Diagnostic value of microvessel structure in brain glial tumors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Diffuse gliomas are the most common primary brain tumors with a disproportionately high mortality rate. Characteristics of microvessels are of high diagnostic and prognostic significance, however, the results of previous studies are controversial. The aim of the work is to evaluate the features of angiogenesis in diffuse gliomas on the basis of determining the qualitative and quantitative microvascular characteristics. Also important is their relationship with the histological type of tumor. Microvascular density (μm-1), total vascular area (%), total lumen area (%) and the mean diameter of microvessels (μm) were measured and calculated in diffuse brain gliomas (n=76) using GFAP-negative status of endothelium in the presence of exclusively GFAP-positive tumor cells. Proliferation of microvessels was evaluated using proliferation index of vascular epithelium (Ki-67). The possibility of routine evaluation of the angiogenesis in diffuse gliomas using GFAP and Ki-67 markers was defined. We revealed significant correlation between features of the neoplastic microvasculature and WHO Grade.

About the authors

I. S. Shpon’ka

Dnipropetrovsk Medical Academy of Health Ministry of Ukraine

Author for correspondence.
Email: Timash3061990@gmail.com

PhD, MD, Professor Department of Pathological Anatomy and Forensic Medicine

Ukraine,  9, Vernadsky str., Dnipro, 49044

T. V. Shynkarenko

Dnipropetrovsk Medical Academy of Health Ministry of Ukraine

Email: Timash3061990@gmail.com

Postgraduate student Department of Pathological Anatomy and Forensic Medicine

Ukraine,  9, Vernadsky str., Dnipro, 49044

References

  1. Louis DN, Perry A, Reifenberger G, von Deimling A, Figarella-Branger D, Cavenee WK et al. The 2016 World Health Organization classification of tumors of the central nervous system: a summary. Acta Neuropathol. 2016; 131 (6): 803-20.
  2. Shynkarenko TV, Shpon‘ka ІS, Korni-lov BY. Alghorytmy diaghnostyky astro-cytarnykh pukhlyn gholovnogho mozku u doroslykh z urakhuvannjam pereghljadu klasy-fikaciji pukhlyn centraljnoji nervovoji systemy [Diagnostic algorithms for astrocytic brain tumors in adults according to revised classification of nervous system tumors]. Morphologia. 2016; 10 (3): 46-52. (in Ukrainian).
  3. Louis DN, Ohgaki H, Wiestle OD, Cavenee WK, eds. WHO classification of tumours of the central nervous system. Revised 4th ed. Lyon: IARC; 2016. 408 p.
  4. Birner P, Piribauer M, Fischer I, Gatterbauer B, Marosi C, Ambros PF et al. Vascular pat-terns in glioblastoma influence clinical outcome and associate with variable expression of angio-genic proteins: evidence for distinct angiogenic subtypes. Brain Pathol. 2003; 13 (2): 133-43.
  5. Chen L, Lin ZX, Lin GS, Zhou CF, Chen YP, Wang XF et al. Classification of micro-vascular patterns via cluster analysis reveals their prognostic significance in glioblastoma. Hum pathol. 2015; 46 (1): 120-8.
  6. Cai H, Xue Y, Liu W, Li Z, Hu Y, Li Z et al. Overexpression of Roundabout4 predicts poor prognosis of primary glioma patients via correlating with microvessel density. J Neurooncol. 2015; 123 (1): 161-9.
  7. Clara CA, Marie SK, Almeida JR, Wakamatsu A, Oba Shinjo SM, Uno M et al. Angio-genesis and expression of PDGF C, VEGF, CD105 and HIF 1α in human glio-blastoma. Neuropa-thology. 2014; 34 (4): 343-52.
  8. Yao Y, Kubota T, Takeuchi H, Sato K. Prognostic significance of microvessel density determined by an anti‐CD105/endoglin monoclonal antibody in astrocytic tumors: Comparison with an anti‐CD31 monoclonal antibody. Neuropathology. 2005; 25 (3): 201-6.
  9. Korkolopoulou P, Patsouris E, Kavantzas N, Konstantinidou AE, Christodoulou P, Thomas&Tsagli E et al. Prognostic implications of microvessel morphometry in diffuse astrocytic neoplasms. Neuropathol appl neurobiol. 2002; 28 (1): 57-66.
  10. Shi J, Zhao Y, Yuan Y, Wang C, Xie Z, Gao X et al. The expression of IDH1 (R132H) is positively correlated with cell proliferation and angiogenesis in glioma samples. Chinese journal of cellular and molecular immunology. 2016; 32 (3): 360-3.
  11. Poslavska OV. Metodologhija vy-korystannja proghramnogho zabezpechennja dlja ana-lizu cyfrovykh mikrofotoghrafij na bazi kursu patomorfologhiji z metoju pidvyshhennja profesijnogho rivnja studentiv i naukovciv [Methodology for the use of software for the analysis of digital micrographs on the base of pathomorphology course in order to increase the professional level of students and scientists]. Morphologia. 2015; 9 (3): 122-6. (in Ukrainian).
  12. Mittelbronn M, Baumgarten P, Harter PN, Plate KH. Analysis of cerebral angiogenesis in human glioblastomas. In: Cerebral Angiogenesis: Methods and Protocols. New York; 2014. p. 187-203.
  13. Potts SJ, Eberhard DA, Salama ME. Practical approaches to microvessel analysis: hotspots, microvessel density, and vessel proximity. In: Molecular Histopathology and Tissue Bi-omarkers in Drug and Diagnostic Development. New York; 2015. p. 87-100.
  14. Antomonov M. Matematicheskaja obrabotka i analiz mediko-biologicheskih dannyh [Mathematical processing and analysis of biomedical data]. K.:Fіrma Maliy Druk; 2006. p. 381-91. (in Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2017 Shpon’ka I.S., Shynkarenko T.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».