Name: Perfil espacial digital para la caracterización del microambiente en glioma infiltrante difuso de tipo adulto (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-09-13T12:50:00.000+00:00
Duration: 9 min 17 s
Description: Aprenda a utilizar el perfilado espacial digital para cuantificar proteínas en regiones tumorales y su microambiente en gliomas infiltrantes difusos. Este método permite identificar dianas terapéuticas potenciales.

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Los autores reconocen el apoyo del Laboratorio de Genómica Clínica y Tecnología Avanzada del Departamento de Patología y Medicina de Laboratorio del Sistema de Salud Dartmouth Hitchcock. Los autores también reconocen el Recurso Compartido de Patología en el Centro Oncológico de Dartmouth con la Subvención de Apoyo al Centro Oncológico del NCI 5P30 CA023108-37.

El protocolo descrito a continuación sigue las pautas del Comité de Ética de Investigación Humana de Dartmouth-Hitchcock. Se obtuvo el consentimiento informado de los pacientes cuyas muestras de tejido fueron incluidas en este estudio. Consulte la sección Tabla de materiales para obtener detalles relacionados con todos los materiales, reactivos, equipos y software utilizados en este protocolo.
1. Preparación de la diapositiva17
<ol><li>Recuperar o preparar tejido fijado en formalina e incrustado en parafina a partir de gliomas infiltrantes difusos de tipo adulto humano. NOTA: En este experimento, se utilizaron bloques de biopsias con parafina de tres pacientes con glioblastoma.</li>
	<li>Cree un bloque de micromatriz de tejido (TMA). Tome varios núcleos de 2 mm de cada biopsia y colóquelos en un solo bloque TMA (Figura 1, arriba). Corte secciones del bloque TMA a 4 μm y móntelas en portaobjetos de vidrio. Coloque cada portaobjetos dentro de la junta del portacorrederas. Incubar el tobogán a 60 °C durante 30 min.</li>
</ol>2. Preparación del sistema IHC semiautomatizado y configuración del software (para la carga y ejecución de diapositivas)17
<ol><li>Configure los reactivos. Haga clic en el botón Configuración del reactivo . Haga clic en Agregar en la pestaña Configuración .<ol><li>Registre un búfer de lavado escribiendo un nombre para él en el campo Nombre . Seleccione Auxiliar en el campo Tipo . Haga clic en Guardar.</li>
		<li>Registre una solución de bloqueo repitiendo los mismos pasos anteriores (modificados según corresponda, por ejemplo, en el campo Nombre ), pero seleccionando Anticuerpo primario en el campo Tipo . Seleccione los protocolos deseados en los cuadros desplegables para Protocolo de tinción predeterminado y Protocolo HIER predeterminado. Seleccione una opción Protocolo de enzimas predeterminado si lo desea (este cuadro se dejó en blanco en el protocolo actual). Haga clic en Guardar.</li>
	</ol></li>
	<li>Registre el sistema de detección, que consiste en una bandeja de contenedor de reactivos con código de barras. Escanee el código de barras.<ol><li>Comience a introducir los detalles del sistema de reactivos en la ventana Agregar sistema de reactivos de investigación . Escriba un Nombre para el sistema de detección.</li>
		<li>Escriba una fecha de caducidad. Resalte la primera fila del gráfico Reactivos y Escanee el código de barras de un nuevo contenedor de reactivos de 30 ml, momento en el que el código de barras rellenará la fila 1. </li>
		<li>Coloque el contenedor en la posición 1 del sistema de detección. Seleccione el nombre del tampón de lavado en el cuadro desplegable de la columna Reactivo y haga clic en Agregar. Repita estos pasos para agregar cualquier reactivo adicional en las filas siguientes, incluida la solución de bloqueo.</li>
	</ol></li>
	<li>Configure el Protocolo de proteínas para IHC. Haga clic en Configuración de protocolo. Resalte la fila correspondiente al protocolo deseado y haga clic en Copiar. Introduzca el Nombre y rellene cualquier otro campo relevante en la ventana Editar propiedades del protocolo.<ol><li>Seleccione la casilla Mostrar pasos de lavado. Confirme que los campos Inc (min) y DispenseType son correctos para cada reactivo (10 min para la solución de bloqueo, 0 min para el tampón de lavado y 150 μL para cada DispenseType). Haga clic en Guardar.</li>
	</ol></li>
	<li>Prepare el estudio. Llene el recipiente en la posición 1 con un tampón de lavado. Llene 150 μL por portaobjetos y 5 ml de volumen muerto; Deje la tapa abierta. Repita estos pasos para el contenedor en la posición 2, que debe llenarse con una solución de bloqueo. Este recipiente debe tener 150 μL por portaobjetos y 350 μL de volumen muerto.<ol><li>Cargue la bandeja del contenedor de reactivos en la máquina. Permitir que el sistema realice medidas de reconocimiento de contenedores y confirmación de volumen. Haga clic en Slide Setup | Añadir estudio. Introduzca el ID del estudio y el nombre del estudio y seleccione 150 μL en Volumen de dispensación | el protocolo deseado en el menú desplegable Protocolo de preparación (se sugiere Hornear y desparacar). Resalte el estudio y haga clic en Agregar diapositiva.</li>
