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Neoplasias linfoides son causados por la incontrolada proliferación maligna de linfocitos. Estas células son componentes vitales del sistema inmune y localización a los órganos inmunes primarios y secundarios, como la médula ósea, ganglios linfáticos, bazo y otros sistema linfoide asociado a mucosa. Neoplasias linfoides son un grupo heterogéneo de trastornos que se clasifican basados en una constelación de características, incluyendo la morfología, immunophenotype, características genéticas y la presentación clínica. Mientras que cada parámetro desempeña un papel, sigue siendo una característica que define y constituye la base para el sistema de clasificación de la OMS que reconoce neoplasias derivadas de células B, células T y natural killer (NK) las células1.
Clave para la clasificación del linfoma ha sido la caracterización de los anticuerpos contra marcadores de superficie de leucocitos de los diversos subtipos de linfocitos2. Inmunohistoquímica (IHQ) se ha utilizado tradicionalmente para el análisis de estos marcadores y se basa en el principio del reconocimiento antígeno-anticuerpo específico para detectar moléculas basado en células y tejidos que pueden visualizarse con el microscopio de luz 3. sin embargo, la identificación de objetivos múltiples en una sola diapositiva por IHC multiplex cromogénico convencional de campo brillante tiene limitaciones porque a menudo es difícil distinguir múltiples señales de color en una sección de tejido único fiable — especialmente para los antígenos con una expresión muy baja de4. Evaluación visual y cuantificación de la coloración también pueden ser subjetivas, provocando variabilidad en la interpretación de datos y análisis5.
Por lo tanto, IHC convencional en las muestras (FFPE) formalina-fijos, parafina-encajado no es factible para la detección simultánea de múltiples objetivos en contra diversas enfermedades como el linfoma. Por otra parte, distinguir los linfocitos neoplásticos de las células inmunes circundantes es a menudo imprecisa. Esto impide estudios que la relevancia de nuevos biomarcadores en el linfoma. En este contexto, IHC fluorescente multiplex (mf-IHC) ofrece una alternativa prometedora que permite la evaluación cuantitativa de coexpression de antígeno y una relación espacial con mayor precisión mientras que la conservación limitada de las muestras6,7. Cuando esta tecnología está asociada con el software de análisis digital de imágenes, la interpretación de los datos es más eficiente y facilita el estudio del tumor y microambiente heterogeneidad8,9. En el presente Protocolo, una base de tyramide inmunofluorescencia (IF) método de multiplexación se aplica para amplificar la señal y es compatible con cualquier anticuerpo IHC-validado de cualquier especie, incluso los desarrollados en la misma especie5,7 , 10. el protocolo de tyramide permite la conjugación directa del fluoróforo al tejido de interés para que el anticuerpo primario y secundario puede ser despojado después de cada paso, permitiendo la aplicación secuencial de múltiples manchas sin reactividad cruzada del anticuerpo.
Una estrategia de multiplexado será útil para predecir el pronóstico y el tratamiento de los resultados mediante la identificación de objetivos y sus variante patrones inmunológicos en linfomas. MULTIPLEX fluorescente IHC se ha aplicado en nuestro laboratorio para el estudio de un panel de marcadores T y linfocitos B y T-folicular ayudante en linfoma angioimmunoblastic T-cell (AITL), un subtipo de linfoma T-cell periférico caracterizado por agresivas clínica comportamiento y tumor heterogeneidad11. La utilidad de este método se ilustra también en linfoma difuso de grandes células B (DLBCL) donde la mayor señalización de un receptor de células B con expresión simultánea de C-MYC y BCL-2 sugiere el posible uso terapéutico de la inhibición de la cinasa de tirosina de Bruton 12 .
Aquí describimos el conjunto del Protocolo de validación del anticuerpo a la selección de tejidos de control apropiado y multiplexación usando linfoma FFPE tejidos, con un eventual análisis de diapositivas manchadas, utilizando un análisis automatizado de imágenes de patología cuantitativa sistema.