定量数字图像分析用于评估皮肤纤维化与系统性硬化症患者的胰腺病理评分相关

科学领域:

• 类风湿病学 类风湿病学
• 皮肤病学 皮肤病学
• 数字病理学数字病理学

背景情况:

• 系统性硬化症 (SSc) 是一种自身免疫性疾病,导致渐进性纤维化.
• 精确的皮肤纤维化评估对于SSc管理至关重要,但缺乏可靠的定量方法.
• 传统的组织病理学评分在客观性和可重现性方面存在局限性.

研究的目的:

• 为了比较计算机辅助的数字图像分析与SSc皮肤纤维化传统的半定量组织病理评分.
• 评估开源软件 (QuPath) 和定制 MATLAB 工具 (CurveAlign) 对定量纤维化评估的实用性.

主要方法:

• 从SSc患者和健康对照组收集了皮肤活检.
• 通过使用修改的凯泽和法尔奇标准进行传统的病学评分.
• 使用QuPath进行全幻灯片图像分析 (细胞性,原密度) 和CurveAlign进行原对齐评估.

主要成果:

• 与对照组相比,SSc样本显示了化原,皮肤纤维细胞细胞性和整体组织病理学评分的显著差异.
• 定量分析显示皮肤细胞性降低,原蛋白密度增加,SSc.中更高的原蛋白对齐.
• 计算机辅助分析表明与传统的评分方法有很好的相关性.

结论:

• 使用像QuPath和CurveAlign这样的工具进行计算机辅助定量分析,可以提高SSc皮肤评估的客观性和可重现性.
• 这些数字病理学工具可以在SSc临床实践和试验中推进个性化纤维化评估.
• 建议通过更大的纵向研究进行进一步验证.