De beoordeling van borstadipositas bij borstkanker door middel van digitale pathologie

Een op de 8 en 8 vrouwen ontwikkelt tijdens haar leven BC en een op de twee heeft overgewicht of obesitas in geïndustrialiseerde landen. Terwijl zwaardere vrouwen een verhoogd risico hebben op het ontwikkelen van BC en zwaardere BC-patiënten met slechtere ziektekenmerken, wordt BC tot dusverre nog steeds behandeld ongeacht de adipositas van de patiënt vanwege de beperkte kennis die tot nu toe is verzameld. Op histologisch niveau is de borst een unieke structuur, aangezien vetweefsel tot 56% van het totale borstvolume kan innemen, terwijl adipocyten tot 90% van het vetweefselvolume uitmaken. Adipocyten worden normaal gesproken gescheiden van het menselijke borstepitheel door een vezelig membraan, maar dit membraan wordt verbroken tijdens de initiatie / groei van de tumor, waardoor de adipocyten in nauw contact komen met BC-cellen. Deze zogenaamde kankergeassocieerde adipocyten (CAAs) kunnen communiceren met de tumorcellen en bouwstenen leveren voor de nieuwe tumorcellen. Er bestaan verschillende software-oplossingen voor beeldanalyse voor het tellen en meten van adipocyten, maar het is onduidelijk welke het meest geschikt is voor BC-monsters. De doelstellingen van dit onderzoek zijn: 1) het identificeren van de beste software voor het tellen en meten van adipocyten en CAAs op afstand; 2) criteria vast te stellen voor digitale analyse van adipocyten in BC; 3) het toepassen van de geïdentificeerde software voor het vergelijken van digitale metingen van adipocyten op afstand en CAA's in een reeks borsttumoren