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GMS Current Posters in Otorhinolaryngology - Head and Neck Surgery

German Society of Oto-Rhino-Laryngology, Head and Neck Surgery (DGHNOKHC)

ISSN 1865-1038

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Quantifizierung histologischer Strukturen bei Vaskulären Anomalien des Kopf-Hals-Bereiches mittels digitaler Bildanalyse

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  • corresponding author Jovine Ehrenreich - Universitäts HNO-Klinik, Marburg
  • Michael Bette - Institut für Anatomie und Zellbiologie, Marburg
  • Behfar Eivazi - Universitäts HNO Klinik, Marburg
  • Susanne Wiegand - Universitäts HNO Klinik, Marburg
  • Marion Roessler - Institut für Pathologie, Marburg
  • Jochen Werner - Universitäts HNO Klinik, Marburg
  • Robert Mandic - Universitäts HNO Klinik, Marburg

GMS Curr Posters Otorhinolaryngol Head Neck Surg 2015;11:Doc318

doi: 10.3205/cpo001283, urn:nbn:de:0183-cpo0012832

Published: April 16, 2015

© 2015 Ehrenreich et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Zusammenfassung

Einleitung: Vaskuläre Anomalien (VAs) gehören zu den häufigsten angeborenen und frühkindlichen Weichgebewebsfehlbildungen im Kopf-Hals-Bereich (Mulliken and Glowacki, Plast Reconstr Surg, 1982). Unterschieden werden hierbei vaskuläre Malformationen (VMs), wie beispielsweise arteriovenöse oder lymphatische Malformationen (AVMs und LMs), und Hämangiome. Die (immun)histologische Abgrenzung der verschiedenen VA-Typen innerhalb der genannten Gruppen gestaltet sich aufgrund der ausgeprägten Heterogenität der Fehlbildungen als äußerst schwierig. Das Ziel des vorliegenden Projektes war es zu beurteilen, inwiefern eine Quantifizierung immunhistologischer VA-Präparate mittels digitaler Bildanalyse eine genauere Einteilung verschiedener VA Subtypen ermöglichen kann.

Methoden: 22 VA-Gewebe wurden immunhistologisch unter Einsatz von Antikörpern gegen CD31, CD34, D2-40, CK1, CK19, Vimentin, Claudin-5 und β-Actin untersucht. Das Expressionsmuster der Kandidatenproteine innerhalb der untersuchten Gewebe wurde digital mit Hilfe des Programms ImageJ (National Institutes of Health, USA) analysiert.

Ergebnis und Schlussfolgerung: Es zeigten sich deutliche Unterschiede in den Expressionsmustern der untersuchten Biomarker sowie ihrem Expressionsgrad nach digitaler Quantifizierung zwischen den verschiedenen VAs. Die (immun)histologische Beurteilung und Quantifizierung VA-assoziierter Kandidatengene mittels digitaler Bildanalyse könnte daher dazu beitragen die sehr heterogene Gruppe dieser Gefäßfehlbildungen genauer zu klassifizieren.

Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.