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Extent and organization of macrophage populations within ovarian carcinoma tissue
Elfi Scharf
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Lebenswissenschaften
Betreuer*in
Walter Jäger
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29694.74622.506054-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Ovarialkarzinom ist die fünfthäufigste Ursache bei krebsbedingten Todesfällen und die neunthäufigste Krebserkrankung bei Frauen. Ovarialkarzinom ist damit die tödlichste gynäkologische Erkrankung der westlichen Welt. Die übliche Therapie für Ovarialkarzinom ist immer noch die platinumbasierende Chemotherapie, da andere, personalisierte Therapieansätze noch nicht gefunden worden sind. Verschiedene epidemiologische Studien haben gezeigt, dass Entzündung eine entscheidende Rolle bei der Initiation und der Progression des epithelialen Ovarialkarzinomen spielt. Die Begutachtung des lokalen "immunologischen Imprints" stellt somit einen neuen Ansatz für ein verbessertes Verständnis des Prozesses der Tumorgenese des Ovarialkarzinoms dar.
In der vorliegenden Studie wurde das Mikropskopie-basierte TissueFAXS System zur Untersuchung des immunologischen Imprints in Ovarialkarzinomgewebeproben herangezogen. Als Teil eines Großprojektes, beschäftigt sich diese Arbeit mit der qualitativen und quantitativen Analyse des Makrophagen-/Monozyten Populaton. Die Untersuchung beinhaltet Gewebeproben von Patientinnen mit serösen und endometrioiden Karzinomen in verschiedenen Stadien, welche mit dem anti-CD68 Antikörper gefärbt wurden. Die in Paraffin eingebetteten Schnitte wurden immunohistochemisch gefärbt und mit Hilfe des Mikroskopie-basiertem TissueFAXS System aufgenommen. Dabei konnten patientenspezifische Lokalisations- und Organisationsmustern, sowie Intra- und Interpatientenvariabilität in der Ausdehnung der CD68 positiven Makrophagen im Tumor- und Stromagewebe beobachtet werden. Wie mittels anti-CD163 Färbung festgestellt, zeigte ein Teil der CD68-positiven Population den Phänotyp von pro-tumor, so genannte M2 Makrophagen. Als nächstes wurde die HistoQuest Software in den Prozess miteinbezogen, um einen Algorithmus zu etablieren, der eine quantitative Analyse von CD68-positiven Makrophagen erlaubt. Dabei wurden verschiedene Regionen von Interesse (ROI) manuell definiert, entsprechend der vorliegenden Tumoranatomie und des Auftretens von Ansammlungsmustern der positiv gefärbten Zellen. Im letzten Schritt wurden die Datensätze, die den prozentualen Anteil von positiv quantifizierten CD68-Zellen innerhalb der Regionen von Interesse beschreiben, exportiert und in die SPSS Datenbank, welche bereits die dazugehörigen Patientendaten enthält, eingefügt.
In den nachfolgenden Untersuchungen sollen diese Datensätze zur Korrelation mit klinisch-pathologischen Parametern verwendet werden, um somit prognostische Modelle erstellen zu können. Die hier beschrieben Vorgehensweise repräsentiert einen neuen, innovativen Ansatz für die Patientenstratifizierung im Hinblick auf prognostische und präventive Kontrolluntersuchungen und weist mögliche neue Ansätze für therapeutische Maßnahmen auf.
Abstract
(Englisch)
Ovarian carcinoma is the fifth leading cause of cancer-related death and the ninth most common cancer among women thereby, remaining the deadliest gynecological malignancy in the western world. The common therapy for ovarian carcinoma is still the standard platinum-based therapy and further personalized therapeutic strategies were not yet defined. Several epidemiologic studies have shown that inflammation plays a crucial role in initiation and progression of epithelial ovarian cancer. A novel approach for understanding ovarian carcinoma tumerogenesis is thus attributed to assessment of local immune response.
In the current study the microscopy-based TissueFAXS system was used to assess the immunological imprint in ovarian carcinoma specimens. Being part of a large-scale-project, the current work deals with the qualitative and quantitative analysis of the macrophage/monocyte lineage. Examination included tissue samples from patients with different stages of primary serous and endometrioid carcinomas stained with the anit-CD68 antibody. Paraffin-embedded sections were stained using immunohistochemical approach and acquired using the microscopy-based TissueFAXS system. Patient-specific localization and organization pattern as well as intra- and inter-patient variability in the extent of CD68-positive macrophages found in tumor and stroma tissue was observed. As determined by anti-CD163 staining, part of the CD68-positive population showed the phenotype of pro-tumoral, M2 macrophages. Next, using the HistoQuest software an algorithm was established which allows quantitative analysis of the CD68-positive population. Thereby different regions of interest (ROIs) were defined manually, attributing to tumor anatomy and the accumulation pattern of positively stained cells. As results, data sets representing the percentage of CD68-positive cells quantified in the region of interest were exported and incorporated into SPSS database containing the corresponding patient data. As outlook, staining-derived data sets will be used for alignment with clinicopathological parameters and prognostic modelling. The herein described strategy represents an innovative approach toward patients' stratification for prognostic and predictive monitoring and might open new directions for therapeutic interventions.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Ovarian Cancer Inflammation Immune Cell Infiltration Macrophages Quantification Algorithm
Schlagwörter
(Deutsch)
Ovarialkarzinom Entzündung Immunzellinfiltration Makrophagen Quantifizierungsalgorithmus
Autor*innen
Elfi Scharf
Haupttitel (Englisch)
Extent and organization of macrophage populations within ovarian carcinoma tissue
Paralleltitel (Deutsch)
Das Ausmaß und die Organisation von Makrophagenpopulationen im Ovarialkarzinom
Publikationsjahr
2014
Umfangsangabe
70 S. : Ill., graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Walter Jäger
Klassifikation
44 Medizin > 44.42 Pharmazeutische Chemie
AC Nummer
AC11321761
Utheses ID
27814
Studienkennzahl
UA | 449 | | |