LHS

Cvičení 3. Posudek únosnosti ohýbaného prutu. Software FREET Simulace metodou Monte Carlo Simulace metodou LHS

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář,

Metody náhrady funkce ledvin

Praktická cvičení. Anotace

HER2 diagnostika v ČR - současný stav a očekávání do budoucnosti

Dynamika tekutin popisuje kinematiku (pohyb částice v času a prostoru) a silové působení v tekutině.

IV aplikace kontrastní látky fyziologické principy

LEED (Low-Energy Electron Diffraction difrakce elektronů s nízkou energií)

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů

Mgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

II. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0.

Měření TK v ambulanci a mimo ambulanci pro a proti

Obr. 1: Vizualizace dat pacientů, kontrolních subjektů a testovacího subjektu.

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32

Shluková analýza dat a stanovení počtu shluků

CVIČNÝ TEST 37. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. Stanovení základních materiálových parametrů

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat

DIAGNOSTICKO TERAPEUTICKÝ ALGORITMUS CERVIKÁLNÍCH INTRAEPITELIÁLNÍCH NEOPLÁZIÍ L.ŠEVČÍK, P.GRAF, S.ĎURIANOVÁ

AVDAT Geometrie metody nejmenších čtverců

Matematika pro chemické inženýry

X = A + tu. Obr x = a 1 + tu 1 y = a 2 + tu 2, t R, y = kx + q, k, q R (6.1)

RODINNÉ DOMY v rámci 3. výzvy k podávání žádostí

Simulace. Simulace dat. Parametry

Seznámení s novým vydáním normy ISO 15197:2013. Drahomíra Springer. ÚLBLD VFN a 1.LF UK Praha

Středové promítání. Středové promítání E ~ ~ 3. dané průmětnou r a bodem S (S r) je zobrazení prostoru...

CVIČNÝ TEST 29. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

Testování statistických hypotéz

Algoritmy pro shlukování prostorových dat

Oběhový systém. Oběhový systém. Tunica intima. Obecná stavba cév. Tunica media. Endotelové buňky. Srdce (cor) Krevní cévy. histologie.

Semestrální práce z předmětu Pravděpodobnost, statistika a teorie informace

Varianty lidského chromosomu 9 z klinického i evolučního hlediska

Postup řešení úkolu: VII. ročník Kongresu nemocí z povolání

Robotické architektury pro účely NDT svarových spojů komplexních potrubních systémů jaderných elektráren

Transkript:

5. sympozium o peritoneální dialýze Regionální centrum, Olomouc, 29. 3. 2007 Kvantitativní hodnocení krevních cév biopsie peritonea Z. Tonar 1, S. Opatrná 2, L Nedorost 1, M. Kultscherová 1, K. Witter 3 1 Ústav histologie a embryologie LF UK v Plzni 2 I. Interní klinika FN Plzeň 3 Institut für Histologie und Embryologie, VU Wien

Obsah sdělení Histologické změny peritonea při peritoneální dialýze (PD) Cíle práce Materiál a metody Přehled odhadů objemů, povrchů a počtu objektů Sampling Výsledky Odhady parametrů Analýza variability parametrů v sérii řezů výsledků mezi různými pozorovateli Diskuse Srovnání s literaturou: 2-D a 3-D měření Význam poměrů primárních parametrů Perspektivy Závěr

Změny peritonea při PD Epitel (Di Paolo 2000) deskvamace přeměna plochého na kubický ztráta mikroklků vakuolizace, hromadění inkluzí otevření mezibuněčných spojů polyploidie Submezotelové vazivo (Di Paolo 2000): fragmentace BM, po čase opět zesílení BM mezotelu i BM kapilár (multiplikace vrstev BM kapilár) submezotelový edém zvýšená buněčnost aktivace fibroblastů profibrotickými cytokiny z mezotelu zesílení kolagenního vaziva nad 50 µm (simple sclerosis), resp nad 150 µm (Williams, 2002) α-sm-aktin pozitivní myofibroblasty jsou častou známkou fibrózy (Del Peso 2005)

Změny peritonea při PD Cévy submezotelu: mikroangiopatie (zejména u DM), obliterace a hyalinizace cév, v.s. pokles počtu lymfatických cév ( transportní role zmnožených krevních cév?) vyšší exprese PAI-1 mezotelem (Pollock 2005) zvýšená vaskularizace na úrovni pre/kapilár (korelace s rychlostí peritoneálního transportu roztoku (Numata 2003)) peritoneální neoangioneze přes VEGF z mezotelu (Aquilera 2005) Problémy při hodnocení: omezená použitelnost ELMI (artefakty) nedostatečný popis a standardizace techniky biopsie i histologického hodnocení v publikacích omezená velikost vzorku některé ze změn jsou i u urémie bez PD

Cíle práce 1. navrhnout soubor parametrů pro kvantifikaci krevních cév peritonea a síly submezotelového vaziva 2. porovnat rozdíly při hodnocení těchto parametrů různými pracovníky

