多重复合免疫组织化学分析瘤微环境的空间免疫细胞景观

科学领域:

• 免疫学 免疫学 免疫学
• 在瘤学瘤学.
• 生物标志物发现发现

背景情况:

• 瘤微环境的免疫细胞组成对于预后和预测生物标志物发现至关重要.
• 多重免疫组织化学 (IHC) 对于可视化组织架构中的免疫细胞至关重要.
• 免疫细胞的空间信息为瘤生物学提供了洞察力.

研究的目的:

• 提供详细的协议,用于分析组织部分的免疫细胞群.
• 在各种瘤类型中建立免疫细胞分析工作流.
• 促进这些方法在诊断环境中的应用.

主要方法:

• 使用甲固定嵌 (FFPE) 组织截面.
• 在自动化平台上使用自动化多重染色.
• 用多光谱成像显微镜扫描幻灯片.
• 用ImmuNet机器学习算法分析图像.

主要成果:

• 详细介绍了分析淋巴细胞,骨髓细胞和树突细胞群的详细方案.
• 该工作流允许在不同的组织区 (瘤与侵入边缘) 中分析免疫细胞.
• 邻近分析可以应用于各种组织类型,而不仅仅是瘤.

结论:

• 开发的协议提供了FFPE组织中免疫细胞分析的综合方法.
• 该工作流适应不同类型的瘤,并可应用于非致病性组织.
• 精简的吞吐时间支持未来整合到常规诊断中.