		<li>Seleccione Tejido de prueba bajo Tipo de tejido | 150 μL en Volumen de dispensación | Individual y Rutina en los cuadros desplegables Modo de tinción . Seleccione un proceso (IHC para el estudio actual) | el Nombre de la solución de bloqueo en el cuadro desplegable del campo Marcador | Protocolo DSP IHC en el campo Tinción de la pestaña Protocolos | * Hornear y desparafinar para la preparación | *HIER 20 min con ER1 para HIER. Deje el campo Enzima en blanco.</li>
		<li>Repita este proceso para cada diapositiva. Haga clic en Cerrar una vez finalizado y, a continuación, haga clic en Imprimir etiquetas. Marque todas las etiquetas de diapositivas aún no impresas para el estudio actual y haga clic en Imprimir. Coloque etiquetas en la parte superior de las diapositivas.</li>
	</ol></li>
	<li>Cargar y ejecutar diapositivas. Cargue las diapositivas en la bandeja portaobjetos, asegurándose de que la muestra y la etiqueta estén orientadas hacia arriba. Coloque los azulejos de la cubierta sobre las diapositivas, asegurándose de que las diapositivas estén orientadas con pestañas en la parte inferior. Cargue las bandejas deslizantes en el instrumento.<ol><li>Presione el botón LED para bajar la bandeja y permitir que el instrumento comience el escaneo y reconocimiento de diapositivas. Haga clic en el botón Inicio para comenzar el experimento.</li>
	</ol></li>
	<li>Termina el experimento. Presione el botón LED cuando parpadee en verde, lo que indica que se ha completado la ejecución. Retire la bandeja del instrumento y levante con cuidado las baldosas de la cubierta de cada portaobjetos. Coloque los portaobjetos en 1x solución salina tamponada con fosfato (PBS), elimine el exceso de tampón y delinee cada sección de tejido con una pluma hidrófoba para crear una barrera hidrófoba.</li>
</ol>3. Incubación de anticuerpos y tinción de núcleos17
<ol><li>Seleccione un panel de anticuerpos para localizar los antígenos de interés (consulte la Tabla 1 para los anticuerpos utilizados en este experimento). NOTA: Cada anticuerpo ya ha sido conjugado a un oligonucleótido de ADN con un segmento fotodivisible UV (PC-oligo) que lo identifica de forma única (oligos de indexación, Figura 2).</li>
	<li>Haga una solución funcional de anticuerpo-PC-oligo añadiendo, para cada portaobjetos, 8 μL de cada anticuerpo (diluido 1:40) en el panel. Utilice el reactivo de bloqueo como diluyente para alcanzar el volumen final de 200 μL para cada portaobjetos. Incubar durante la noche a 4 °C (Figura 3, Paso 1). NOTA: También se pueden agregar marcadores morfológicos, colorantes biológicos o anticuerpos marcados con fluorescencia a la solución en este paso.</li>
	<li>Al día siguiente, coloque el portaobjetos en un frasco de Coplin y lave 3 x 10 min en 1x TBS-T. Postfijo en paraformaldehído al 4% durante 30 min a temperatura ambiente, seguido de 2 x 5 min en 1x TBS-T.</li>
	<li>Añadir la tinción nuclear SYTO13 (diluida 1:10 en 1x TBS) durante 15 min a temperatura ambiente. Lave 2x con 1x TBS-T y, a continuación, guarde la diapositiva en 1x TBS-T.</li>
</ol>4. Visualización de fluorescencia, identificación de ROI y fotoescisión UV en el instrumento DSP17
<ol><li>Después de pasar el mouse sobre la recopilación de datos en el Centro de control, seleccione Nuevo/Continuar ejecución.</li>
	<li>Coloque la diapositiva en el portadiapositivas, con la etiqueta hacia el usuario. Baje la abrazadera de la bandeja deslizante, asegurándose de que el tejido sea visible en la ventana alargada. Añadir 6 ml de tampón S. </li>
	<li>Siga las indicaciones en el Centro de control. Haga zoom entre diferentes ejes con los controles deslizantes X e Y para delinear una región para escanear. Seleccione Escanear. Permita que el escaneo continúe hasta que se haya creado una imagen de toda el área de destino definida.</li>
	<li>Genera una imagen de 20x. Defina los ROI de forma automática o manual (Figura 3, Paso 2). Para seguir este protocolo, seleccione tres ROI circulares de igual tamaño (diámetro de 250 μm) para cada núcleo de tejido (Figura 4, abajo). NOTA: Los ROI son personalizables en tamaño y forma. Se pueden seleccionar varios ROI dentro de cada sección. En este experimento, los ROI circulares se definen manualmente.</li>
	<li>Apruebe los ROI haciendo clic en el botón Salir del espacio de trabajo de escaneo . Espere a que la luz UV separe los oligos de los anticuerpos.</li>
	<li>Cuando se haya completado el proceso del instrumento de limpieza , seleccione Nueva recopilación de datos para continuar con las diapositivas o placas actuales. De lo contrario, seleccione Quitar portaobjetos y microplacas.</li>
	<li>Abra la ventana Finalizar placa haciendo doble clic en el área del icono de la placa en la parte inferior derecha del Centro de control. Si se conoce el número de lote (#) del paquete de código de hibridación (Hyb), ingrese el número y haga clic en Actualizar (opcional durante este paso). Haga clic en Finalizar.</li>
	<li>Separe el portaportaobjetos y la placa de recolección siguiendo las indicaciones. Almacene las diapositivas en TBS-T. Si los portaobjetos no se van a utilizar durante mucho tiempo, cúbralos con un medio acuoso y un cubreobjetos.</li>
