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Research Article
Dave Mitchell*1,2, Allison L. Hunt*1,4, Kelly A. Conrads1,2, Brian L. Hood1,2, Sasha C. Makohon-Moore1,2, Christine Rojas1, G. Larry Maxwell1,3,4, Nicholas W. Bateman1,2,3, Thomas P. Conrads1,3,4
1Women’s Health Integrated Research Center, Gynecologic Cancer Center of Excellence, Department of Obstetrics and Gynecology,Uniformed Services University and Walter Reed National Military Medical Center, 2The Henry M. Jackson Foundation for the Advancement of Military Medicine, 3The John P. Murtha Cancer Center Research Program, Department of Surgery,Uniformed Services University, 4Women’s Health Integrated Research Center, Inova Women’s Service Line,Inova Health System
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
该协议描述了一种高通量工作流程,用于人工智能驱动的从染色的薄组织切片图像中分割病理确认感兴趣的区域,以使用激光显微切割富集组织学分辨细胞群。该策略包括一种新颖的算法,能够将表示感兴趣细胞群的分界线直接转移到激光显微镜上。
肿瘤微环境(TME)代表了一个由数十种不同细胞类型组成的复杂生态系统,包括肿瘤,基质和免疫细胞群。为了大规模表征蛋白质组水平的变化和肿瘤异质性,需要高通量方法来选择性地分离实体瘤恶性肿瘤中的离散细胞群。该协议描述了一种由人工智能(AI)实现的高通量工作流程,该工作流程将苏木精和曙红(H&E)染色的薄组织切片的图像分割成病理学确认的感兴趣区域,以便使用激光显微切割(LMD)选择性收获组织学分辨细胞群。该策略包括一种新颖的算法,能够将表示感兴趣细胞群的区域直接转移到激光显微镜上,从而能够更轻松地收集,使用数字图像软件进行注释。成功实施了该工作流程,证明了这种协调方法的实用性,该方法可通过高分辨率质谱选择性地从TME中收获肿瘤细胞群,以进行定量,多路复用蛋白质组学分析。该策略与常规组织病理学检查完全集成,利用数字图像分析来支持感兴趣的细胞群的富集,并且是完全可推广的,能够从TME中协调收获细胞群以进行多组分析。
TME代表了一个复杂的生态系统,由高度多样化的细胞类型阵列组成,例如肿瘤细胞,基质细胞,免疫细胞,内皮细胞,其他间充质细胞类型和脂肪细胞,以及复杂的细胞外基质1。这种细胞生态系统在不同疾病器官部位内和之间变化,导致复杂的肿瘤异质性2,3。最近的研究表明,异质性肿瘤和肿瘤细胞性低(低纯度)的肿瘤通常与不良的疾病预后相关2,3。
为了大规模了解TME内肿瘤和非肿瘤细胞群之间的分子相互作用,需要标准化和高通量策略来选择性地收获感兴趣的不同细胞群以进行下游多组分析。定量蛋白质组学代表了一种快速发展和日益重要的技术,以进一步了解癌症生物学。迄今为止,采用蛋白质组学的大多数研究已经使用从整个肿瘤组织制剂中提取的蛋白质(例如,冷冻粉碎)来做到这一点,导致对TME4,5,6中蛋白质组水平异质性的理解不足。
与临床病理学工作流程无缝集成和利用信息的样本收集策略的开发将使新一代组织学解决的蛋白质组学成为可能,这些蛋白质组学与金标准,诊断病理学工作流程高度互补。LMD能够通过对组织学染色的组织薄切片进行显微镜检查,直接和选择性地收集细胞亚群或感兴趣区域(ROI)7。数字病理学和人工智能分析的最新重大进展已经证明能够以自动化方式识别TME内独特的组成特征和ROI,其中许多与分子改变和临床疾病特征相关,例如对治疗的抵抗力和疾病预后8。
