Einsatz digitaler Bildanalyse zur Unterscheidung Vaskulärer Anomalien im Kopf-Hals-Bereich

Die histologische Abgrenzung verschiedener Typen vaskulärer Anomalien, wie Lymphangiome, Hämangiome, Paragangliome, venöse und arteriovenöse Malformationen, Granuloma pyogenicum, gestaltet sich aufgrund der Heterogenität dieser Fehlbildungen als sehr schwierig. In dieser Arbeit wurde untersucht, inwiefern eine immunhistologische Quantifizierung von Präparaten vaskulärer Anomalien mittels digitaler Bildanalyse eine genauere Zuordnung der Gefäßmalformationen in ihre Subtypen ermöglicht. Hierzu wurden Gewebe vaskulärer Anomalien von 40 Patienten immunhistologisch untersucht, wobei fünf ausgewählte gefäßendothelassoziierte Marker (CD31, CD34, CLDN5, PDPN, VIM) eingesetzt wurden. Die Färbungen wurden mikroskopisch dokumentiert und eine digitale Bildanalyse und Quantifizierung der Kandidatenmarkerproteine innerhalb der untersuchten Gewebe durchgeführt. Ziel war hierbei, die Beurteilung der digitalen Bildanalyse als Methode zur Unterscheidung von Gefäßmalformationen. Durch die Betrachtung der Verhältnisse (Quotienten) der digital erfassten und quantifizierten immunhistochemischen Signalwerte, konnten Unterschiede im Expressionsmuster der Kandidatenproteine erkannt werden. In der Gruppe der pyogenen Granulome zeigten sich Quotienten aus CLDN5/CD34 (p<0,01) und VIM/CD34 (p<0,05) als einsetzbar, um eine Abgrenzung zu anderen vaskulären Anomalien zu erreichen (Abbildung 47A-C). Über die Quotienten PDPN/CLDN5 (p<0,001) und PDPN/CD34 (p<0,01) war hingegen eine Unterscheidung von Lymphangiomen zu allen anderen untersuchten vaskulären Anomalien möglich (Abbildung 47A-D). Der Einsatz der weit etablierten Endothelmarker CD34 und CD31 zeigte erwartungsgemäß eine deutliche Immunreaktivität der Gefäßendothelien. Der Nutzen von PDPN zur Abgrenzung von vaskulären Anomalien lymphatischen Ursprungs von anderen Malformationen konnte aufgezeigt werden. Dies unterstreicht die Zuverlässigkeit von PDPN als lymphangischen Marker, der im Rahmen der histopathologischen Untersuchung vaskulärer Anomalien eine Differentialdiagnose erlaubt. Der Nachweis von CLDN5 im Endothel vaskulärer Anomalien unterstützt dessen zuvor postulierte Rolle bei der vaskulären Differenzierung und Aufrechterhaltung der Gefäßstruktur. Hervorzuheben sind die Ergebnisse des möglichen diagnostischen Nutzens einer digitalen Quantifizierung der Markerproteinexpressionsmuster. Im Hinblick auf zukünftige diagnostische Methoden ist zu erwarten, dass der Einsatz digitaler Hilfsmittel in der klinisch pathologischen Diagnostik weiter zunehmen wird. Ziel sollte es daher sein, digitale Verfahren zur histologischen Auswertung von Gewebeproben zu etablieren. Die digitale Bildanalyse erweist sich als vielversprechendes Werkzeug zur Erfassung der Expressionsunterschiede der eingesetzten Gefäßmarker im Gewebe vaskulärer Anomalien. Da sich nach digitaler Quantifizierung deutliche Unterschiede im Expressionsgrad der untersuchten Kandidatenproteine innerhalb der vaskulären Anomalien zeigten, eignet sich diese Methode, die sehr heterogene Gruppe der Gefäßfehlbildungen genauer zu klassifizieren. Zu betonen ist allerdings, dass deren Anwendung nicht die Diagnose eines erfahrenen Pathologen ersetzen, sondern vielmehr als diagnostisches Hilfsmittel dienen soll. Wichtig ist hierbei, dass die immunhistochemischen Ergebnisse im Zusammenhang mit dem klinischen Bild betrachtet werden. Noch finden sich häufig Widersprüche zwischen der histopathologischen und der klinischen Zuordnung der Anomalien zu einer der jeweiligen Untergruppen. Dies kann zu Fehldiagnosen beitragen, die sich negativ auf die Wahl der Therapie und deren rechtzeitige Anwendung auswirken. In diesem Zusammenhang kann die digitale Quantifizierung eine Hilfestellung bieten, um die Diagnostik zu objektivieren und zu optimieren. Dass dies möglich ist, konnte in der vorliegenden Arbeit gezeigt werden. Es wurde zudem deutlich, dass sich die Diagnostik der Gefäßfehlbildungen nicht auf einzelne immunhistochemische Marker beschränken kann. Ziel ist es, ein „Expressionsprofil“ für jedes Gewebe zu erstellen, das auf charakteristischen Proteinenexpressionsmustern der Marker beruht. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass bereits unter Einsatz von fünf Markerproteinen eine Abgrenzung innerhalb dieser vaskulären Anomalien möglich ist. Weiterführende Studien mit einer höheren Anzahl vaskulärer Anomalien und zusätzlicher Markerproteine sollten sich anschließen, da hierdurch eine Unterscheidung aller Gefäßfehlbildungen zu erwarten ist. Dies wird das Ziel zukünftiger Untersuchungen sein.The histological differentiation of different types of vascular anomalies, such as lymphangioma, hemangioma, paraganglioma, venous malformations, arteriovenous malformations, pyogenic granuloma, and (not otherwise specified) vascular malformations is very difficult due to the heterogeneity of these anomalies. The present study therefore investigated whether an immunohistological quantification of vascular anomaly tissues by means of digital image analysis, allows a more accurate assignment into their different subtypes. Vascular anomaly tissues of 40 patients were examined immunohistologically by staining the samples with a selection of five vascular endothelial-associated markers (CD31, CD34, CLDN5, PDPN, VIM). The staining was documented microscopically followed by digital image analyses and quantification of the candidate-marker-proteins within the tissues. The aim of the study was to evaluate digital image analysis as a potential method to distinguish vascular anomalies. Differences in the expression pattern of the candidate proteins could be detected by the ratios (quotients) of the digitally recorded and quantified immunohistochemical signal values. In the group of pyogenic granulomas, quotients of CLDN5/CD34 (p<0.01) and VIM/CD34 (p<0.05) were found to differentiate this tissue entity from other vascular anomalies (Figure 47 A-C). In contrast, PDPN/CLDN5 (p<0.001) and PDPN/CD34 (p