Materiál a metody 72 sériových řezů (síla 5 µ) bločkem biopsie parietálního peritonea zelený trichrom s Verhoeffovým železitým hematoxylinem 5 řezů zpracováno kombinací lektinové histochemie (Wheat Germ Agglutinin) a imunohistochemie (vwf) 5 řezů IHC α-sm-aktin moduly PointGrid, LineSystem a CountingFrame SW Ellipse3D (ViDiTo, Košice, SR) výběr 9 řezů ze série z každého řezu ještě 4 zorná pole při zvětšení hodnoceno pozorovateli A, B, C s identickým nastavením parametrů software Intraclass correlation coefficient (Shrout 1979) (Statistica 7.1, Statsoft CZ)

Odhady ploch/objemů testovacími mřížkami Obr. 1: Superpozice bodové testovací mřížky na mikrofotografii. Pravděpodobnost výskytu průsečíku s ROI je úměrná plošnému podílu ROI.

odhad plochy ROI v rovině řezu pomocí bodové testovací sondy (mřížky), rovnice 1, esta = a P (1) Delesseho princip plošný podíl dává odhad objemového podílu téže složky: A A = V V. (2) výpočet odhadu celkového objemu ROI Cavalieriho metoda mezi vybranými řezy je konstantní známá vzdálenost T (např. 40 µm), plochy jednotlivých řezů a součet těchto ploch A indexovaných i (v počtu m = 8) se poté vynásobí vzdáleností T podle rovnice 3. estv = T (A 1 + A2 +... + Am) (3)

Odhady povrchové hustoty systém lineárních sond S V (Y, ref) = S(Y ) V (ref) [m 1 ], (4) kde S V (Y, ref) je povrchová hustota plochy povrchu S(Y ) v referenčním objemu V (ref). S V = 2I L, (5) S V (Y, ref) = 2 n I i=1 i l/p n P, (6) i=1 i kde I L je počet průsečíků plochy s lineárními testovacími sondami, l/p je délka testovací linieku počtu bodů pomocné mřížky. předpokladem je náhodnost orientace řezů (u objemů ne) testovací linie prokládané vzorkem musí být izotropní IUR či VUR řezy

Vertikální uniformní náhodné řezy VUR řezy nejsou izotropní ve 3-D izotropii zajistíme jen v arbitrárně zvolené horizontální rovině rotací o úhel φ vzorek pak krájíme systematicky náhodně kolmo na horizontální rovinu potřebujeme systém křivek, jejichž délková hustota je úměrná sin θ Obr. 2: Abitrární orientace horizontální roviny a rotace φ kolem vertikální osy.

Odhady plochy povrchů cykloidy s kratší osou s vertikálou mají délkovou hustotu úměrnou sin θ kombinace roviny generované VUR protokolem a sítí cykloid je ekvivalentní izotropním řezům (IUR) ve 3-D cykloidy lze použít k odkadu povrchové hustoty na VUR řezech Obr. 3: Síť cykloid.

Vzorkování Na každé úrovni odběru/vzorkování odebrané tkáně či histologických řezů by měl proběhnout systematický nestranný náhodný výběr. Obr. 4: Systematický nestranný náhodný výběr. 1. Pozice prvního vzorku v sérii je určena náhodným číslem. 2. Pozice dalších vzorků jsou ekvidistantní vzhledem k prvnímu. 3. Hustota vzorkování se řídí požadovaným koeficientem chyby. 4. Rozptyl metody je vždy minimálně stejný jako u prostého náhodného výběru, většinou je však význačně nižší.

Hodnocení koeficientu chyby CE je užitečnou mírou variability, která je pro základní soubor definována: CE = SD x (7) Posouzení variability výběru Cavalieriho řezů prostorově korelovanými objekty hodnocení variability způsobené výběrem (sampling error) odhadem CE (rovnice 8, 9) dle Gundersena a Jensenové (1987): estce n = 1 ai 3A + C 4B 12 (8) A = n a i a i, B = i=1 n 1 i=1 a i a i+1, C = n 2 i=1 a i a i+2 (9)

estv1: objem celého vzorku na řezu = 4 10 9 µm 3 ICC: 0,894 (0,716 0,970) Obr. 5: Odhad estv1.

estv2: objem submezotelového kolagenního vaziva = 2, 17 10 8 µm 3 ICC: 0,862 (0,629 0,961) Obr. 6: Odhad estv2.

estv3: objem všech cév rozlišitelných při daném zvětšení v subserózním vazivu = 1, 94 10 8 µm 3 ICC: 0,912 (0,769 0,975) Obr. 7: Odhad estv3.

estv4: objem drobných cév v kolagenním submezotelovém vazivu (celkem ze 4 zorných polí z každého z 9 řezů) = 1, 18 10 5 µm 3 ICC: 0,990 (0,984 0,994) Obr. 8: Odhad estv4.

estv5: objem submezotelového kolagenního vaziva (při velkém zvětšení) = referenční objem pro estv4 (celkem ze 4 zorných polí z každého z 9 řezů) = 9, 75 10 6 µm 3 ICC: 0,992 (0,987 0,995) Obr. 9: Odhad estv5.