本文介绍的方案中描述的工作流程利用商业软件解决方案在数字组织病理学图像中选择性地注释肿瘤ROI,并利用内部开发的软件工具将这些肿瘤ROI传输到激光显微镜,以自动收集感兴趣的离散细胞群,与下游多组分析工作流程无缝集成。这种集成策略显著缩短了LMD操作员的时间,并最大限度地缩短了组织在环境温度下所需的时间。通过对两种代表性上皮性卵巢癌组织学亚型(高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)和卵巢透明细胞癌(OCCC))的TME进行差异分析,证明了自动特征选择和LMD收获与高通量定量蛋白质组学的整合。
所有研究方案均被批准用于西方IRB批准的方案"子宫内膜癌和卵巢癌的综合分子分析,以识别和验证临床信息生物标志物",根据美国联邦法规45 CFR 46.102(f)被视为豁免。本研究中涉及人类数据的所有实验方案均符合《赫尔辛基宣言》。获得了参与研究的所有受试者的知情同意。
注意:整个方案中使用的以下试剂是已知或可疑的致癌物质和/或含有有害物质:乙醇,DEPC水,迈耶苏木精溶液,曙红Y溶液,甲醇,乙腈和甲酸。必须按照相应的安全数据表(SDS)所述正确处理,并使用适当的个人防护装备(PPE)。
1. 生成包含校准器基准的默认形状列表数据 (.sld) 文件
注意:本节中描述的实验方案步骤专门用于倒置激光显微镜和相关软件(参见 材料表)。每个激光显微镜只需要创建一次默认的.sld文件。生成的文件可用于将基准切割成此后使用的所有 PEN 幻灯片。大约时间:5分钟(仅限一次)。
2. 改性活体压载玻片的制备
注意:本节中描述的实验方案步骤专门用于倒置激光显微镜和相关软件(参见 材料表)。大约时间:5分钟。
3. 组织染色
注:大约时间:30分钟。
4. 玻片成像
注意:本节中描述的实验方案步骤特定于扫描的幻灯片(请参阅 材料表)和另存为 .svs 文件的结果图像。使用任何扫描仪及其相关软件,以图像分析软件(参见 材料表)可以打开的格式生成图像文件。支持使用金字塔形短帧的文件类型包括 JPG、TIF、MRXS、QPTIFF、组件式 TIFF、超高频、AFI、超前置式、超音速、直流、OME。多伦多国际电影节、第二届、越南国家统计局、国家警察局、国家警察局、智利、印度边境论坛、科索沃联邦共和国和独立电视台。大约时间:5分钟。
5. 使用图像分析软件自动选择特征
6. 激光显微切割
注意:本节中描述的实验方案步骤专门用于倒置激光显微镜和相关软件(参见 材料表)。大约时间:2小时;视情况而定。
7. 通过压力循环技术(PCT)进行蛋白质消化
注意:大约时间:4小时(3小时没有真空离心机干燥时间)。
8. 串联质量标签 (TMT) 标签和易闪清理
注意:大约时间:7小时20分钟(2小时20分钟,没有真空离心机干燥时间)。
9. TMT多路复用样品分馏和池化
注意:大约时间:3小时30分钟(1小时30分钟,没有真空离心机干燥时间)。
10. 液相色谱串联质谱 (LC-MS/MS)
注:大致时间:取决于仪器方法和实验设计。
11. 生物信息学数据分析
注:大致时间:取决于实验设计。
使用这种集成的AI驱动的组织ROI识别,分割,LMD和定量蛋白质组学分析工作流程分析来自两名HGSOC和两名OCCC患者的新鲜冷冻组织薄片(图1)。每个肿瘤的代表性H&E染色组织切片由董事会认证的病理学家进行审查;肿瘤细胞率从70%到99%不等。将组织薄片切到PEN膜载玻片上(补充文件2),并使用校准器基准(补充文件1)进行预切割,从而能够将图像分析软件(参见 材料表)中生成的注释中的位置方向数据与LMD软件中的笛卡尔坐标方向集成在一起。H&E染色后,捕获了包含组织和校准器的PEN载玻片的高分辨率图像(20x)。
使用图像分析软件(参见 材料表)对显微照片中的肿瘤和基质细胞群进行分割,以便通过LMD进行选择性收获,以及代表整个组织薄片(例如整个肿瘤组织)的收获(图1)。通过用500μm2的瓷砖分割整个组织切片来生成整个肿瘤组织集合的无区别注释,在瓷砖之间留出40μm的间隙以保持PEN膜的完整性并防止膜在LMD期间卷曲。在用于组织学分辨LMD富集的载玻片上,图像分析软件中的AI分类器(参见 材料表)被训练以区分肿瘤和基质细胞,以及空白载玻片背景。手动突出显示具有代表性的肿瘤,基质和空白玻璃区域,并使用分类器工具将这些ROI分割到整个组织切片中。代表整个组织,肿瘤上皮和基质的分割层分别保存为单独的.annotation文件(补充文件3 和 补充文件6)。在图像文件的单独副本(没有分区的 ROI 注释)中,对三个基准校准器中最中心的尖端处的一条短线进行注释,并使用与每个 LMD 注释图层文件相同的文件名保存为 .annotation 文件,但附加后缀为"_calib"(补充文件 4)。这些线用于将PEN膜校准器的位置与图像分析软件中绘制的注释形状列表数据共同注册。