</ol>5. Lectura de proteínas17
<ol><li>Utilizar un precinto permeable y secar los aspirados a 65 °C en un termociclador con la parte superior abierta. Añadir 7 μL de agua tratada con pirocarbonato de dietilo y mezclar. Incubar en RT durante 10 minutos, y luego girar hacia abajo rápidamente.</li>
	<li>Elija las ecuaciones de la sonda R y la sonda U adecuadas de la Tabla 2 para guiar la creación de la combinación de sonda/tampón. Basado en el número de códigos Hyb necesarios para la hibridación en el presente experimento, aplique la ecuación (1) como se muestra a continuación. Mezclar y girar hacia abajo rápidamente. # Sonda de códigos Hyb R Sonda de piscina de trabajo U Tampón de hibridación de piscina de trabajo n = _______ (n × 8 μL) = _____ μL + (n × 8 μL) = ______ μL + (n × 80 μL) = _____ μL (1)</li>
	<li>Agregue 84 μL de mezcla de sonda/tampón a cada paquete de códigos Hyb que se utilizará. Desplázate para mezclar y girar. En una placa de hibridación fresca de 96 pocillos, agregue 8 μL de cada mezcla maestra de código Hyb en los 12 pocillos de la fila indicada.</li>
	<li>Transfiera 7 μL de la placa de recolección DSP al pocillo correspondiente en la placa de hibridación. Mezclar suavemente. Selle térmicamente y realice un giro rápido. A continuación, incubar durante la noche a 67 °C. Enfríe el plato en hielo y realice un giro rápido.</li>
	<li>Agrupe los productos hyb de cada pozo en un tubo de tira, canalizando suavemente cada pocillo 5 veces para mezclar. Tapa el tubo de la tira y gira hacia abajo. Congele cualquier producto hyb no agrupado restante a -80 °C. Cargue los tubos de la tira en el sistema de análisis.</li>
	<li>Guarde el archivo CDF en una unidad USB y, a continuación, transfiera los datos del instrumento DSP al analizador digital. Complete la configuración realizando los siguientes pasos.<ol><li>Cargue consumibles y muestras agrupadas en la estación de preparación. En la pantalla, presione Iniciar procesamiento. Seleccione Alta sensibilidad, seguido de Siguiente. Presione Seleccionar todo para ver el número de pozos con muestras | Terminar | Siguiente en la notificación por correo electrónico | Inicio.</li>
		<li>Una vez que la estación de preparación haya terminado, selle el cartucho y transfiéralo al analizador digital. Presione Iniciar conteo, seleccione Posición de etapa, presione Cargar archivo CDF existente y seleccione el archivo cargado anteriormente. Pulse Listo, seleccione de nuevo la posición del escenario, pulse Listo | Comience a ejecutar el programa.</li>
	</ol></li>
	<li>Guarde el archivo comprimido de los archivos de conversión de recuento de reporteros del sistema de análisis en una unidad USB y, a continuación, inserte la unidad en la máquina DSP. En el Centro de control de DSP, coloque el cursor sobre Recopilación de datos y, a continuación, haga clic en Recuentos de carga. Seleccione el archivo comprimido correspondiente.</li>
</ol>6. Análisis de datos17
<ol><li>Haga clic en Registros en el Centro de control de DSP. Para ver los análisis de la cola, seleccione Agregar análisis seleccionados a la cola | Mi cola de análisis. Seleccione Nuevo estudio en Cola después de pasar el cursor sobre la opción Análisis de datos en el Centro de control.</li>
	<li>Seleccione Control de calidad en Opciones de la barra de tareas. Continúe con los valores predeterminados o ajuste si lo desea. Seleccione Ejecutar control de calidad y revise la cuadrícula de resultados. Haga clic en Ejecutar control de calidad para continuar y crear un nuevo conjunto de datos, normalizando los valores a los controles de hibridación positiva.</li>
	<li>Importe las nuevas etiquetas en un archivo XLSX. Seleccione Administrar anotaciones en el panel Análisis y, a continuación, descargue una plantilla, inserte las etiquetas e importe el archivo.</li>
	<li>OPCIONAL: Después de ejecutar QC, ajuste los datos aún más utilizando otras opciones de la barra de herramientas. Utilice las herramientas del panel Visualizaciones para trazar los datos transformados.</li>
	<li>Navegue por el cuadro desplegable gris de parámetros para componer cada gráfico en el panel Visualizaciones . Seleccione una región concreta dentro de un gráfico para visualizar los segmentos resaltados correspondientes en el panel Análisis y haga clic con el botón derecho para generar etiquetas o grupos. En Resumen del conjunto de datos, revise los gráficos de Normalización, Escalado y otras opciones para su análisis y visualización.</li>
	<li>Guarde una visualización seleccionando el icono para Guardar; revise las visualizaciones ya guardadas en Resumen. Seleccione el botón Exportar (.svg) para exportar una visualización en formato .svg. Exporte los datos en los que se basa una visualización haciendo clic en el botón Exportar (.xlsx). Exporte todos los datos contenidos en un conjunto de datos específico colocando el cursor sobre el nombre del conjunto de datos en el segundo panel y haciendo clic en el icono de exportación.</li>
</ol>

