乾癬皮膚における免疫細胞浸潤および表皮増殖の客観的な定量化：デジタル画像分析と手動カウントの比較

デジタル病理と画像分析は、過去数年間に広範囲に発展してきました。特に、全体の滑りのスキャン、ソフトウェア、およびコンピューター処理の進歩により、これらの方法を組織ベースの研究に適用することができます。今日、このタスクは、観察者間および観察者内変動を含む病理学者による退屈な手動評価によって支配されています。免疫組織化学染色の自動定量的評価は、細胞および組織構造から数値測定を客観的に抽出する可能性があり、臨床研究における効率的な高スループット分析を可能にします。乾癬皮膚サンプルにおける手動細胞数の公開されたデータは、この研究では、デジタル画像分析（DIA）ソフトウェアを使用して再評価されました。CD3、CD4、CD8、CD45R0、およびKI-67のために免疫組織化学的に染色された全体のスライドをスキャンし、単純なしきい値分析を使用して定量的に評価しました。0.85〜0.95の範囲のR値を使用した回帰分析は、細胞数の手動数と自動化されたDIAによって得られた染色密度との間の良好な相関関係を示しています。さらに、自動化された画像解析は、広範なしきい値で信頼できること、および強度の違いに堅牢であり、したがって高スループット分析に役立つことを示しています。DIAは、自動化されたセルの定量化のための実行可能な技術的アプローチです。その出力は、従来の手動セルカウントと高い相関があるため、スループットを増やし、分析時間を大幅に短縮できます。

Digital pathology and image analysis have developed extensively during the last couple of years. Especially the advance in whole-slide scanning, software, and computer processing makes it possible to apply these methods in tissue-based research. Today this task is dominated by tedious manual assessments by pathologists with the interobserver and intraobserver variation this includes. Automated quantitative assessment of immunohistochemical staining has the potential to objectively extract numerical measures from cell and tissue structures, and allows efficient high throughput analysis in clinical research. Published data of manual cell counts in psoriatic skin samples were in this study reevaluated using the digital image analysis (DIA) software. Whole slides immunohistochemically stained for CD3, CD4, CD8, CD45R0, and Ki-67 were scanned and quantitatively evaluated using simple threshold analysis. Regression analysis with R values in the range of 0.85 to 0.95 indicates a good correlation between the manual count of cell numbers and the staining density obtained by automated DIA. Moreover, we show that the automated image analysis is reliable over a broad range of thresholds and that it is robust to differences in staining intensities and hence useful for high throughput analysis. DIA is a viable technical approach for automated cell quantification. Its output highly correlates to the conventional manual cell counting and hence allows for increasing the throughput and reducing the analysis time significantly.