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TissueFAXS Cytometry肿瘤免疫方向经典文章分享

肿瘤组织除了发生细胞本身的特征变化之外,肿瘤转移也是一个极其复杂的过程,涉及多方面因素。肿瘤微环境本质上讲,是一个极其复杂且精密的动态网络,在多年的探索中,研究者们逐渐意识到除了组成肿瘤微环境的多种细胞之外,也存在着不同的组织结构,对肿瘤及其微环境的调节起着重要的作用,共同影响着肿瘤发生、扩大与肿瘤转移。深入研究肿瘤微环境,探索微环境中相关因子的改变,可为肿瘤的早期诊断及治疗提供新思路。

在近些年对肿瘤微环境的研究方案中,组织原位多色标记技术已经开始被大家所熟知,其在揭示肿瘤免疫逃逸机制、肿瘤免疫抑制剂关键靶点以及肿瘤周边的”亚组织结构“构成方面,正在起着越来越重要的作用。

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口腔肿瘤免疫逃逸机制和新的治疗靶点

文章题目:TDO2+ myofibroblasts mediate immune suppression in malignant transformation of squamous cell carcinoma

发表期刊:Journal of Clinical Investigation

使用TissueGnostics公司TissueFAXS Spectra全景多光谱组织扫描定量分析系统获取图像。获取到图像利用StrataQuest软件进行定量分析。应用TissueFAXS Cytometry技术,研究者通过免疫荧光证实TDO2仅表达于癌组织的a-SMA+肌成纤维细胞中,并且通过多色免疫组化(mIHC)染色证明:

1. TDO2+肌成纤维细胞(TDO2+α-SMA+)、TDO2-肌成纤维细胞(TDO2-α-SMA+)和癌细胞(Pan-CK+)及癌巢近端/远端的空间定位关系。

2. CD4+和CD8+T细胞在TDO2+和TDO2-肌成纤维细胞周围分布的关系。

3. TDO2+和TDO2-肌成纤维细胞(半径

4. TDO2+肌成纤维细胞周围PD-1+TIM-3+CD8+T细胞的空间分布关系。

5. TDO2+或TDO2-肌成纤维细胞在癌巢边界近端和远端的空间分布。

6.未治疗组与TDO2i组小鼠癌巢边界近端100um区域内,Foxp3+CD4+1043T细胞的空间分布及比例。

7. 未处理组和TDO2i组之间,TIM-3+CD8+T细胞和GZMB+CD8+T细胞在癌巢边界近端100um区域内的空间分布及比例。


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肝细胞癌射频消融后复发潜在机制

文章题目:Eliminating METTL1‐mediated accumulation of PMN‐MDSCs prevents hepatocellular carcinoma recurrence after radiofrequency ablation

发表期刊:Hepatology

对于多重免疫荧光染色的样本,文中均使用TissueFAXS多光谱成像系统(TissueGnostics, Austria)进行扫描。对成像结果使用了StrataQuest分析软件在单细胞水平上进行分析。在分析方法上,通过StrataQuest分析软件可以得到不同颜色通道的灰度图,在DAPI通道图像上应用核识别算法对单个细胞进行识别和圈定。然后,通过平均灰度值计算每个细胞每种不同Marker的表达量。绘制强度直方图和散点图,通过手动设置cut-off以及图像回溯功能得到每个Marker的阳性细胞数和阴性细胞数。

传统通过软件算法进行单细胞分析,只能进行原始的细胞核简单识别,细胞质、细胞膜等结构依赖于通过算法扩大细胞核轮廓,无法完成真实的细胞质形态学识别。TissueFAXS Cytometry技术不但可以针对每个荧光通道的细胞质形态进行圈选,还可以结合细胞核轮廓,实现单细胞的核/质/膜等亚细胞结构真实染色强度和形态的分析。

通过免疫组化和多重免疫荧光(mIF)染色,发现在RFA后复发的HCC中,METTL1表达增强,伴有CD11b+CD15+ PMN-MDSCs的增加和CD8+ T细胞的减少。


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CD4T细胞参与Tim3/Tim3L介导肿瘤免疫微环境互作网络

文章题目:Spatial distribution and functional analysis define the action pathway of Tim-3/Tim-3 ligands in tumor development

发表期刊:Molecular Therapy

实验部分采用TissueGnostics公司TissueFAXS Spectra全景多光谱组织扫描定量分析系统肝细胞癌(HCC)组织芯片样本(TMA)进行多色荧光图像采集,并且通过StrataQuest定量分析软件对肿瘤组织和癌旁组织中不同类型的细胞数量比例,阳性率以及空间位置分布进行准确定量。

采用AI Clissifier功能对组织中的肿瘤区域和间质区域进行自动划分。

空间表型分析,利用专业算法定义每个区域图像的细胞微环境,设立小于1个像素的阈值定义为细胞与细胞相互相邻或接触,将统一的算法和每个通道的阈值应用于TMA的所有样本,对各标记物的表达和荧光水平进行标准化分析。



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