Cuantificación multispectral de tipos de tejido en un modelo de tumor RIF‐1 con validación histológica. Parte I

Las evaluaciones precisas de la eficacia terapéutica se ven confundidas por la heterogeneidad intra- e intertumoral. Para abordar este problema, utilizamos el análisis multispectral (MS) utilizando el coeficiente de difusión aparente (ADC), T(2), densidad de protones (M(0)) y el algoritmo de agrupamiento k-means (KM) para identificar múltiples compartimentos dentro de tejido viable y necrótico en un modelo de tumor de fibrosarcoma inducido por radiación (RIF-1) que recibió radioterapia a dosis única (1000 cGy). La optimización del método KM se logró mediante validación histológica mediante tinción de hematoxilina-eosina (H&E) e inmunohistoquímica del factor inducible por hipoxia-1alfa (HIF-1alfa). Se determinó que el método KM óptimo era una segmentación de dos características (ADC, T(2)) y cuatro clústeres (dos clústeres de tejido viable y necrosis cada uno). Las estimaciones de volumen KM para tejido viable (r = 0.94, P < 0.01) y necrótico (r = 0.69, P = 0.07) estuvieron altamente correlacionadas con sus contrapartes de H&E. La inmunohistoquímica de HIF-1alfa mostró que la intensidad de la expresión de HIF-1alfa tendía a concentrarse en regiones perinecróticas, apoyando la subdivisión del tejido viable en regiones bien oxigenadas e hipóxicas. Dado que tanto la necrosis como la hipoxia se han implicado en una mala respuesta al tratamiento y una menor supervivencia del paciente, la capacidad de cuantificar el grado de necrosis y la severidad de la hipoxia con este método puede ayudar en la planificación y modificación de los regímenes de tratamiento.