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Fachbereich Veterinärmedizin


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    Publikationsdatenbank

    Mastzelltumorgrading:
    wo zähle ich den Mitotic Count? (2019)

    Art
    Vortrag
    Autoren
    Bertram, C. A. (WE 12)
    Aubreville, M.
    Gurtner, C. (WE 12)
    Kershaw, O. (WE 12)
    Maier, A.
    Klopfleisch, R. (WE 12)
    Kongress
    62. Jahrestagung der Fachgruppe Pathologie der Deutschen Veterinärmedizinischen Gesellschaft
    Fulda, 02. – 03.03.2019
    Quelle
    Tierärztliche Praxis : Ausgabe K, Kleintiere, Heimtiere
    Bandzählung: 47
    Heftzählung: 3
    Seiten: 209
    ISSN: 2567-5842
    Verweise
    URL (Volltext): https://www.thieme-connect.com/products/ejournals/html/10.1055/s-0039-1688607
    DOI: 10.1055/s-0039-1688607
    Kontakt
    Institut für Tierpathologie

    Robert-von-Ostertag-Str. 15
    14163 Berlin
    +49 30 838 62450
    pathologie@vetmed.fu-berlin.de

    Abstract / Zusammenfassung

    Einleitung:
    Das Tumorgrading für kanine kutane Mastzelltumoren (MCT) sieht vor, dass der Mitotic Count (MC) in 10 hpf mit der höchsten Mitosedichte ermittelt wird. Da größere Gewebeschnitte aus einer Fläche von > 1000 hpf bestehen, erscheint die Auswahl dieser Tumorregion jedoch willkürlich.

    Material und Methoden:
    Insgesamt 43890 Mitosefiguren wurden in HE-Schnitten von 14 Low- und 14 High-Grade-MCT markiert und der MC in allen möglichen Tumorregionen computerisiert errechnet. Drei Pathologen bestimmten den MC manuell. Eine vollautomatische Analysesoftware zur Selektion der Tumorregion mit der höchsten Mitosedichte wurde entwickelt.

    Befunde:
    Während in 2/3 der Fälle die Auswahl der Tumorregion nur einen geringen Einfluss auf das Grading (High Grade bei MC ≥7) hatte, wurde in 1/3 der Fälle eine extreme Variabilität in Abhängigkeit von der Tumorregion festgestellt. Beim manuellen Auszählen wurde nur gelegentlich eine mitotisch aktive Region ausgewählt. Hingegen konnte die Analysesoftware zuverlässig eine Region im obersten Quartil der Mitosedichte ermitteln.

    Schlussfolgerung:
    Die automatisierte Bildanalyse stellt einen vielversprechenden Lösungsansatz für die zuverlässige und reproduzierbare MC-Bestimmung dar. Die klinische Anwendbarkeit der Software wird zurzeit untersucht.