Personalizirana terapija onkoloških bolesnika digitalizacijom laboratorijske patološke dijagnostičke obrade

Personalized therapy of oncology patients using digitization of pathological laboratory diagnostic processing

Digitalna patologija i usvajanje digitalne analize mikroskopskih slika pokazali su brzi razvoj u posljednjih nekoliko godina. U velikoj mjeri zahvaljujući provođenju skeniranja stakala, napredovanja softvera i kapacitetu obrade podataka te sve veće važnosti istraživanja stanica i tkiva za otkrivanje biomarkera i personalizirane medicine. Spomenuto određuje ključna područja primjene digitalne patologije i analize slika, s posebnim naglaskom na istraživanje i otkrivanje biomarkera sa svrhom personalizirane terapije onkoloških bolesnika. Dostupne su različite aplikacije za analizu slike, uključujući analizu nuklearne morfometrije i tkiva, ali s naglaskom na imunohistokemijsku i fluorescentnu analizu biomarkera tkiva i digitalizaciju i standardizaciju laboratorijskih postupaka. Digitalna patologija i analiza slike imaju važnu ulogu u algoritmu dijagnostičkog razvoja lijekova, uključujući prikupljanje uzoraka za biobanku, molekularnu patologiju, analizu tkivnih mikroareja, molekularno profiliranje tkiva koji postaju potrebni za pravilan izbor adekvatne terapije u onkologiji. Iz svega navedenog izuzetno važan moment je potreba za kvalitetnim uzorcima tkiva i utjecaj preanalitičkih parametara u procesiranju stanica i uzoraka tkiva s ciljem osiguravanja kvalitete kliničke prakse. Ovi zahtjevi se preklapaju s praktičnim potrebama uspostave i vođenja digitalnog patohistološkog laboratorija. U konačnici, podaci digitalne analize slike mogu se integrirati s epidemiološkim, kliničkim i genomskim podacima s ciljem razumijevanja odnosa između genotipa i fenotipa kako bi se nove spoznaje mogle primijeniti u personaliziranoj medicini. Ovaj projektni prijedlog je među prvima u sklopu pokretanja i standardizacije digitaliziranog patohistološkog i citološkog laboratorija.

Digital pathology and the adoption of image analysis have grown rapidly in the last few years. This is largely due to the implementation of whole slide scanning, advances in software and computer processing capacity and the increasing importance of cell and tissue-based research for biomarker discovery and stratified medicine. This sets out the key application areas for digital pathology and image analysis, with a particular focus on research and biomarker discovery and delivery of personalized cancer therapy treatments. A variety of image analysis applications are available including nuclear morphometry and tissue architecture analysis, but with emphasis on immunohistochemistry and fluorescence analysis of tissue biomarkers and digitalization and standardization of laboratory procedures. Digital pathology and image analysis have important roles across the drug/companion diagnostic development pipeline including biobanking, molecular pathology, tissue microarray analysis, molecular profiling of tissue and are necessary for the right choice of adequate therapy in oncology patents. Underpinning all of these important developments is the need for high quality tissue samples and the impact of pre-analytical variables on tissue research and clinical practice quality assurance. This requirement is combined with practical advice on setting up and running a digital pathology laboratory. Finally, we aim to integrate digital image analysis data with epidemiological, clinical and genomic data in order to fully understand the relationship between genotype and phenotype and to drive discovery and the delivery of personalized medicine. This project proposal would be the pionir endaveour in our community with the implementation of the first standardized digitalized pathology laboratory.