Diseño de un proceso de validación de patología digital en cáncer de mama

Abstract

El advenimiento de la Patología Digital (PD) y la creación de placas virtuales ofrecen nuevas posibilidades para el procesamiento, análisis e interpretación de imágenes que se suman al creciente interés en la cuantificación de células y/o biomarcadores para dar apoyo a la decisión diagnóstica, pronostica y terapéutica sobre todo en patologías como el cáncer [1-3]. En este sentido, la Asociación Americana de Oncología Clínica (ASCO) y el Colegio Americano de Patólogos (CAP) han mencionado el uso del análisis de imágenes, como método deseable para cuantificar marcadores inmunohistoquímicos en cáncer de mama (CM), tales como el receptor 2 del factor de crecimiento epidérmico humano (HER2) y receptores hormonales [4-6]. Actualmente, en países desarrollados (norteamericanos, europeos y asiáticos) se han realizado estudios que validan este tipo de procedimientos [7-12], sin embargo, no existen antecedentes de que estos hayan sido realizados en Chile, ya que esta tecnología esta recientemente presente en el territorio nacional. Hoy en día el Centro de Patología Digital Asistido por Internet (CPDAI) cuenta con estos recursos abriendo una oportunidad de uso y aplicación de esta tecnología como apoyo al diagnóstico clínico en la cual se hace imperiosa su validación. En el presente proyecto se diseñó e implementó un proceso de validación de DP y su aplicación específica en CM en un contexto nacional. Se estandarizaron algoritmos pre-definidos del software comercial Visiopharm para la cuantificación de marcación inmunohistoquímica (IHQ) de HER2 y receptores hormonales. Además, permitió proponer una nueva metodología de cuantificación nuclear usando las herramientas existentes en el software, que se denominó Region Growing (RG). El flujo de trabajo del proceso de validación fue representado en la notación estándar de modelo de negocios (Business Process Model and Notation, BPMN). La estandarización y validación de los algoritmos de cuantificación incluyó 46 biopsias de tejido mamario procesadas en IHQ, de las cuales 26 corresponden a HER2, 10 a receptores de estrógeno (RE) y 10 a receptores de progesterona (RP). Los algoritmos fueron ajustados y entrenados a la evaluación diagnóstica de 3 patólogos con experiencia (gold standard) en un conjunto de entrenamiento y verificadas en un conjunto de validación. En HER2 la concordancia observada entre la evaluación de los patólogos versus la cuantificación mediante algoritmos fue de k = 0.51 (71.4%) que corresponde a un nivel de concordancia moderado similar a la observada entre los patólogos que varía entre k = 0.27 a 0.51. Los resultados obtenidos mediante la cuantificación con el algoritmo RG para receptores hormonales fueron comparados según niveles de confiabilidad de Krippendorff's alpha. Para los 10 casos de RE se obtuvo un k-alpha = 0,99 que corresponde a un nivel altamente confiable, en tanto que para RP el valor de k-alpha = 0.2 con nivel no confiable. La baja concordancia encontrada entre la cuantificación mediante algoritmo versus la evaluación de patólogos se puede explicar con factores como i) variabilidad inter-observador, ii) heterogeneidad intrínseca del tejido mamario y iii) variabilidad en los procesos de preparación del tejido y tinción IHQ. Los dos últimos factores dificultan tanto la evaluación realizada por los patólogos como la cuantificación mediante algoritmo. A través de este primer estudio se ha podido establecer, implementar y estandarizar un conjunto de procedimientos y protocolos para la implementación y uso de las herramientas de la PD en la realidad nacional. Los algoritmos de análisis de imagenes presentan valores de concordancia y confiabilidad equivalentes a la evaluación realizada por los patólogos. Este método puede ser optimizado en términos de concordancia, mejorando variables previas a la cuantificación, como, por ejemplo, el procesamiento del tejido y la calidad de la tinción IHQ, a través de la estandarización de dichos procesos y/o contar con controles de calidad en IHQ externos. Los avances actuales junto con la mejora de la tecnología, sin duda abrirán el camino para una mayor adopción a mediano y largo plazo, permitiendo a la comunidad de patólogos en su conjunto aprovechar el verdadero potencial de la PD para el tratamiento y cuidado del paciente.

The advent of Digital Pathology (PD) and the use of Whole Slide Imaging (WSI) offer new possibilities for the processing, analysis and interpretation of images that add to the growing interest in the quantification of cells and / or biomarkers to support the Diagnostic, prognostic and therapeutic decision, especially in pathologies such as cancer [1-3]. In this regard, the American Society of Clinical Oncology (ASCO) and the American College of Pathologists (CAP) have mentioned the use of imaging as a desirable method for quantifying immunohistochemical markers in breast cancer (BC), such as the receptor 2 of human epidermal growth factor (HER2) and hormone receptors [4-6]. Currently, studies have been carried out in developed countries (Denmark, United States, Canada, etc) that validate this type of procedures [7-9]. However, there is no evidence that these have been carried out in Chile, since this technology is recently present on the national territory. Today the Center for Digital Pathology Assisted by Internet (CPDAI) has these resources opening an opportunity to use and apply this technology to support the clinical diagnosis in which it becomes imperative to validate. In this project, a validation process of DP was designed and implemented, and its specific application in BC in a local context was presented. The defaults algorithms of commercial software Visiopharm for the quantification of immunohistochemical staining (IHQ) of HER2 and hormone receptors were standardized. Although, a new methodology of nuclear quantification using the available tools in the software was proposed. This new methodology was called Region Growing (RG). The workflow of the validation process was represented in the standardized graphical representation called standard business process model and notation (BPMN). The standardization and validation of the algorithms included 46 breast tissue biopsies processed in IHC, of which 26 corresponded to HER2, 10 to estrogen receptors (ER) and 10 to progesterone receptors (PgR). The algorithms were to match the diagnostic evaluation of 3 experienced pathologists (gold standard) in a training set and verified in a validation set in HER2 the agreement observed between the evaluation of pathologists versus the quantification using algorithms was by Cohen's k = 0.51 (71.4%) corresponding to a moderate concordance level similar to that observed among pathologists ranging from k = 0.27 to 0.51. The results obtained for hormone receptors were compared according to levels of reliability of Krippendorff's alpha. For the 10 cases of RE, a k-alpha = 0.99 corresponding to a highly reliable level was obtained, while for RP the value of k-alpha = 0.2 with an unreliable level. The low agreement found between algorithm quantification versus pathologist evaluation could be explained by factors such as (i) interobserver variability, (ii) intrinsic heterogeneity of breast tissue and (iii) variability in tissue preparation and IHC staining. The last two factors make it difficult for both pathologists to evaluate and algorithm quantification. Through this first study it has been possible to establish, implement and standardize a set of procedures and protocols for the use and application of PD tools in the local reality. Image analysis algorithms have values of concordance and reliability equivalent to the evaluation performed by pathologists. This method can be optimized in terms of agreement, improving pre-quantification variables, such as tissue processing and IHQ staining quality, through the standardization of these processes. Current advances in Chile coupled with improved technology will undoubtedly pave the way for greater medium- and long-term adoption, allowing the community of pathologists as a whole to tap into the true potential of PD for patient care.