Введение к работе
Актуальность проблемы. Цитологическое исследование заболеваний щитовидной железы в предоперационной диагностике является практически незаменимым методом исследования, позволяющим диагностировать такие патологические процессы как адено-матозный и коллоидный зоб, тиреоидиты, папиллярный и медуллярный рак, фолликулярные опухоли (Петрова А. С, 1985; Голъдбрут Н. Н., 1993; Шапиро Н.А., 2003; Hamburger J.I., 1987; Aleio М., et al., 1991; Aguilar-Diosdado M., et al., 1997; Bakhos R., et al., 2000; Naylor В., 2000). Цитологическое исследование является определяющим в выборе метода лечения больного - консервативным или хирургическим путем (Демидов В. П. и др., 1983). Для получения материала применяется аспирационная диагностическая пункция щитовидной железы тонкой иглой, не требующая обезболивания, не травмирующая ткани и, практически, не имеющая осложнений (Богин Ю. Н. и др., 1992).
Особую проблему представляет собой определение объема хирургического вмешательства при операциях на узловых образованиях щитовидной железы (Fransilla К.О., et al., 1985; Akhtar M, et al., 1991; Goldstein R. E., et al., 2002). Диагностика папиллярного, медуллярного и недифференцированного раков щитовидной железы, как правило, не представляют особой сложности (Хмельницкий O.K.,; Kinder В.К., 2003.), однако, значительные трудности возникают при определении критериев злокачественности высоко-дифференцированных фолликулярных раков (Droese М., 1980; Akhtar М. et al., 1991; Carcanqiu М. L., et al., 1985; Collins В. Т., et al., 1995; Sarlis N.J. et al., 2002; Cochand-PrioUet В., et al., 2003; Pasieka J.L., 2003). До сих пор они не могут быть надежно различимы цитологически от фолликулярных аденом. Заключительное гистологические исследование фолликулярных опухолей также является очень трудным, так как клеточные критерии атипии почти ничего не вносят в патогистологическую картину (Краевский Н.А., 1993; Хмельницкий O.K., 2003). Окончательным доказательством для диагноза высокодифференцированного фолликулярного рака признается только обнаружение инвазии опухоли в сосуды и капсулу, что требует значительных временных затрат. Таким образом, рядом авторов принят термин "фолликулярная опухоль" или "фолликулярная пролиферация", отражающий сложность разграничения упомянутых новообразований и объединяющий их в одну группу по типу строения (Кондратьева Т.К., 1992; Mazzaferi E.L., 1993; Cibas Е. S.et al., 1996; Sarlis N.J, 2002).
He решенным остается вопрос о сущности, так называемых, атипических аденом. Наличие признаков выраженной атипии в этой группе опухолей при отсутствии капсуляр-ной и сосудистой инвазии является причиной значительного количества диагностических трудностей и ошибок. Природа доброкачественности новообразований, при выраженной
атипии клеток, остается неясной. Появление в ткани опухоли участков пролиферации и сниженной дифференцировки клеток не является критерием начала инвазивного роста в аденоме (Rosaj J., 1996; DeLellis R.A., 2004) Достаточно трудно оценить патологические процессы в опухоли, связанные с наличием минимального инвазивного роста или с переходными состояниями, при усилении пролиферативных и анапластических явлений. В то же время исследование патоморфологических процессов в фолликулярных неоплазиях подтверждает возможность этапного развития злокачественных новообразований с различной скоростью роста и трансформацией переходных структур, о чем свидетельствует наличие структурных и цитологических переходных форм (Хмельницкий O.K., 2003.).
В настоящее время возможен прогресс в практике установления цитологического диагноза при онкологических заболеваниях. Исследования, проводимые с самыми различными алгоритмами (Автандилов Г.Г., 2002; Karakitsos P. et al., 1999), показали, что медицинские задачи, в том числе морфологическую диагностику патологических процессов, можно решать математическими методами с точностью и удобством. С математической точки зрения, диагностика является частным случаем классификации событий (Ежов А Н. и др., 1997). На практике диагноз зависит от множества определенных условий, из которых возможно учесть лишь приблизительный набор наиболее важных. Так как часть условий при этом не учитывается, алгоритм нахождения ответа не может быть определен точно. Искусственные нейронные сети, представляющие собой нелинейные системы, позволяют гораздо лучше классифицировать данные, чем обычно используемые линейные методы, значительно повышая специфичность метода диагностики, не снижая его чувствительности. Нейронные сети способны принимать решения, основываясь на выявляемых ими скрытых закономерностях в многомерных данных и способны к обучению на примерах, обобщая прежний опыт и применяя его в новых диагностических случаях (Горбань А.Н., 1998; Каллан Р., 2001; Окоп К. et al, 2001).
