Gleason Score(GS)是一種被廣泛采用的前列腺癌組織學(xué)分級的方法,因與前列腺癌的生物行為和預(yù)后有良好的關(guān)聯(lián)性,成為了制定前列腺治療方案的重要參考指標(biāo)。作為經(jīng)典診斷評分體系,它具有高度可重復(fù)性,但是顯微病理切片檢查耗時較長,另一方面某些評分相似的表型可能代表著完全不同的疾病發(fā)展進程,因此對于病理學(xué)家的經(jīng)驗依賴度較高,仍需對診斷體系進一步優(yōu)化。
來自哈佛醫(yī)學(xué)院的研究團隊在Molecular Cancer Research發(fā)表文章題為「Molecular Characterization of Prostate Cancer with Associated Gleason Score Using Mass Spectrometry Imaging」的文章,探討了傳統(tǒng)病理技術(shù)與分子成像結(jié)合提升前列腺腫瘤診斷的可能性。通過空間代謝組學(xué)識別和定位不同 GS 評分等級的前列腺腫瘤樣本中的代謝物,發(fā)現(xiàn)了與 GS 評分存在關(guān)聯(lián)的代謝物并可以對常規(guī)難以判斷的樣本加以區(qū)分。
研究材料
不同 GS 評分的前列腺腫瘤切片
技術(shù)路線
· 步驟 1:代謝物表達模式特異區(qū)域與病理切片比較;
· 步驟 2:不同 GS 評分的病理組織空間代謝組學(xué)分析;
· 步驟 3:建立快速檢測流程。
研究結(jié)果
1.空間代謝組學(xué)結(jié)果與病理切片結(jié)果比較
對一張經(jīng)過病理學(xué)家評分為 GS(5+4)=9 的病理切片進行高深度空間代謝組學(xué)分析,將數(shù)據(jù)進行空間聚類分析(Segmentation)?臻g聚類分析是一種在空間分布上進行代謝物聚類的分析方法,可以將代謝物表達模式相近的區(qū)域標(biāo)注為同一顏色,便于對區(qū)域代謝特異性進行分析。如圖所示,將病理學(xué)家標(biāo)注的區(qū)域與空間聚類圖進行比較,發(fā)現(xiàn)同一切片上呈現(xiàn)數(shù)種特異代謝表達模式,并與病理分析結(jié)果可產(chǎn)生對應(yīng)。通過空間聚類分析,腫瘤細(xì)胞區(qū)域為淺黃和淺綠兩種色塊組合,出人意料的是相鄰的良性細(xì)胞區(qū)域的也出現(xiàn)同樣的色塊組合,可能暗示腫瘤的進一步發(fā)展。
圖1 H&E染色切片與空間聚類分析圖比較
2. 不同評分的腫瘤切片空間代謝組學(xué)分析
挑選 GS(3+3)=6、GS(3+4)=7兩張、GS(4+3)=7、GS(5+4)=9,共計五張前列腺腫瘤切片進行空間代謝組學(xué)分析,同樣由病理學(xué)家標(biāo)注出腫瘤集中區(qū)域。在不同切片中可以明顯發(fā)現(xiàn)代謝物分布特征伴隨 GS 評分變化,這種變化不僅存在于腫瘤區(qū)域,同時也存在于腫瘤組織周圍的正常組織區(qū)域中。
圖2 病理切片腫瘤區(qū)域與聚類分析比對
在 GS 評分中 GS(3+4)=7 和 GS(4+3)=7兩種腫瘤類型在常規(guī)病理檢測中難以區(qū)分,但實際上后者相對前者更具有侵襲性;诳臻g代謝組學(xué)數(shù)據(jù),通過對兩組數(shù)據(jù)進行 ROC 分析,發(fā)現(xiàn)共計 56 個代謝物離子(AUC > 0.75),定性分析(Δppm < 2)其中 31 個脂質(zhì)分子,發(fā)現(xiàn)相關(guān)分子并不具有腫瘤區(qū)域完全特異性。相比其它切片,在 GS(3+4)=7 和更高評分的病理切片中,腫瘤區(qū)域中心磷脂分布增加,另外磷脂酰絲氨酸、磷脂酸和神經(jīng)酰胺-1-磷酸在腫瘤組織外的正常組織分布增加。
圖3 單代謝物分子成像分析
3. 快速檢測方法建立及驗證
研究者建立了一種可以應(yīng)用于臨床的快速檢測診斷流程,并在不同分辨率和檢測深度驗證分子成像和腫瘤類型的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)低分辨率(120 μm)影響了部分代謝物分子的檢出,但總體趨勢一致,均可以實現(xiàn)對不同的評分的腫瘤樣本進行區(qū)分。
小編小結(jié)
在傳統(tǒng)分子檢測技術(shù)中,組織中不同細(xì)胞群體和微環(huán)境的特征信息在樣本勻漿處理的過程中丟失,而空間代謝組學(xué)通過直接原位檢測,獲取分子分布的空間信息,有助于進一步幫助我們了解這種異質(zhì)性。在本研究,我們已經(jīng)看到空間代謝組學(xué)技術(shù)在腫瘤診斷和分型中的潛力。
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