ests1: plocha peritoneálního povrchu vzorku = 1, 25 10 6 µm 2 ICC: 0,745 (0,440 0,921) Obr. 10: Odhad ests1.

ests2: vnitřní povrch všech cév rozlišitelných při daném zvětšení v tukovém subserózním vazivu = 4, 94 10 6 µm 2 ICC: 0,892 (0,721 0,969) Obr. 11: Odhad ests2.

ests3: vnitřní povrch malých cév v submezotelovém kolagenním vazivu při velkém zvětšení = 6, 44 10 4 µm 2 ICC: 0,961 (0,937 0,977) Obr. 12: Odhad ests3.

ests4: povrch hranice mezotel/kolagen u snímků při velkém zvětšení = 1, 02 10 5 µm 2 ICC: 0,868 (0,752 0,928) Obr. 13: Odhad ests4.

Analýza CE Obr. 14: Pro CE 0, 05 je nutno hodnotit min. 9 řezů ze série 72.

von Willebrandův faktor (endotel) Obr. 15: Počítání profilů vwf-pozitivních shluků (kapilár).

von Willebrandův faktor (endotel) Obr. 16: Hodnocení referenční plochy submezotelového vaziva.

von Willebrandův faktor (endotel) Obr. 17: Počítání profilů vwf-pozitivních shluků (kapilár).

von Willebrandův faktor (endotel) Obr. 18: Počítání profilů vwf-pozitivních shluků (kapilár).

α-sm aktin Obr. 19: Aktin-pozitivní buňky mohou být významné v submezotelovém vazivu.

α-sm aktin Obr. 20: Aktin-pozitivní buňky mohou být významné v submezotelovém vazivu.

Diskuse poměr estv 2/estS1 udává střední sílu submezotelového kolagenního vaziva = 173 µm; kontrolní měření kalibrovanou úsečkou (n=45) = 144 µm poměr ests2/estv 1 ukazuje povrchovou hustotu velkých cév v tukovém subserózním vazivu poměr a ests3/estv 5 ukazuje povrchovou hustotu malých cév v submezotelu poměr Q A = V P 2/estV 5 je analogický relative microvessel number a poměr estv 4/estV 5 je obdobný parametru relative microvessel area (Numata 2003)

Diskuse většina publikací (Zareie 2005, van Westhenen 2005, Numata 2003) používá parametry založené na hodnocení počtu/plochy profilů cév profily cév jsou 2-D struktury (průměty do roviny řezu) a jejich počet/plocha úhlu mezi osou cévy a rovinou řezu a délce cévy hodnocení povrchů cév má v.s. větší biologický význam hodnocení Q A relative microvessel number, density of microvessel profiles je jednoduché, použitelné i u vzorků variabilního vzhledu, efektivní a může vypovídat o ev. angiogenezi má smysl hodnotit větší cévy v subserózním vazivu? použití IHC? αsm-actin+ myofibroblasty u fibrózy;

Perspektivy 1. porovnání vzorků peritonea: za normy (bez urémie) během PD po HD (příjemci Tx ledviny) 2. Existuje korelace parametrů mikroskopických a klinických? 3. další testování variability na větším počtu vzorků

Závěr 1. Představili jsme novou metodiku nestranné stereologické analýzy cév a vaziva peritonea na mikroskopické úrovni. 2. Její validita a korelace s klinickými parametry bude předmětem dalších studií.

Literatura [1] Di Paolo N., Sacchi G.: Atlas of peritoneal histology in normal conditions and dutiny peritoneal dialysis. Perit. Dial. Int. 2000, Vol. 20, Suppl.3. [2] Gundersen H.J.G., Jensen E.B.: The efficiency of systematic sampling in stereology and its prediction. J. Microsc. 1987, 147:229 263. [3] Numata M., Nakayama M., Nimura S. et al.: Association between an increased surface area of peritoneal microvessels and a high peritoneal solute transport rate. Perit. Dial. Int. 2003, 23:116 122. [4] Opatrná S., Opatrný K.: Peritoneální dialýza aktuální trendy. Postgraduální medicína 2003, 5:560 564. [5] Shrout P.E., Fleiss J.L.: Intraclass Correlations: Uses in Assessing Rater Reliability. Psychological Bulletin 1979, 2:420 8. [6] van Westrhenen R., Aten J., Aberra M. et al.: Effects of inhibition of the polyol pathway during chronic peritoneal exposure to a dialysis solution. Perit. Dial. Int. 2005, Suppl 3:S18 S21. [7] Zareie M., van Lambalgen A.A., ter Wee P.M. et al.: Better preservation of the peritoneum in rats exposed to amino acid-based peritoneal dialysis fluid. Perit. Dial. Int. 2005, 25:58 67.

Děkuji Vám za pozornost. Práce byla podpořena výzkumným záměrem LF UK v Plzni MSM0021620819 Náhrada a podpora funkce některých životně důležitých orgánů.