<ol><li>Pedersen, P. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Migratory+patterns+of+lac-z+transfected+human+glioma+cells+in+the+rat+brain%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Cancer%22%5BJournal%5D)">Migratory patterns of lac-z transfected human glioma cells in the rat brain.</a> International Journal of Cancer. 62 (6), 767-771 (1995).</li>
<li>Wang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Invasion+of+white+matter+tracts+by+glioma+stem+cells+is+regulated+by+a+NOTCH1-SOX2+positive-feedback+loop%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Invasion of white matter tracts by glioma stem cells is regulated by a NOTCH1-SOX2 positive-feedback loop.</a> Nature Neuroscience. 22 (1), 91-105 (2019).</li>
<li>Iwadate, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Epithelial-mesenchymal+transition+in+glioblastoma+progression%5BTitle%5D)+AND+%22Oncology+Letters%22%5BJournal%5D)">Epithelial-mesenchymal transition in glioblastoma progression.</a> Oncology Letters. 11 (3), 1615-1620 (2016).</li>
<li>Tao, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genomics+and+prognosis+analysis+of+epithelial-mesenchymal+transition+in+glioma%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Oncology%22%5BJournal%5D)">Genomics and prognosis analysis of epithelial-mesenchymal transition in glioma.</a> Frontiers in Oncology. 10, 183(2020).</li>
<li>Cuddapah, V. A., Robel, S., Watkins, S., Sontheimer, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+neurocentric+perspective+on+glioma+invasion%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Reviews+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">A neurocentric perspective on glioma invasion.</a> Nature Reviews Neuroscience. 15 (7), 455-465 (2014).</li>
<li>Barthel, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glioma%3A+molecular+signature+and+crossroads+with+tumor+microenvironment%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+and+Metastasis+Reviews%22%5BJournal%5D)">Glioma: molecular signature and crossroads with tumor microenvironment.</a> Cancer and Metastasis Reviews. 1 (1), 53-75 (2021).</li>
<li>Ziegler, D. S., Kung, A. L., Kieran, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anti-apoptosis+mechanisms+in+malignant+gliomas%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Oncology%22%5BJournal%5D)">Anti-apoptosis mechanisms in malignant gliomas.</a> Journal of Clinical Oncology. 26 (3), 493-500 (2008).</li>
<li>Berghoff, A. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Programmed+death+ligand+1+expression+and+tumor-infiltrating+lymphocytes+in+glioblastoma%5BTitle%5D)+AND+%22Neuro-Oncology%22%5BJournal%5D)">Programmed death ligand 1 expression and tumor-infiltrating lymphocytes in glioblastoma.</a> Neuro-Oncology. 17 (8), 1064-1075 (2015).</li>
<li>Merritt, C. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiplex+digital+spatial+profiling+of+proteins+and+RNA+in+fixed+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Biotechnology%22%5BJournal%5D)">Multiplex digital spatial profiling of proteins and RNA in fixed tissue.</a> Nature Biotechnology. 38 (5), 586-599 (2020).</li>
<li>Van, T. M., Blank, C. U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+user%27s+perspective+on+GeoMxTM+digital+spatial+profiling%5BTitle%5D)+AND+%22Immuno-Oncology+Technology%22%5BJournal%5D)">A user's perspective on GeoMxTM digital spatial profiling.</a> Immuno-Oncology Technology. 1, 11-18 (2019).</li>
<li>Garcia-Pardo, M., Calles, A. ROS-1 NSCLC therapy resistance mechanism. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGarcia-Pardo%2C+M+%22Precision+Cancer+Medicine%22">Precision Cancer Medicine</a>. , Online (2021).</li>
<li>Ye, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+spatial+profiling+of+individual+glomeruli+from+patients+with+anti-neutrophil+cytoplasmic+autoantibody-associated+glomerulonephritis%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Immunology%22%5BJournal%5D)">Digital spatial profiling of individual glomeruli from patients with anti-neutrophil cytoplasmic autoantibody-associated glomerulonephritis.</a> Frontiers in Immunology. 13, 831253(2022).</li>
<li>Bergholtz, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Best+practices+for+spatial+profiling+for+breast+cancer+research+with+the+GeoMx+digital+spatial+profiler%5BTitle%5D)+AND+%22Cancers%22%5BJournal%5D)">Best practices for spatial profiling for breast cancer research with the GeoMx digital spatial profiler.</a> Cancers. 13 (17), 4456(2021).</li>
<li>Brady, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inter-+and+intra-tumor+heterogeneity+of+metastatic+prostate+cancer+determined+by+digital+spatial+gene+expression+profiling%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Communications%22%5BJournal%5D)">Inter- and intra-tumor heterogeneity of metastatic prostate cancer determined by digital spatial gene expression profiling.</a> Nature Communications. 12 (1), 1426(2021).</li>
<li>Kulasinghe, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Highly+multiplexed+digital+spatial+profiling+of+the+tumor+microenvironment+of+head+and+neck+squamous+cell+carcinoma+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Oncology%22%5BJournal%5D)">Highly multiplexed digital spatial profiling of the tumor microenvironment of head and neck squamous cell carcinoma patients.</a> Frontiers in Oncology. 10, 607349(2021).</li>
<li>Wang, D. Y. -T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Case+study%3A+Digital+spatial+profiling+of+metastatic+clear+cell+carcinoma+reveals+intra-tumor+heterogeneity+in+epithelial-mesenchymal+gradient%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Case study: Digital spatial profiling of metastatic clear cell carcinoma reveals intra-tumor heterogeneity in epithelial-mesenchymal gradient.</a> bioRxiv. , (2021).</li>
