通过顺序免疫光多重图像量化免疫细胞从血管系统到质瘤微环境的分布的协议

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 免疫细胞在瘤微环境 (TME) 内的抗瘤反应中起着至关重要的作用.
• 然而,免疫细胞的空间分布,特别是抗瘤效应细胞,往往局限于质瘤中的周血管空间.
• 了解这种空间异质性对于开发有效的免疫疗法至关重要.

研究的目的:

• 为量化免疫细胞在质瘤微环境中的分布提出一个详细的协议.
• 为了使免疫细胞从瘤血管结构到更广泛的质瘤组织的精确映射.
• 为了促进免疫细胞透模式与瘤结构相关的分析.

主要方法:

• 瘤组织的顺序免疫光多重染色.
• 图像的生成,存储和处理.
• 使用计算方法进行组织,血管和细胞核细分.
• 细胞表型和数据提取.
• 使用RStudio和Spyder进行数据分析和模型训练.

主要成果:

• 建立了一个强大的协议来量化从瘤血管系统到质瘤微环境中的免疫细胞分布.
• 该方法允许对免疫细胞透模式进行详细的空间分析.
• 取得了各种免疫细胞种群的成功细分和表型.

结论:

• 开发的协议为剖析质瘤中免疫细胞空间组织提供了一个强大的工具.
• 这种定量方法可以增强我们对瘤微环境中的免疫细胞行为的理解.
• 这些发现通过揭示免疫细胞分布动态,支持开发向免疫疗法.