本研究提供了两种算法,即Python中的"马利特"和"Dapọ",以支持这种AI驱动的LMD工作流程,这些工作流程可在 https://github.com/GYNCOE/Mitchell.et.al.2022 获得。Malleator 算法从配对的 .annotation 文件中提取所有单个注释(组织 ROI 和校准器)的特定笛卡尔坐标,并将其合并到单个可扩展标记语言 (XML) 导入文件(补充文件 5)中。具体而言,Malleator 算法使用父文件夹中的目录名称作为输入来搜索所有子目录文件夹,并为尚未具有.xml合并文件的任何子文件夹生成.xml文件。Malleator 算法将图像分析软件(参见 材料表)中的所有注释图层合并为单个图层,并将 AI 生成的形状列表数据(另存为专有 .annotation 文件类型)转换为与 LMD 软件兼容.xml格式。合并注释和校准器文件后,算法生成的.xml文件将被保存并导入到LMD软件中。手动调整注释的对齐方式需要稍作调整,这也可用于在激光显微镜上记录载玻片载物台的垂直(z平面)位置。Dapọ 算法专门用于 LMD 丰富的集合。分割切片由影像分析软件自动分配给各个注记图层。在使用分类器工具之前,Dapọ 算法会将所有分区切片合并到单个注记图层中,从而减少 LMD 丰富集合的分类器分析运行时间。
消化整个肿瘤和富含LMD的组织样品,用TMT试剂标记,多重检测,离线分馏, 并通过 基于MS的定量蛋白质组学进行分析,如前所述9。使用这种AI驱动的工作流程收获的样品的平均肽产量(43-60μg)和回收率(0.46-0.59μg/ mm2)与以前的报告9,10相当。在所有样品中共对5,971种蛋白质进行了共定量(补充表S1)。使用100种最可变的蛋白质的无监督分层聚类导致HGSOC和OCCC组织型从LMD富集和整个肿瘤样品中分离(图2A),类似于前面描述的11。相比之下,来自HGSOC和OCCC的LMD富集基质样品聚集在一起,独立于富含LMD的肿瘤和整个肿瘤样品。在5,971种定量蛋白质中,HGSOC和OCCC标本的整个肿瘤集合之间有215种显着改变(LIMMA调整后<0.05)(补充表S2)。将这些改变的蛋白质与Hughes等人鉴定的用于区分HGSOC和OCCC肿瘤组织的蛋白质进行比较。在Hughes等人定量的76种特征蛋白中,有57种在该数据集中共定量并且高度相关(Spearman Rho = 0.644,p< 0.001)(图2B)。

图 1:用于下游定量蛋白质组学的激光显微切割的自动组织感兴趣区域选择集成工作流程摘要。 校准基准被切割到PEN膜载玻片上,以在LMD显微镜上水平定位,在图像分析软件HALO中共同记录来自AI衍生的组织ROI片段的位置方向数据。Malleator 算法用于将幻灯片的所有注释图层的带注释的分割数据与_calib参考文件合并,并将其转换为与 LMD 软件兼容的.xml文件。用于蛋白质组学分析的LMD收获的组织通过高通量蛋白质组学消化和分析,如前所述9。缩写: LMD = 激光显微切割;投资回报率 = 感兴趣的区域;TMT = 串联质量标签;定量 = 量化;标识。= 识别;LC-MS/MS = 液相色谱-串联质谱。 请点击此处查看此图的大图。

图2:LMD富集和整个肿瘤样品中蛋白质的分析(A)对HGSOC和OCCC LMD富集和整个肿瘤样品中100种最可变丰富的蛋白质进行无监督分层聚类分析。(B)本研究中HGSOC和OCCC全肿瘤收获量(米切尔等人,x轴)与休斯等人(y轴)的类似研究11的对数2倍变化蛋白质丰度的相关性。缩写: LMD = 激光显微切割;HGSOC = 高级别浆液性卵巢癌;OCCC = 卵巢透明细胞癌;对数2FC = 对数2 转化蛋白质组丰度。请点击此处查看此图的大图。
补充表S1:来自HGSOC和OCCC组织标本的所有LMD富集和整个肿瘤样品中共定量的5,971种蛋白质的丰度。 缩写: LMD = 激光显微切割;HGSOC = 高级别浆液性卵巢癌;OCCC = 卵巢透明细胞癌。 请按此下载此表格。
补充表S2:来自HGSOC与OCCC的整个肿瘤集合中差异表达的蛋白质(215)(LIMMA调整后第<0.05页)。 简称:HGSOC =高级别浆液性卵巢癌;OCCC = 卵巢透明细胞癌。 请按此下载此表格。
补充文件 1:包含四个载玻片位置的标准校准器基准的代表性形状列表数据 (.sld) 文件。 该文件可以导入到 LMD 软件中。 请按此下载此档案。