<li>GeoMx DSP. Automated slide preparation user manual. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22GeoMx+DSP%22">GeoMx DSP</a>. , nanoString Technologies. Seattle, Washington. (2022).</li>
<li>Allam, M., Cai, S., Coskun, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiplex+bioimaging+of+single-cell+spatial+profiles+for+precision+cancer+diagnostics+and+therapeutics%5BTitle%5D)+AND+%22NPJ+Precision+Oncology%22%5BJournal%5D)">Multiplex bioimaging of single-cell spatial profiles for precision cancer diagnostics and therapeutics.</a> NPJ Precision Oncology. 4, 11(2020).</li>
<li>Wolchok, J. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Overall+survival+with+combined+nivolumab+and+ipilimumab+in+advanced+melanoma%5BTitle%5D)+AND+%22New+England+Journal+of+Medicine%22%5BJournal%5D)">Overall survival with combined nivolumab and ipilimumab in advanced melanoma.</a> New England Journal of Medicine. 377 (14), 1345-1356 (2017).</li>
<li>Blank, C. U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neoadjuvant+versus+adjuvant+ipilimumab+plus+nivolumab+in+macroscopic+stage+III+melanoma%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Medicine%22%5BJournal%5D)">Neoadjuvant versus adjuvant ipilimumab plus nivolumab in macroscopic stage III melanoma.</a> Nature Medicine. 24 (11), 1655-1661 (2018).</li>
<li>Matthews, R. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain-enriched+hyaluronan+binding+%28BEHAB%29%2Fbrevican+cleavage+in+a+glioma+cell+line+is+mediated+by+a+disintegrin+and+metalloproteinase+with+thrombospondin+motifs+%28ADAMTS%29+family+member%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biological+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Brain-enriched hyaluronan binding (BEHAB)/brevican cleavage in a glioma cell line is mediated by a disintegrin and metalloproteinase with thrombospondin motifs (ADAMTS) family member.</a> Journal of Biological Chemistry. 275 (30), 22695-22703 (2000).</li>
<li>Paganetti, P. A., Caroni, P., Schwab, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glioblastoma+infiltration+into+central+nervous+system+tissue+in+vitro%3A+involvement+of+a+metalloprotease%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Cell+Biology%22%5BJournal%5D)">Glioblastoma infiltration into central nervous system tissue in vitro: involvement of a metalloprotease.</a> Journal of Cell Biology. 107, 2281-2291 (1988).</li>
<li>Beliën, A. T., Paganetti, P. A., Schwab, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Membrane-type+1+matrix+metalloprotease+%28MT1-MMP%29+enables+invasive+migration+of+glioma+cells+in+central+nervous+system+white+matter%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Cell+Biology%22%5BJournal%5D)">Membrane-type 1 matrix metalloprotease (MT1-MMP) enables invasive migration of glioma cells in central nervous system white matter.</a> Journal of Cell Biology. 144 (2), 373-384 (1999).</li>
<li>Coulie, P. G., Vanden Eynde, B. J., vander Bruggen, P., Boon, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumour+antigens+recognized+by+T+lymphocytes%3A+At+the+core+of+cancer+immunotherapy%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Reviews+Cancer%22%5BJournal%5D)">Tumour antigens recognized by T lymphocytes: At the core of cancer immunotherapy.</a> Nature Reviews Cancer. 14 (2), 135-146 (2014).</li>
<li>Finn, O. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Vaccines+for+cancer+prevention%3A+a+practical+and+feasible+approach+to+the+cancer+epidemic%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Immunology+Research%22%5BJournal%5D)">Vaccines for cancer prevention: a practical and feasible approach to the cancer epidemic.</a> Cancer Immunology Research. 2 (8), 708-713 (2014).</li>
<li>Sharma, P., Allison, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+future+of+immune+checkpoint+therapy%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">The future of immune checkpoint therapy.</a> Science. 348 (6230), 56-61 (2015).</li>
<li>Chen, L., Han, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anti-PD-1%2FPD-L1+therapy+of+human+cancer%3A+past%2C+present%2C+and+future%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Investigation%22%5BJournal%5D)">Anti-PD-1/PD-L1 therapy of human cancer: past, present, and future.</a> Journal of Clinical Investigation. 125 (9), 3384-3391 (2015).</li>
<li>Cai, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glioma-Associated+stromal+cells+stimulate+glioma+malignancy+by+regulating+the+tumor+immune+microenvironment%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Oncology%22%5BJournal%5D)">Glioma-Associated stromal cells stimulate glioma malignancy by regulating the tumor immune microenvironment.</a> Frontiers in Oncology. 11, 672928(2021).</li>
<li>Ishii,, et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Histological+characterization+of+the+tumorigenic+%26%2334%3Bperi-necrotic+niche%26%2334%3B+harboring+quiescent+stem-like+tumor+cells+in+glioblastoma%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Histological characterization of the tumorigenic &#34;peri-necrotic niche&#34; harboring quiescent stem-like tumor cells in glioblastoma.</a> PLoS One. 11 (1), 0147366(2016).</li>
<li>Lewis, C. E., Pollard, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinct+role+of+macrophages+in+different+tumor+microenvironments%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Research%22%5BJournal%5D)">Distinct role of macrophages in different tumor microenvironments.</a> Cancer Research. 66 (2), 605-612 (2006).</li>
<li>NanoString. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CosMx+Spatial+Molecular+Imager%3A+True+Single-Cell+In+Situ+Solution%5BTitle%5D)+AND+%22NanoString%22%5BJournal%5D)">CosMx Spatial Molecular Imager: True Single-Cell In Situ Solution.</a> NanoString. , (2022).</li>
</ol>

