Detecção automática de Hipóxia em tecido renal marcado com HIF-1α

Abstract

Objetivo: O objetivo deste estudo foi identificar o marcador HIF-1α utilizando a citometria de imagem e auxiliar na contagem das células positivas (com HIF-1α) e negativas (sem HIF-1α da mesma amostra. Metodologia: 17 imagens de tecidos renais de ratos da linhagem Winstar; Sendo no total 12.587 objetos (células) nas imagens para análise. As imagens adquiridas foram então analisadas através dos softwares livres CellProfiler (versão 2.1.1) e CellProfiler Analyst (versão 2.0). No software CellProfiler Analyst, houve uma separação com as classes do objeto, usando um classificador, sendo elas: 1) classe com HIF-1α e 2) classe sem HIF-1α. Resultados: Com os dados obtidos através de Score All, foi possível calcular o percentual de células que possuíam HIF-1α e das que não possuíam; Dos 12.587 objetos da amostra, 6.773 (54%) tinham HIF-1α e 5.814 (46%) não tinham HIF-1α. Sendo os dados de sensibilidade 0,90, especificidade 0,84 e desvio padrão 0,10 e 0,12. Conclusão: A pesquisa mostra que o software livre CellProfiler, através do microscópio de luz, foi capaz de identificar o marcador, realizar a aprendizagem da máquina, e posterior contagem e separação de células em classes distintas (com e sem marcador HIF-1α).