1. COLLAB UVV
  2. Teses e Dissertações
  3. Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas
  4. Dissertação de Mestrado
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dc.contributorLenz, Dominik-
dc.contributor.authorPombo, Bruno Hosken-
dc.date.accessioned2020-09-25T14:14:50Z-
dc.date.available2020-09-25T14:14:50Z-
dc.date.issued2015-04-17-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uvv.br//handle/123456789/185-
dc.description.abstractO CellProfiler (CP) é um software de análise de imagem modular, livre e de fácil manuseio, capaz de analisar milhares de células em poucos minutos. Quando associado com a CellProfilerAnalyst (CPA), um software que faz alto dimensionamento da imagem utilizando as informações do próprio CP, pode ser aplicado para o diagnóstico de inúmeras doenças. Como o carcinoma papilífero da tireóide (CPT) representa cerca de 80% de todos os tumores malignos da tireóide, o presente estudo propôs a utilização dos softwares CP e CPA no diagnóstico de CPT. Foram selecionadas amostras de biópsia de tireóide por punção aspirativa por agulha fina (PAAF) de pacientes com CPT e amostras de bócio nodular benigno que apresentavam áreas adjacentes de tecido normal. O tecido foi depositado em uma lâmina de vidro, fixado em álcool 95% e corado por Papanicolau. Através da câmera de luz acoplada na ocular do microscópio óptico, as imagens das lâminas coradas foram salvas, sendo catalogadas e armazenadas em um banco de dados digital. Essas imagens foram processadas pelo CP que fez a identificação dos parâmetros morfológicos dos núcleos e preparou o arquivo em algoritmos para ser utilizado pelo CPA. Foram geradas 1339 imagens digitais das quais, foram selecionadas 698 imagens, sendo 349 imagens de células normais de tireóide e 349 imagens de células de carcinoma papilífero da tireóide. Isso garantiu um total de 1060 núcleos que correspondem a 560 núcleos das células de carcinoma papilífero e 500 núcleos das células normais de tireóide. Foi alcançada uma acurácia de 94,7%. Dentre os 560 núcleos classificados como positivos, 09 foram falsos positivo e dentre os 500 núcleos classificados como negativos 54 falsos negativo. A sensibilidade e especificidade do teste diagnóstico foram de 0,903 e 0,982 respectivamente. Obteve-se um valor preditivo positivo (VPP) de 0,98 e um valor preditivo negativo (VPN) de 0,90. A razão de verossimilhança positivo (LR+) foi de 50,17 e uma razão de verossimilhança negativa (LR-) foi de 0,098. Isso demonstra que o desempenho do teste diagnóstico foi adequado para diagnosticar o CPT.pt_BR
dc.description.sponsorshipFAPESpt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectCellProfiler®pt_BR
dc.subjectCellProfilerAnalyst®pt_BR
dc.subjectTireóidept_BR
dc.subjectCarcinoma papilífero de tireóidept_BR
dc.subject.vocabularyCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIApt_BR
dc.subject.vocabularyCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOQUIMICApt_BR
dc.titleCell Profiler: ferramenta para padronização de diagnóstico do carcinoma papilífero da tireóidept_BR
dc.typeDissertationpt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.description.resumoThe CellProfiler (CP) is a modular image analysis software, free and easy to use, able to analyze thousands of cells in minutes. When associated with CellProfilerAnalyst (CPA), a software that makes high image scaling using the information of the CP itself, can be applied to the diagnosis of many diseases. As papillary thyroid carcinoma (PTC) is about 80% of all malignant tumors of the thyroid, the present study proposed the use of CP and CPA software in the diagnosis of CPT. Thyroid biopsy samples were selected by fine needle aspiration (FNA) of patients with CPT and samples of benign nodular goiter presenting adjacent areas of normal tissue. The tissue was placed on a glass slide, fixed in 95% ethanol and stained with Papanicolaou. Through the light of camera attached to the eyepiece of the optical microscope, images of stained slides were saved, being cataloged and stored in a digital database. These images were processed by CP who made the identification of morphological parameters of the cores and prepared the file on algorithms for use by the CPA. 1339 digital images of which were generated, 698 images were selected, with 349 images of normal cells of the thyroid and 349 images of papillary thyroid carcinoma cells. This provided a total of 1060 nuclei corresponding to 560 nuclei of papillary carcinoma cells and 500 nuclei of normal thyroid cells. An accuracy of 94.7% was achieved. Among the 560 nuclei classified as positive, 09 were positive and false from the 500 nuclei classified as negative 54 false negative. The sensitivity and specificity of the diagnostic test were 0.903 and 0.982 respectively. Gave a positive predictive value (PPV) of 0.98 and a negative predictive value (NPV) of 0.90. The ratio of positive likelihood (LR +) was 50.17 and a negative likelihood ratio (LR) was 0.098. This demonstrates that the performance of the diagnostic test was adequate to diagnose PTC.pt_BR
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