Цель исследования: изучить, проанализировать и сравнить информативность цитологических и гистологических параметров структурной организации доброкачественных и злокачественных фолликулярных опухолей щитовидной железы, полученных при оценке пунктатов, соскобов и гистологических срезов, методами компьютерного анализа изображений, для их дифференциальной диагностики с использованием нейросетевых технологий.
Задачи исследования: 1. Изучить цитологические особенности фолликулярных опухолей в материале, полученном при аспирационной пункции тонкой иглой и интраоперационном соскобе и сопос-
тавить информативность цитологического исследования с диагнозами, установленными в результате независимых гистологических исследований.
Провести сравнительный анализ морфологического строения ткани и выполнить морфометрическое исследование структурных компонентов фолликулярных опухолей щитовидной железы в послеоперационном материале.
Провести компьютерный анализ изображений с морфометрией ядер клеток фолликулярной аденомы, фолликулярного рака и фолликулярного варианта папиллярного рака щитовидной железы.
Выполнить сравнительный статистический анализ морфометрических параметров ядер клеток и выявить достоверные отличия их величин в различных фолликулярных опухолях щитовидной железы.
Определить экспрессию антиапоптотического (bcl-2), проапоптотического (р53) и пролиферативного (Ki-67) генов в клетках фолликулярной аденомы, атипической фолликулярной аденомы, фолликулярного рака щитовидной железы с минимальной инвазией и папиллярного рака щитовидной железы с фолликулярным вариантом строения.
Используя цитологические и морфометрические параметры фолликулярных опухолей щитовидной железы обучить и протестировать искусственные нейронные сети, для создания дифференциально-диагностических программ на основе комплексного анализа полученных данных.
Используя статистический анализ данных, полученных в результате обучения искусственных нейронных сетей выявить наиболее значимые для дифференциальной диагностики цитологические и морфометрические критерии.
Обучить и протестировать искусственные нейронные сети, используя цветные цифровые цитологические изображения фолликулярных аденом и рака и определить дифференциально-диагностические возможности нейросетевого анализатора.
Научная новизна
Проведено сравнительное исследование патоморфологических и цитологических особенностей фолликулярных опухолей щитовидной железы и иммуногистохимический анализ экспрессии генов апоптоза и пролиферации, с использованием компьютерной системы анализа изображения, которое выявило дифференциально-диагностические возможности каждого из методов.
Определены количественные показатели степени пролиферативной активности, возможной атипии и активности опухолевого роста, которые позволили с высокой степенью достоверности дифференцировать фолликулярные аденомы, фолликулярный и папиллярный раки щитовидной железы при иммуногистохимическом исследовании.
Проведена дифференциальная диагностика фолликулярной аденомы, фолликулярного рака и папиллярного рака щитовидной железы с фолликулярным вариантом строения в цитологических и гистологических препаратах с применением методов компьютерной морфометрии. Установлено, что этот метод дает возможность с высокой степенью достоверности диагностировать папиллярный рак с фолликулярным вариантом строения на основании ряда морфометрических параметров.
Впервые проведен углубленный математический анализ особенностей распределения величин морфометрических параметров в фолликулярных опухолях щитовидной железы, применение разработанного критерия «наибольших величин» дает возможность успешно проводить дифференциальной диагностику фолликулярных аденом и фолликулярных раков щитовидной железы.
Впервые, применение «нейросетевых» технологий с использованием комплекса цитологических признаков и данных компьютерной морфометрии, в качестве входных данных, позволило значительно повысить точность дифференциальной диагностики фолликулярной аденомы и фолликулярного рака щитовидной железы.
С применением искусственных нейронных сетей и метода «ассоциативных правил» выявлены сочетания наиболее информативных качественных и количественных цитологических критериев, позволяющих проводить дифференциальную диагностику фолликулярной аденомы и фолликулярного рака щитовидной железы.
Впервые, с применением искусственной нейронной сети, с высокой степенью достоверности проведена дифференциальная цитологическая диагностика фолликулярных аденом и фолликулярных раков щитовидной железы по их цветным цифровым изображениям.
