Интерпретации результатов автоматизированного анализа плеврального выпота (клинические случаи)

   Автоматизированный анализ выпотных жидкостей, предоставляя большой объем объективной информации о биологическом образце, существенно расширил диагностические возможности цитологической службы. При этом в настоящее время унифицированные алгоритмы интерпретации получаемых данных отсутствуют.

   Цель работы: разработка на основе результатов автоматизированного анализа плевральных жидкостей альтернативных прогнозов генеза выпота (доброкачественный / злокачественный).

   Исследование производилось на базе Клинической краевой больницы № 2 г. Краснодара. Результаты автоматизированного анализа биологических жидкостей, полученные при помощи анализатора Sysmex XN, сопоставлялись с данными цитологических, лабораторных и инструментальных исследований. В статье представлены некоторые собственные наработки, которые могут служить ориентировочными критериями при интерпретации результатов автоматизированного анализа биологических жидкостей. Установлено, что в плане дифференциальной диагностики генеза выпота наибольшей информативностью обладают показатели общего цитоза (TC-BF) и абсолютного содержания высокофлуоресцентных мононуклеаров (HF-BF#). Учет клинических данных, результатов лабораторных и инструментальных исследований повышает информативную ценность автоматизированного анализа биологических жидкостей.

1. Ai T., Tabe Y., Takemura H. et al. Novel flowcytometry-based approach of malignant cell detection in body fluids using an automated hematology analyzer. PLoS One. 2018; (9): e0190886. DOI: 10.1371/journal.pone.0190886.

2. Rastogi L., Dass J., Arya V. et al. Evaluation of high-fluorescence body fluid (HF-BF) parameter as a screening tool of malignancy in body fluids. Indian J Pathol Microbiol. 2019; 62 (4): 572–577. DOI: 10.4103/ijpm.ijpm_802_18. PMID: 31611442

3. Favresse J., Boland L., Schellen M. et al. Two-site evaluation of a new workflow for the detection of malignant cells on the Sysmex XN-1000 body fluid analyzer. J Lab Hematol. 2020; 42 (5): 544–551. DOI: 10.1111/ijlh.13187.

4. Krenke R., Nasilowski J., Korczynski P. et al. Incidence and aetiology of eosinophilic pleural effusion. Eur Respir J. 2009 (34): 1111–7. DOI: 10.1183/09031936.00197708.

5. Барановская И. Б., Сысоева И. П. Диагностические возможности автоматизированного анализа выпотных жидкостей при скрининге атипических клеток. Справочник заведующего КДЛ. 2018; (9): 25–31.