Los autores no tienen conflictos de intereses que revelar.

Dada la diversidad de proteínas que podrían influir potencialmente en la agresividad de los gliomas y la noción de que varias de estas proteínas permanecen sin descubrir, un método de cuantificación de proteínas de alto rendimiento es un enfoque tecnológico ideal. Además, dado que los datos espaciales en muestras oncológicas a menudo se correlacionan con la expresión diferencial18, la incorporación del perfil espacial en el enfoque de cuantificación de proteínas permite un análisis más efectivo.</...

Los gliomas infiltrantes difusamente son el tipo más común de tumor cerebral maligno en adultos y son invariablemente letales. La propensión de las células de glioma a migrar extensamente en el cerebro es un desafío terapéutico importante. El mecanismo por el cual se propagan implica la migración dirigida y la invasión sin control. Se ha demostrado que las células de glioma invasivo exhiben tropismo y migración a lo largo de los tractos de sustancia blanca1, con investigaciones recientes que implican la desmielinización de estos tractos como una característica activa y protumorigénica2. La invasión está mediada por una transición epitelial-mesenquimal, en la que las células gliomas adquieren propiedades mesenquimales al reducir la expresión de genes que codifican proteínas de la matriz extracelular y moléculas de adhesión celular, amplificando la migración y facilitando la propagación a través del microambiente tumoral 3,4,5.
A nivel molecular, se ha demostrado la disrupción de varias proteínas que confieren estabilidad celular e interactúan con componentes inmunogénicos6. Se sabe que los gliomas infiltrativos sufren supresión de proteínas con propiedades antiapoptóticas (por ejemplo, PTEN)7. También sobreexpresan proteínas que promueven la evasión de la respuesta inmune del huésped (por ejemplo, PD1/PDL1)8. La desregulación de estas vías complejas aumenta la tumorigenicidad y aumenta el potencial maligno.
Dentro de muestras de glioma invasivo, el objetivo fue evaluar la expresión diferencial de proteínas clave para el crecimiento, la supervivencia y la proliferación celular, y para la integridad estructural del microambiente entre componentes invasivos y no invasivos. Además, buscamos estudiar la regulación diferencial de proteínas con un papel inmunogénico activo, ofreciendo información sobre el mecanismo por el cual las defensas inmunes comprometidas del huésped pueden mejorar el potencial proliferativo e invasivo de los gliomas. Esto es especialmente relevante dada la reciente amplitud de la investigación que demuestra cómo los marcadores inmunes y los impulsores de la desregulación en la malignidad pueden servir como objetivos de la inmunoterapia. La identificación de dianas terapéuticas viables entre las muchas proteínas implicadas en la inmunovigilancia y la reactividad requiere un enfoque altamente sensible y completo.
Dada la amplia gama de proteínas candidatas que se pueden estudiar, buscamos un método similar a la inmunohistoquímica pero con una mayor eficiencia en el procesamiento de datos. Dentro del campo de la biología del cáncer, DSP se ha convertido en una tecnología poderosa con importantes ventajas sobre herramientas alternativas para el análisis proteómico y la cuantificación. El sello distintivo de DSP es su capacidad de multiplexación de alto rendimiento, que permite el estudio simultáneo de varias proteínas diferentes dentro de una muestra, marcando una distinción importante de las tecnologías estándar pero de plexación inferior como la inmunohistoquímica (IHC)9,10. La característica múltiplex de DSP no compromete su fidelidad como herramienta cuantitativa y analítica, como lo demuestran los estudios que comparan DSP con IHC. Cuando se utiliza para la cuantificación proteómica de muestras de cáncer de pulmón de células no pequeñas, por ejemplo, se ha demostrado que el DSP tiene resultados similares a IHC11. Además, DSP ofrece una especificación regional personalizable, en la que los usuarios pueden definir manualmente las regiones dentro de las cuales realizar el análisis proteómico. Esto presenta una ventaja sobre los métodos multiplexores de sección completa10,12. En una sola ronda de procesamiento, DSP ofrece múltiples capas de análisis mediante el estudio de varios objetivos de proteínas en múltiples regiones de interés.
DSP tiene aplicaciones en varios entornos patológicos diferentes. DSP es especialmente ventajoso en el análisis oncológico, ya que la variación espacial puede correlacionarse con la transformación celular y la expresión diferencial de proteínas. Por ejemplo, DSP se ha utilizado para comparar el perfil proteómico del cáncer de mama con el microambiente tumoral adyacente. Esto conlleva implicaciones importantes para la comprensión de la historia natural de este tumor y su progresión, así como la posible respuesta al tratamiento13. Otros contextos que ilustran la versatilidad del DSP incluyen la cuantificación espacial de la diversidad de proteínas en el cáncer de próstata14, la asociación de la expresión del marcador de células inmunitarias con la progresión de la enfermedad en el carcinoma de células escamosas de cabeza y cuello 15 y la demostración de un gradiente epitelial-mesenquimal de la expresión de proteínas que distingue el cáncer de ovario metastásico del primario de células claras16 . Mediante la implementación de DSP, caracterizamos la topografía espacial de las proteínas que podrían afectar la tumorigénesis y la invasión de gliomas.

