Development of a new automated method for the quantification of nuclear immunohistochemical markers

Abstract

Antecedentes: La evaluación de marcadores inmunohistoquímicos se realiza con fines diagnósticos, terapéuticos e investigadores de forma manual. La utilización del análisis informatizado de imágenes digitales para evaluar estos marcadores aún no es suficientemente eficaz. <br/>Objetivos: Diseñar un nuevo procedimiento informatizado para cuantificar marcadores inmunohistoquímicos nucleares y evaluar los efectos de la compresión de imágenes. <br/>Métodos: El procedimiento desarrollado consta de diferentes etapas, donde se evalúan diferentes marcadores immunohistoquímicos utilizados en cáncer de mama y en linfoma. <br/>Resultados: El análisis estadístico demostró una gran validez del método automatizado. La redondez fue el único parámetro morfológico afectado por la compresión. Unos factores correctores fueron desarrollados para corregir esta afectación y la variabilidad en la cuantificación producida por esta afectación. <br/>Conclusiones: Este nuevo procedimiento automatizado es un método objetivo, más rápido y reproducible que tiene un excelente nivel de precisión, incluso con imágenes digitales de elevada complejidad y también en imágenes comprimidas. <br/>Background: The evaluation of immunohistochemical markers is carried out manually for diagnostic, therapeutic and research purposes. The use of a computerized digital image analysis to evaluate these markers is not sufficiently effective yet.<br/><br/>Objectives: To design a new computerized procedure to quantify nuclear immunohistochemical markers and evaluate the effects of image compression.<br/><br/>Methods: The procedure developed consists of several stages which evaluate different immunohistochemical markers used in breast cancer and lymphoma.<br/><br/>Results: Statistical analysis demonstrated a high validity of the automated method. The roundness was the only morphological parameter affected by compression. Some correction factors were developed to correct this disorder and the variability in the measurement caused by this disorder.<br/><br/>Conclusions: This new automated process is objective, faster and it has also an excellent level of accuracy, even with highly complex digital images and compressed images.