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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/66445| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Desenvolvimento e validação de um método para análise morfométrica e fractal da rede vascular peritumoral em modelos experimentais de câncer |
| Título em inglês: | Development and validation of a method for morphometric and fractal analysis of the peritumoral vascular network in experimental cancer models |
| Autor(es): | Jamacaru, Francisco Vagnaldo Fechine |
| Orientador: | Moares, Maria Elisabete Amaral de |
| Palavras-chave: | Carcinossarcoma;Densidade Microvascular;Software;Preparações Farmacêuticas;Neoplasias |
| Data do documento: | 2018 |
| Citação: | JAMACARU F. V. F. Desenvolvimento e validação de um método para análise morfométrica e fractal da rede vascular peritumoral em modelos experimentais de câncer. 2018. 134 f. (Mestrado em Farmacologia Clínica) - Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018. Disponível em: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/66445. Acesso em: 14/06/2022. |
| Resumo: | O crescimento tumoral é dependente da indução de angiogênese, um processo fisiopatológico complexo que pode ser modificado pela ação de fármacos. Por conseguinte, o desenvolvimento de métodos que quantifiquem apropriadamente a angiogênese tumoral, tanto em tumores humanos como em modelos experimentais de câncer, é imprescindível para a avaliação da eficácia terapêutica de fármacos antiangiogênicos. Assim, o objetivo deste estudo foi desenvolver e validar um sistema computacional para análise morfométrica e fractal da vasculatura peritumoral em um modelo murino de implante heterotópico subcutâneo de células neoplásicas. Para tanto, desenvolveu-se um programa de computador composto por cinco módulos que caracterizam fases distintas do processamento das imagens: seleção da região de interesse, pré-processamento, segmentação, pós-processamento e quantificação. O sistema identifica e segmenta automaticamente a rede vascular e quantifica o padrão arquitetural da vasculatura peritumoral, de forma rápida e objetiva, mediante a determinação da dimensão fractal e dos seguintes descritores morfométricos: área vascular, densidade de área vascular, perímetro vascular, comprimento vascular total, número de vasos sanguíneos, número de pontos terminais, número de bifurcações, número de nós, número de ramificações, densidade vascular e espessura vascular. O processo de validação do sistema computacional proposto (método automático) envolveu a avaliação da validade e da reprodutibilidade. Para tanto, utilizaram-se imagens digitais da rede vascular da circunvizinhança do tumor obtidas, de forma padronizada e sem o emprego de meios para contrastar os vasos, de um modelo de implante subcutâneo heterotópico de células do carcinossarcoma 256 de Walker no dorso de ratos. A avaliação da validade do método automático compreendeu a comparação do reconhecimento automático dos vasos sanguíneos realizado pelo software em 25 subimagens com o reconhecimento manual efetuado por dois examinadores (padrão-ouro), determinando-se então a sensibilidade, especificidade e o coeficiente de concordância kappa. Envolveu também a quantificação da concordância entre os métodos manual e automático na mensuração dos descritores morfométricos. Compreendeu ainda a comparação do desempenho do sistema proposto com o de um software comparador em relação à determinação da dimensão fractal em 30 imagens. Para avaliar a confiabilidade, dois examinadores utilizaram o método automático para analisar 30 imagens em dois momentos. A concordância entre métodos, intra-examinadores e interexaminadores foram medidas pelo coeficiente de correlação intraclasse. A sensibilidade do método automático foi de 84,64%, enquanto a sua especificidade foi de 96,72%. A concordância entre o reconhecimento manual e o reconhecimento automático dos vasos sanguíneos foi classificada pela estatística kappa como quase perfeita. Situou-se entre boa e excelente a concordância entre as medições dos descritores morfométricos efetuadas pelos métodos manual e automático. Avaliou-se como excelente a concordância entre o sistema proposto e o software comparador em relação às medições da dimensão fractal. A concordância interexaminadores foi quantificada como boa no momento 1 e como moderada a boa no momento 2. A concordância intra-examinador foi avaliada como boa para o examinador 1 e como moderada a boa para o examinador 2. Portanto, tais dados demonstram que o sistema computacional proposto constitui um método acurado e reprodutível para análise morfométrica e fractal da rede vascular peritumoral. |
| Abstract: | Tumor growth is dependent on the induction of angiogenesis, a complex pathophysiological process that can be modified by the action of drugs. Thus, the development of methods that appropriately quantify tumor angiogenesis, both in human tumors and in experimental cancer models, is imperative for the evaluation of the therapeutic efficacy of antiangiogenic drugs. Therefore, the objective of this study was to develop and validate a computational system for morphometric and fractal analysis of the peritumoral vasculature in a murine model of subcutaneous heterotopic implant of neoplastic cells. For this, a computer program was developed consisting of five modules that characterize different stages of images processing: selection of the region of interest, preprocessing, segmentation, post-processing and quantification. The system automatically identifies and segments the vascular network and quantifies the architectural pattern of the peritumoral vasculature, in a fast and objective fashion, by determining the fractal dimension and the following morphometric descriptors: vascular area, vascular area density, vascular perimeter, total vascular length, number of blood vessels, number of end points, number of bifurcations, number of nodes, number of branches, vascular density and vascular thickness. The validation process of the proposed computational system (automatic method) involved the evaluation of validity and reliability. Thus, there were used digital images of the vascular network of the tumor surrounding areas, obtained, in a standardized fashion and without applying means of contrasting the vessels, of a model of subcutaneous heterotopic implant of Walker's 256 carcinossarcoma cells on the back of rats. The evaluation of the validity of the automatic method included the comparison of automatic recognition of blood vessels performed by the software on 25 subimages with the manual recognition performed by two raters (gold-standard) and then determining the sensitivity, specificity and the kappa coefficient . It also involved the quantification of agreement between manual and automatic methods in the measurement of morphometric descriptors. Furthemore, it included the comparison of the performance of the proposed system with that of a comparator software in relation to the determination of the fractal dimension in 30 images. To assess reliability, two examiners used the automatic method for analyzing 30 images at two moments. The intra-rater, inter-raters and between methods agreement was assessed by calculating intraclass correlation coefficient. The sensitivity of the automatic method was 84.64%, while its specificity was 96.72%. The agreement between manual and automatic recognition of blood vessels was classified as almost perfect, according to kappa statistics. It was classified as good to excellent the agreement between the measurements of the morphometric descriptors performed by manual and automatic methods. The agreement between the proposed system and the comparator software in relation to fractal dimension measurements was excellent. Inter-raters agreement was quantified as good at moment 1 and as moderate to good at moment 2. Intra-rater agreement was assessed as good for examiner 1 and as moderate to good for examiner 2. Therefore, such results demonstrate that the proposed computational system constitutes an accurate and reproducible method for morphometric and fractal analysis of the peritumoral vascular network. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/66445 |
| Aparece nas coleções: | DFIFA - Dissertações defendidas na UFC |
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