<table><tbody><tr><td>Sistema de detección de investigación BOND Leica</td><td>Biosystems, Wetzlar, Alemania</td><td>DS9455</td><td>Sistema de detección abierto que contiene recipientes abiertos en una bandeja de reactivos</td></tr><tr><td>BOND Wash</td><td>Leica Biosystems, Wetzlar, Alemania</td><td>AR950</td><td>10X solución tampón concentrada para el lavado de tejido fijo</td></tr><tr><td>Tampón W</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>Contactar empresa</td><td>Reactivo de bloqueo</td></tr><tr><td>Kit de conjugación Cy3</td><td>Abcam, Cambridge, Reino Unido</td><td>AB188287</td><td>Kit de conjugación de anticuerpos fluorescentes</td></tr><tr><td>Cy3 GeoMx Digital Spatial Profiler (DSP)</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>Contactar con la empresa</td><td>Sistema para la obtención de imágenes y la caracterización de proteínas y objetivos de</td></tr><tr><td>ARN GeoMx DSP Instrument BufferKit</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td></td><td>100471 Kit de tampón para GeoMX DSP (incluye tampones para el procesamiento y preparación de muestras)</td></tr><tr><td>GeoMx Hyb Code Pack_Protein</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>121300401</td><td>Controles para ejecutar GeoMX DSP experiemtns</td></tr><tr><td>GeoMx Immune Cell Panel (Imm Cell Pro_Hs)</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>121300101</td><td>Módulo de proteínas con objetivos para células inmunitarias humanas y objetivos inmunooncológicos</td></tr><tr><td>GeoMx Pan-Tumor Panel (Pan-Tumor_Hs)</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>121300105</td><td>Módulo de proteínas con dianas para múltiples tipos de tumores humanos y para marcadores de transición epitelio-mesenquimal</td></tr><tr><td>Preparación de portaobjetos de proteínas GeoMx FFPE</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>121300308</td><td>Reactivos de preparación de muestras para el análisis de proteínas GeoMX DSP</td></tr><tr><td>LEICA Bond RX</td><td>Leica Biosystems, Wetzlar, Alemania</td><td>Contactar empresa</td> Kit maestro de <td>tinción IHC totalmente automatizado</td></tr>: <tr><td>12 reacciones</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>100052</td><td>Materiales y reactivos para usar con el sistema de análisis nCounter Sistema de</td></tr><tr><td>análisis nCounter</td><td>NanoString, Seattle, WA</td><td>Contactar empresa</td><td>Sistema automatizado para la cuantificación de la expresión de dianas multiplexadas (para ser utilizado con GeoMx DSP)</td></tr><tr><td>TMA Master II</td><td>3DHistech Ltd., Budapest, Hungría</td><td></td><td>Para crear el bloque de microarrays de tejidos</td></tr></tbody></table>

perfil espacial digital para la caracterización del microambiente en glioma infiltrante difuso de tipo adulto

Digital Spatial Profiling for Characterization of the Microenvironment in Adult-Type Diffusely Infiltrating Glioma

