Estudo comparativo entre a mensuração humana e CNN em marcações citopatológicas da mucosa bucal com AgNOR

Abstract

A coloração AgNOR é uma técnica utilizada em citologia para visualizar as regiões organizadoras nucleolares (NORs) dentro do núcleo celular. Alterações no número e tamanho das AgNORs podem ser indicativas de proliferação celular e, por vezes, estão associadas à malignidade. Ela tem sido empregada como uma ferramenta diagnóstica e prognóstica em diversos tipos de câncer, auxiliando os patologistas na avaliação da agressividade dos tumores. Este estudo visa contribuir no rastreio de indivíduos em risco para câncer bucal, fornecendo uma possível nova abordagem para quantificar AgNORs em diferentes grupos de indivíduos expostos a fatores de risco (etilismo e tabagismo) para carcinoma espinocelular (CEC). O modelo de análise empregado foi o “AgNOR Slide – Image Examiner”, um sistema de rede neural convolucional (CNN) desenvolvido nesta instituição para quantificação de NORs coradas pela prata (AgNORs). Sessenta e sete indivíduos compreendendo 4 grupos diferentes foram coletados para estudos de teste e validação. Os indivíduos compuseram grupo controle, grupo exposto, grupo com desordens potencialmente malignas de boca e grupo com CEC. O material obtido por raspagem da mucosa bucal de todos os indivíduos foi corado pela técnica AgNOR. As lâminas coradas foram analisadas e progressivamente eram capturadas as primeiras 50 células com critérios compatíveis para análise humana e pelo AgNOR Slide – Image Examiner, foram analisadas para quantificação de AgNORs dentro dos núcleos e comparados aos resultados da quantificação humana que seguiu também os mesmos critérios empregados no processo de aprendizado do sistema. A análise do coeficiente de correlação intraclasse (ICC) da distribuição das AgNORs por núcleo indicou que há boa confiabilidade entre a média de AgNORs contabilizadas pelo sistema e humano (ICC = 0,896[IC 95% = 0,875-0,915]; F (381.381) = 18.340; p<0,0001). O sistema CNN empregado apresentou adicionalmente a vantagem de realizar todas as quantificações de AgNOR em 20 minutos comparativamente às 67 horas gastas considerando-se a análise humana.

AgNOR staining is a technique used in cytology to visualize the nucleolar organizing regions (NORs) within the cell nucleus. Changes in the number and size of AgNORs can be indicative of cell proliferation and are sometimes associated with malignancy. It has been used as a diagnostic and prognostic tool in several types of cancer, helping pathologists in evaluating the aggressiveness of tumors. This study aims to contribute to the screening of individuals at risk for oral cancer, providing a possible new approach to quantify AgNORs in different groups of individuals exposed to risk factors (alcoholism and smoking) for oral squamous cell carcinoma (OSCC). The analysis model used was the “AgNOR Slide – Image Examiner”, a convolutional neural network (CNN) system developed at this institution for the quantification of silver-stained NORs (AgNORs). Sixty-seven individuals comprising 4 different groups were collected for testing and validation studies. The individuals comprised a control group, an exposed group, a group with potentially malignant disorders of the mouth and a group with OSCC. The material obtained by scraping the oral mucosa of all individuals was stained using the AgNOR technique. The stained slides were analyzed, and the first 50 cells were progressively captured with criteria compatible for human analysis and by AgNOR Slide – Image Examiner, they were analyzed for quantification of AgNORs within the nuclei and compared to the results of human quantification, which also followed the same criteria used. in the system learning process. The analysis of the intraclass correlation coefficient (ICC) of the distribution of AgNORs per nucleus indicated that there is good reliability between the average of AgNORs counted by the system and human (ICC = 0.896 [IC 95% = 0.875-0.915]; F (381.381) = 18,340; p<0.0001). The CNN system used additionally presented the advantage of carrying out all AgNOR quantifications in 20 minutes compared to the 67 hours spent considering human analysis.