日韩av大片在线观看欧美成人不卡|午夜先锋看片|中国女人18毛片水多|免费xx高潮喷水|国产大片美女av|丰满老熟妇好大bbbbbbbbbbb|人妻上司四区|japanese人妻少妇乱中文|少妇做爰喷水高潮受不了|美女人妻被颜射的视频,亚洲国产精品久久艾草一,俄罗斯6一一11萝裸体自慰,午夜三级理论在线观看无码

您好, 歡迎來到化工儀器網(wǎng)

| 注冊| 產(chǎn)品展廳| 收藏該商鋪

400-630-7761

technology

首頁   >>   技術文章   >>   Cell DIVE應用:基于空間蛋白組學建立結腸癌預后推斷新方法

徠卡顯微系統(tǒng)(上海)貿(mào)易...

立即詢價

您提交后,專屬客服將第一時間為您服務

Cell DIVE應用:基于空間蛋白組學建立結腸癌預后推斷新方法

閱讀:1151      發(fā)布時間:2021-7-1
分享:

張覺超

新技術的誕生往往會為行業(yè)的發(fā)展做出一些貢獻。今天,,我們通過解讀匹茲堡大學Cell DIVETM用戶在《Nature Communication》雜志上發(fā)表的題為“Spatial domain analysis predicts risk of colorectal cancer recurrence and infers associated tumor microenvironment networks"的研究論文[1],,感受一下徠卡Cell DIVETM給予結腸癌預后推斷方法革新的“推背力"。


研究背景

結直腸癌(Colorectal Cancer,,CRC)是三大癌癥類型之一,占癌癥相關死亡人數(shù)的第二位(圖1)[2],。雖然CRC患者采用成熟的TNM分型進行分期和治療,,但腫瘤的異質(zhì)性導致相同分型結腸癌患者的預后大相徑庭。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,,相當比例的CRC患者術后1-2年出現(xiàn)癌癥復發(fā)和轉(zhuǎn)移,,進而生命健康受到危害[2]。而術后積極復查并進行鞏固治療則能夠避免結腸癌復發(fā)風險,。隨著對CRC研究的深入,研究人員發(fā)現(xiàn)CRC異質(zhì)性在腫瘤微環(huán)境中有所體現(xiàn),,并與患者預后存在相關性[3],。針對這一發(fā)現(xiàn),,人們利用腫瘤分子表型、腫瘤微環(huán)境組成和腫瘤內(nèi)T細胞浸潤等指標進行結腸癌預后預測和判斷方法的建立[4],。近年來,,已有一些結腸癌預后判斷的方法被提出(如Immunoscore®等)。但現(xiàn)有的預后推斷方法多基于傳統(tǒng)病理技術,,被單次檢測標記抗體的數(shù)量所限制,,無法做到多指標和空間信息兼顧的全面檢測,導致CRC預后推斷方法的開發(fā)遭遇瓶頸,。多重標記免疫組化技術的發(fā)展幫助我們突破了這一限制,。今天我們關注這篇文章的作者就是利用了徠卡Cell DIVETM超多標組織成像分析技術實現(xiàn)了CRC預后推斷新方法——計算分析與系統(tǒng)生物學平臺(analytics computational and systems biology platform,SpAn平臺)的建立,。

1.jpg

圖1 不同種類癌癥新增病例和死亡比例統(tǒng)計圖(2018年)[2]

研究簡述

文章的作者在Cell DIVETM開發(fā)階段就關注了其前身技術(MultiOmyx技術)在CRC微環(huán)境檢測方面的潛力,并在Cell DIVETM上市后,,第一時間將其用于CRC預后推斷方法的開發(fā)。在Cell DIVETM的幫助下,,作者非常輕松的完成了實驗設計中的抗體選擇環(huán)節(jié)。作者從Cell DIVETM認證的400余種抗體的資源庫中選取了55個生物標志物作為檢測目標:其中包括常見的上皮,、免疫和基質(zhì)細胞譜系及分類標記分子,還包括與CRC分型相關信號通路中的關鍵蛋白,、胞外運輸和代謝相關的分子標記,、腫瘤抑制能力相關的功能蛋白、癌基因相關的生物標志,、細胞粘附相關蛋白、細胞和基質(zhì)結構相關的分子標記,、細胞類型及其狀態(tài)相關的特征分子等。

