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                                                              English | 中文版 | 手機版 企業(yè)登錄 | 個人登錄 | 郵件訂閱
                                                              當前位置 > 首頁 > 技術(shù)文章 > 空間代謝組學助力前列腺癌的診斷和分型

                                                              空間代謝組學助力前列腺癌的診斷和分型

                                                              瀏覽次數(shù):875 發(fā)布日期:2022-4-20  來源:中科新生命

                                                              Gleason Score(GS)是一種被廣泛采用的前列腺癌組織學分級的方法,因與前列腺癌的生物行為和預后有良好的關(guān)聯(lián)性,成為了制定前列腺治療方案的重要參考指標。作為經(jīng)典診斷評分體系,它具有高度可重復性,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.空間代謝組學結(jié)果與病理切片結(jié)果比較

                                                              對一張經(jīng)過病理學家評分為 GS(5+4)=9 的病理切片進行高深度空間代謝組學分析,將數(shù)據(jù)進行空間聚類分析(Segmentation)。空間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,將病理學家標注的區(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。通過空間聚類分析,腫瘤細胞區(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分析,同樣由病理學家標注出腫瘤集中區(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)看到空間代謝組學技術(shù)在腫瘤診斷和分型中的潛力。

                                                              中科優(yōu)品推薦
                                                              【中科新生命】可提供深度空間代謝組學服務:
                                                              · 高效的代謝物離子化策革新性 MALDI 2 離子源系統(tǒng)的獨特「后電離」技術(shù)
                                                              · 多維度分離:「淌度譜」分離維度,搭配代謝物淌度數(shù)據(jù)庫,全面提升檢測準確度
                                                              · 實測代謝物鑒定數(shù)突破 2 000

                                                              發(fā)布者:上海中科新生命生物科技有限公司
                                                              聯(lián)系電話:021-54665263
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