Estudio de muestras de tejido mamario embebidas en parafina mediante espectroscopía de fluorescencia para soporte al diagnóstico en histopatología

Abstract

En la presente investigación se realizó un estudio de tejido mamario embebido en parafina por medio de la técnica de Espectroscopía de Fluorescencia. Se realizó alianza con el Instituto Caldense de Patología, quienes proporcionaron las muestras para el estudio. Se midieron 56 muestras de tejido de mama, de las cuales se obtuvieron 495 espectros de fluorescencia que fueron procesados mediante un algoritmo desarrollado en el grupo de investigación a través de Matlab, el cual normalizó los datos y generó los parámetros más relevantes de cada espectro, como amplitud, área, FWHM, entre otros, con el fin de implementar modelos estadísticos para el análisis de los datos, dentro de los cuales se encuentra el Análisis de Componentes Principales (PCA), Conglomerados, K-medias y Análisis Discriminante Lineal (LDA), con el fin de identificar las variables más representativas que permitan realizar una clasificación de tejido con normalidad o patología. Los espectros de fluorescencia tuvieron una variación marcada entre las dos muestras de cada paciente, se identifican los fluoróforos presentes en el tejido, el Colágeno, Elastina, NADH y Flavinas con intensidades altas y bajas, de acuerdo con tipo de muestra, normal o patológica, clasificada por Histopatología. Mediante PCA se valida la distribución de normalidad de los datos y se identifican las variables que mayor correlación presentan para la clasificación del tejido, en este caso la amplitud de Elastina y NADH (Amp2 y Amp3). El modelo de conglomerados y K-medias, permitió visualizar la clasificación en cluster, donde se obtuvo un 70,7% de explicación de los datos para 3 cluster, mientras que en el caso de 2 clúster se explica el 63,7%; este resultado nos permite analizar y revisar, con mayor detalle la clasificación de los tejidos, que en vez de la asignación de 2 grupos (normalidad y patología), se adicione un tercer grupo en ese caso como sospecha. Con el modelo LDA, se confirmaron las amplitudes de cada fluoróforo como las variables características de la información espectral, y lograron obtener predicciones del 98% para la clasificación de patología y 96,3% para normalidad. El diagnóstico histopatológico se confirmó, a través de los análisis espectrales desarrollados, presentando 18 confirmaciones por pares de muestras de las 28 paciente analizadas, 11 con coincidencias directas y 7 con diagnóstico patológico en el par de muestras por paciente, es decir un 64,3% de coincidencia con el diagnóstico patológico; estos resultados permiten afirmar que el estudio de tejido mamario por espectroscopía de fluorescencia es un apoyo diagnóstico para el médico patólogo. (Texto tomado de la fuente)

In this research, a study of paraffin-embedded breast tissue was carried out using the Fluorescence Spectroscopy technique. An alliance was made with the Instituto Caldense de Patología, who provided the samples for the study. 56 samples of breast tissue were measured, from which 495 fluorescence spectra were obtained, which were processed using an algorithm developed in the research group through Matlab, which normalized the data and generated the most relevant parameters of each spectrum. such as amplitude, area, FWHM, among others, in order to implement statistical models for data analysis, among which are Principal Component Analysis (PCA), Clusters, K-means and Linear Discriminant Analysis (LDA), in order to identify the most representative variables that allow a tissue classification with normality or pathology. The fluorescence spectra had a marked variation between the two samples of each patient, the fluorophores present in the tissue, the Collagen, Elastin, NADH and Flavins with high and low intensities, according to the type of sample, normal or pathological, classified by Histopathology. Using PCA, the normality distribution of the data is validated and the variables with the highest correlation for tissue classification are identified, in this case the amplitude of Elastin and NADH (Amp2 and Amp3). The conglomerate and K-means model allowed visualizing the cluster classification, where a 70.7% explanation of the data was obtained for 3 clusters, while in the case of 2 clusters, 63.7% was explained, this result It allows us to analyze and review, in greater detail, the classification of the tissues, which instead of assigning 2 groups (normality and pathology), a third group is added in that case as suspicion. With the LDA model, the amplitudes of each fluorophore were confirmed as the characteristic variables of the spectral information, and they managed to obtain predictions of 90% for the classification of pathology and 96.3% for normality. The histopathological diagnosis was confirmed, through the spectral analysis developed, presenting 18 confirmations by pairs of samples from the 28 patients analyzed, 11 with direct coincidences and 7 with pathological diagnosis in the pair of samples per patient, that is, 64.3 % of coincidence with the pathological diagnosis; these results allow us to affirm that the study of breast tissue by fluorescence spectroscopy is a diagnostic support for the doctor pathologic.