2.png

圖2 結腸癌組織超多標熒光組化成像(標尺,,100 μm)

隨后,,作者利用Cell DIVETM成像儀對美國Clearview癌癥研究所收集到的432例TNM分期在I至III期CRC患者的組織微陣列樣本進行超多標熒光免疫組化成像(圖2),,并利用Cell DIVETM配套分析軟件完成不同腫瘤區(qū)域的自動識別(圖3)。根據(jù)組織結構特異性標記分子將腫瘤微環(huán)境分為上皮區(qū)域,、間質(zhì)區(qū)域及上皮-間質(zhì)區(qū)域(上皮和間質(zhì)交界處100 μm的間質(zhì)和惡性上皮細胞相互作用緊密區(qū)域),。

3.png

圖3 結腸癌組織區(qū)域自動識別及標志物相關性分析

自動分區(qū)完成后,作者展開已檢測的55種標志物的相關性分析,,并通過遞歸運算從中找出一系列預后判定標志物(圖4),。

4.png

圖4 SpAn腫瘤微環(huán)境區(qū)域特異標志物分析

接下來,作者通過人工智能學習把標志分子表達模式和腫瘤微環(huán)境空間信息結合,開發(fā)出CRC預后推斷運算模型SpAn平臺,,從而成功地將CRC患者分為術后高復發(fā)風險組和低復發(fā)風險組(圖5),。與以往的CRC預后推斷方法不同,SpAn平臺不需要額外輸入患者表型數(shù)據(jù),,可以*根據(jù)腫瘤微環(huán)境的空間蛋白組學信息進行預后推斷,。

5.png

圖5 SpAn平臺5年CRC復發(fā)風險生存曲線檢驗

最后,SpAn平臺與已有的CRC預后推斷方法對比表明,,SpAn預測CRC患者5年復發(fā)風險的平均AUROC為88.5%(SE=0.1),,顯著優(yōu)于目前的方法。相信在不遠的將來,,SpAn平臺能幫助醫(yī)療工作者為CRC患者精準地制定術后鞏固治療方案,。


Cell DIVETM “解密"

回顧SpAn平臺的建立,Cell DIVETM技術對組織微環(huán)境的超多標成像和分析功不可沒,。下面有請功臣“閃亮登場":


Cell DIVETM超多標組織成像分析整體解決方案,,從上游的樣品制備,到染色成像,,再到下游的數(shù)據(jù)分析,,能夠提供一整套實驗解決方案,突破傳統(tǒng)H&E染色,、免疫組化和傳統(tǒng)免疫熒光10個biomarkers以內(nèi)的限制,實現(xiàn)一張腫瘤組織切片上超過60個biomarkers的定性與定量分析,,從單細胞水平的層面上,,對腫瘤微環(huán)境進行空間信息挖掘,助力腫瘤免疫治療的研究,。

當然,,如果您還想了解Cell DIVETM的更多優(yōu)點,敬請關注公眾號近期的相關文章,。

了解更多:徠卡顯微



參考文獻

[1] Uttam S, Stern A M, Sevinsky C J, et al. Spatial domain analysis predicts risk of colorectal cancer recurrence and infers associated tumor microenvironment networks. Nature Communications, 2020, 11(1).

[2] Freddie, Bray, Jacques, et al. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: a cancer journal for clinicians, 2018.

[3] Guinney J, Dienstmann R, Wang X, et al. The consensus molecular subtypes of colorectal cancer. Nature medicine, 2015, 21(11):1350-1356.

[4] F Pages, Mlecnik B, F Marliot, et al. International validation of the consensus Immunoscore for the classification of colon cancer: a prognostic and accuracy study. Lancet, 2018, 391: 2128–2139.

[5] Gerdes MJ, Sevinsky CJ, Sood A, et al. Highly multiplexed single-cell analysis of formalin-fixed, paraffin-embedded cancer tissue. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, 110(29).



會員登錄

請輸入賬號

請輸入密碼

=

請輸驗證碼

收藏該商鋪

標簽:
保存成功

(空格分隔,最多3個,單個標簽最多10個字符)

常用:

提示

您的留言已提交成功,!我們將在第一時間回復您~
在線留言