Defesa de Tese de Doutorado #388 – Luana Aparecida dos Reis – 23/09/2021

Segundo dados do INCA o câncer de mama é um tipo de câncer muito comum entre as mulheres, sendo responsável por cerca de 29% dos casos a cada ano. A forma padrão do diagnóstico é feita por meio da análise visual do tecido coletado, que passa por processos de corte e coloração que podem danificar a amostra, tornando-o muitas vezes demorado e dependente da experiência do patologista. Assim, o desenvolvimento de técnicas que possibilitem uma análise quantitativa dos tecidos de forma a obter novas ferramentas de diagnóstico com uma maior agilidade na análise dos dados seria de grande ajuda aos patologistas e benéfico para os pacientes. Neste trabalho, utilizamos as técnicas de microscopia ótica não linear de Geração de Segundo Harmônico (SHG) e de Fluorescência por Excitação de Dois Fótons (TPEF) com laser pulsado para obter imagens em biópsias de neoplasias mamárias em cadela. As imagens de SHG permitem informações da estrutura do colágeno na matriz extracelular que, juntamente com a as imagens de TPEF das regiões celulares das biópsias, formam uma base para uma análise de imagem abrangente. Para as análises dessas imagens, um software, que utiliza ferramentas já conhecidas em análises desse tipo de imagem, como o tensor estrutural e a extração de redes de fibras (FIRE), foi desenvolvido a fim de automatizar o processo de análise das imagens e permitiu a extração de redes de fibras de colágeno, parâmetros de fibra única e extração de regiões fibrosas e celulares das imagens SHG e TPEF, além da geração de um conjunto de 29 métricas que são feitas para regiões específicas (fibras ou células). Com esse conjunto de análises conseguimos estudar as alterações sofridas em diferentes tipos de neoplasias mamárias, como os tumores mistos benignos, carcinoma em tumor misto, carcinoma ductal In Situ, carcinossarcoma, carcinoma micropapilar e carcinoma sólido e estudar as mudanças sofridas por eles em relação a mama normal, além da análise das alterações sofridas durante a progressão tumoral por meio de uma análise de variância (MANOVA e ANOVA), para discriminar quais foram as significâncias estatísticas. Além disso, Uma análise discriminante linear (LDA) incluindo todas as métricas extraídas permitiu separar e classificar todos os tipos histológicos estudados, em resposta obtivemos uma sensibilidade de cerca de 90% na classificação entre tecido saudável e canceroso e uma sensibilidade de cerca de 40-60% para comparação entre a mama normal e os subtipos histológicos estudados.

Tópico: Defesa de Tese – Luana Aparecida dos Reis
Hora: 23 set. 2021 02:00 da tarde São Paulo

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