补充文件 2:H&E 染色的高分辨率 (20x) 组织切片的代表性 .svs 图像文件。 可以使用图像分析软件或LMD软件打开和查看该文件。缩写:H&E = 苏木精和曙红;LMD = 激光显微切割。 请按此下载此档案。
补充文件3:分区的整个肿瘤片段的代表性.注解文件。 该文件可以导入到图像分析软件中。 请按此下载此档案。
补充文件 4:校准器基准段的代表性_calib注释文件。 坐标信息表示从每个箭头基准点绘制的短校准器线的东方定位。该文件可以导入到图像分析软件中。 请按此下载此档案。
补充文件 5:由 Malleator 算法生成的具有代表性的可扩展标记语言 (.xml) 文件。 该文件可以导入到激光显微切割软件中。 请按此下载此档案。
补充文件 6:用于 LMD 丰富集合的分区 AI 分类段的代表性 .annotation 文件。 该文件可以导入到图像分析软件中。缩写:AI = 人工智能;LMD = 激光显微切割。 请按此下载此档案。
T.P.C.是赛默飞世尔科技公司SAB成员,并获得艾伯维的研究资助。
该协议描述了一种高通量工作流程,用于人工智能驱动的从染色的薄组织切片图像中分割病理确认感兴趣的区域,以使用激光显微切割富集组织学分辨细胞群。该策略包括一种新颖的算法,能够将表示感兴趣细胞群的分界线直接转移到激光显微镜上。
该项目的资金部分由国防健康计划(HU0001-16-2-0006和HU0001-16-2-00014)提供给统一服务大学妇科癌症卓越中心。申办方在研究的设计、执行、解释或撰写中没有任何作用。 免責聲明: 本文表达的观点是作者的观点,并不反映陆军/海军/空军部,国防部或美国政府的官方政策。
| 1260 Infinity II 系统 | Agilent Technologies Inc | 离线液相色谱系统 | |
| 96 个微量胶囊 (150 μL) | 散装 Pressure Biosciences Inc | MC150-96 | |
| 96 个微量研杵 | Pressure Biosciences Inc | MP-96 | |
| 96 微量微量试管散装(无盖) | Pressure Biosciences Inc | MT-96 | |
| 9 mm MS 认证透明螺纹套件 | Fisher Scientific | 03-060-058 | 用于离线 LC 色谱和质谱分析的样品瓶 |
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| ggplot2 版本3.3.5 | CRAN | https://cran.r-project.org/web/packages/ggplot2/ | |
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| iheatmapr 版本 0.5.1 | CRAN | https://cran.r-project.org/web/packages/iheatmapr/ | |
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| PEN 膜载玻片 | 徕卡显微系统 | 11532918 | |
| 肽保留时间校准混合物 | Thermo Fisher Scientific | 88321 | LC-MS QAQC 标准 |
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| RColorBrewer 版本 1.1-2 | CRAN | https://cran.r-project.org/web/packages/RColorBrewer/ | |
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| 水,Optima LC/MS 级 | Fisher Chemical | W6-4 | 流动相溶剂 |
| ZORBAX Extend 300 C18,2.1 x 12.5 mm,5 &微量;m,保护柱 (ZGC) | Agilent Technologies Inc | 821125-932 | 离线液相色谱捕集柱 |
| ZORBAX Extend 300 C18,2.1 x 150 mm,3.5 &微量;m | Agilent Technologies Inc | 763750-902 | 离线液相色谱分析柱 |