基于组织微阵列的良性乳腺叶片和乳腺癌的数字空间分析:可行性,生物一致性和跨平台基准

科学领域:

• 发现了乳腺病理学中的生物标志物.
• 空间蛋白质组学和转录组学
• 乳腺癌的分子病理学

背景情况:

• 在良性乳腺疾病 (BBD) 中识别风险生物标志物是具有挑战性的,因为组织和异质性有限.
• 使用组织微阵列 (TMA) 进行组织节约的数字空间分析 (DSP),研究了终端管叶片单元 (TDLU) 中的蛋白质分析.
• 这项研究旨在评估DSP的可复制性和与标准免疫试验在各种乳腺组织环境中的一致性.

研究的目的:

• 评估基于TMA的DSP的可行性和可重复性,用于档案乳腺组织中的蛋白质概况.
• 为了比较DSP蛋白质测量与标准染色体IHC和OPAL免疫光测试.
• 评估DSP数据在良性分叶和乳腺癌中的生物连贯性和稳定性.

主要方法:

• 一项试点研究使用了BBD队列中的TMA,包括乳腺癌 (BC) 前的BBD活检中的TDLU,匹配的BBD对照,随后的BC和BC相关的TDLU.
• 使用DSP进行了79种蛋白质的分析,37种蛋白质在质量控制 (QC) 后被保留.
• 使用类内相关系数 (ICC) 和跨平台协议 (加权kappa) 评估可重复性,并与IHC和免疫光学进行比较.

主要成果:

• DSP分析包括368个BBD-TDLU核心,204个BC核心和110个BC关联的TDLU核心.
• 复制性 (ICCs) 在BC组织中最高,在TDLU中较低,在TDLU中略微到相当的协议,在BC中中度到实质的协议.
• DSP成功地回顾了已知的免疫学相关性和组织类型梯度,证明了生物连贯性.

结论:

• 基于TMA的DSP是一种可行的技术,用于档案乳腺组织的分析,产生可复制和生物学一致的蛋白质数据.
• 在乳腺癌组织中,DSP配置文件特别强大,在稀缺组织 (如TDLU) 中比标准方法提供优势.
• 这种方法为改进的采样策略和扩大蛋白质面板在未来以TDLU为重点的乳腺癌研究提供了基础.