Теоретическое и практическое значение. Выявленные морфологические особенности доброкачественных и злокачественных фолликулярных опухолей щитовидной железы позволят устанавливать точный морфологический диагноз, проводить дифференциальную диагностику с другими поражениями (папиллярным раком). Это снижает вероятность ошибочного диагноза, и дает возможность планировать рациональное лечение, помогает выбирать адекватную хирургическую тактику, уточнить прогноз заболевания Повышение уровня дооперационной диагностики опухолей позволяет снизить количество неоправданных хирургических вмешательств. Использование новых высокотехнологичных методов исследования (компьютерного анализа изображения, нейросетевых систем) способствует сокращению времени на установление диагноза, повышению диагностической чувствительности и точности метода клинической цитологии как на дооперационном
этапе, так и во время интраоперационного исследования, уменьшая их зависимость от квалификации врача.
Положения, выносимые на защиту:
Морфометрическое исследование структур опухоли в гистологических образцах объективизирует результат исследования фолликулярных опухолей на послеоперационном этапе, позволяет дифференцировать фолликулярных аденомы и рак при сравнении величины площади сосудов (васкуляризации), степени фиброзирования и плотности распределения клеток в ткани опухоли. Вместе с тем, отсутствуют количественные критерии цитологической дифференциальной диагностики фолликулярных аденом и фолликулярного рака щитовидной железы при изучении тонкоигольных аспирационных пунктатов и интраоперационных соскобов.
Возможна дифференциальная гистологическая и цитологическая диагностика папиллярного рака с фолликулярным вариантом строения от иных фолликулярных опухолей щитовидной железы, на основании свойственных всему семейству папиллярных раков особенностей ядер, а также ряда объективных дифференциально-диагностических параметров, полученных при компьютерной морфометрии опухолевой ткани и клеток (соотношение диаметров фолликулярных структур, величина площади стромального компонента и плотность распределения клеток, средние величины площади, периметра и оптической плотности ядер).
Иммуногистохимическое исследование экспрессии генов р53, bcl-2 и Кі-67 в клетках фолликулярных опухолей с определением количественных параметров (индексов мечения и оптической плотности клеток), вычислением показателей, характеризующих «баланс» противо- и проапоптотических факторов может иметь объективное дифференциально-диагностическое и прогностическое значение, характеризуя пролиферативный потенциал и активность опухолевого роста фолликулярных и папиллярных раков щитовидной железы. Полученные данные свидетельствуют о том, что атипическая аденома является опухолью с высокой степенью риска злокачественной трансформации.
Применение искусственных нейронных сетей для дифференциальной диагностики фолликулярных аденом и фолликулярного рака щитовидной железы с использованием наиболее информативных качественных цитологических признаков, морфометрических параметров ядер и цветных цифровых изображений образцов цитологических препаратов, позволяет максимально объективизировать процесс диагностики, сократить время и трудоемкость исследования и вывести его на принципиально новый технологический уровень, повысив чувствительность метода до 92%.
Апробация работы. Основные положения диссертации доложены и обсуждены на IV международном съезде Ассоциации клинических цитологов России (Великий Новгород, 2001), на IX научной конференции "Новые направления и разработки в онкомор-фологии" (Москва, 2003), международной научно-практической конференции "Современные проблемы морфологической диагностики опухолей" (Иркутск, 2003), на V всероссийском съезде Ассоциации клинических цитологов России, (Псков, 2003), на VI международном семинаре патологоанатомов и клинических цитологов (Нижний Нового-род, 2004), на VI международном съезде Ассоциации клинических цитологов (Новосибирск, 2005), на международной научной конференции «Интеллектуальные системы принятия решений и прикладные аспекты информационных технологий» (Евпатория, 2005), на расширенном Пленуме Центрального Исполнительного Совета Ассоциации клинических цитологов России, посвященного 160-лет ию компании «Carl Zeiss» (Москва, 2006).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 39 печатных работ, в том числе 8 статей в периодических и научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем диссертации. Содержание диссертации изложено на 297 стр. машинописного текста. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания материалов и методов исследования, пяти глав собственных исследований с обсуждением, заключения, выводов, списка литературы, приложения. Текст иллюстрирован 30 таблицами, 30 графиками, 72 микрофотографиями, 25 приложениями Список литературы включает 460 источников, из которых 91 отечественный и 369 иностранных.
Похожие диссертации на Патоморфология фолликулярных опухолей щитовидной железы и их дифференциальная диагностика методом компьютерного анализа изображений и нейросетевых технологий