Los gliomas infiltrantes difusos se asocian con una alta morbilidad y mortalidad debido a la naturaleza infiltrativa de la diseminación tumoral. Son tumores morfológicamente complejos, con un alto grado de variabilidad proteómica tanto en el propio tumor como en su microambiente heterogéneo. El potencial maligno de estos tumores se ve reforzado por la desregulación de las proteínas involucradas en varias vías clave, incluidos los procesos que mantienen la estabilidad celular y preservan la integridad estructural del microambiente. Aunque se han realizado numerosos análisis masivos y de glioma unicelular, existe una relativa escasez de estratificación espacial de estos datos proteómicos. Comprender las diferencias en la distribución espacial de los factores tumorígenos y las poblaciones de células inmunitarias entre el tumor intrínseco, el borde invasivo y el microambiente ofrece información valiosa sobre los mecanismos subyacentes a la proliferación y propagación del tumor. El perfil espacial digital (DSP) representa una tecnología poderosa que puede formar la base para estos importantes análisis multicapa.
DSP es un método que cuantifica eficientemente la expresión de proteínas dentro de las regiones espaciales especificadas por el usuario en una muestra de tejido. DSP es ideal para estudiar la expresión diferencial de múltiples proteínas dentro y entre regiones de distinción, lo que permite múltiples niveles de análisis cuantitativo y cualitativo. El protocolo DSP es sistemático y fácil de usar, lo que permite un análisis espacial personalizado de los datos proteómicos. En este experimento, los microarrays de tejido se construyen a partir de biopsias archivadas del núcleo del glioblastoma. A continuación, se selecciona un panel de anticuerpos, dirigidos a proteínas de interés dentro de la muestra. Los anticuerpos, que se conjugan previamente a oligonucleótidos de ADN fotocleavable UV, se incuban con la muestra de tejido durante la noche. Bajo microscopía de fluorescencia visualización de los anticuerpos, las regiones de interés (ROIs) dentro de las cuales cuantificar la expresión de proteínas se definen con las muestras. La luz UV se dirige a cada ROI, dividiendo los oligonucleótidos de ADN. Los oligonucleótidos son microaspirados y contados dentro de cada ROI, cuantificando la proteína correspondiente sobre una base espacial.

La Figura 4 muestra los resultados representativos de un experimento DSP realizado en muestras de glioblastoma. Se presenta un mapa de calor, que ilustra uno de los métodos para capturar datos visualmente utilizando el software DSP. Las filas representan objetivos de proteínas, y cada columna corresponde a una región de interés. Una gama de colores de azul a rojo denota una expresión baja a alta, respectivamente. La variabilidad del color dentro de una fila refleja la heterogeneidad regional...

La desregulación proteómica juega un papel importante en la propagación de gliomas infiltrantes difusos, pero varias proteínas relevantes permanecen sin identificar. El procesamiento espacial digital (DSP) ofrece un enfoque eficiente y de alto rendimiento para caracterizar la expresión diferencial de proteínas candidatas que pueden contribuir a la invasión y migración de gliomas infiltrativos.

Perfil espacial digital para la caracterización del microambiente en glioma infiltrante difuso de tipo adulto

Diffusely infiltrating gliomas are associated with high morbidity and mortality due to the infiltrative nature of tumor spread. They are morphologically ...

Digital Spatial Profiling, o DSP, ofrece un método eficiente para la cuantificación de proteínas estratificadas espacialmente. Su implementación nos permite caracterizar la expresión de proteínas en distintas regiones de un tumor y el microambiente. Una característica clave de DSP es su capacidad de multiplexación, que permite el procesamiento de datos de alto rendimiento.La capacidad de definir regiones de interés personalizadas también proporciona una dimensión espacial para el análisis de datos. DSP se puede aplicar a cualquier muestra en la que la cuantificación espacial de la proteína o la expresión de ARN pueda ayudar a dilucidar un proceso patológico o fisiológico. Esto es especialmente relevante en oncología, donde la variabilidad del objetivo regional puede correlacionarse con el crecimiento maligno o la invasión.Demostrando el procedimiento estarán Scott Palisoul, un histotecnólogo, y Rachael Barney, una tecnóloga genómica. Para preparar las diapositivas, comience tomando varios núcleos de dos milímetros de cada biopsia y colocándolos en un solo bloque de micromatriz de tejido. Corte secciones de cuatro micras del bloque y móntelas en portaobjetos de vidrio.Coloque cada p

digital-spatial-profiling-for-characterization-microenvironment-adult

Research

Investigación

JoVE Journal

Cancer Research

Investigación del cáncer

Este protocolo fue desarrollado para identificar cuantitativamente los componentes del microambiente tumoral en resecciones de pacientes con glioblastoma usando inmunohistoquímica cromogénica e ImageJ.

Inmunohistoquímica Cuantitativa del Microambiente Celular en Resecciones de Glioblastoma Paciente

Neuroesferas crecidos como culturas 3D constituyen una poderosa herramienta para estudiar la biología del glioma. Aquí presentamos un protocolo para realizar inmunohistoquímica manteniendo la estructura 3D de glioma neuroesferas a través de la inclusión en parafina. Este método permite la caracterización de propiedades de desarrolló de glioma como troncalidad y diferenciación de los nervios.

Evaluación de biomarcadores en Glioma por Immunohistochemistry en parafina-encajado 3D Glioma desarrolló culturas

Los efectos de los inhibidores migratorios en la migración de células cancerosas de glioma en ensayos de invasión tridimensionales (3D) utilizando un inhibidor de la histona deacetilasa (HDAC) se caracterizan por una microscopía confocal de alta resolución.

Caracterización de los efectos de los inhibidores migratorios en la invasión de esferoides de tumores 3D por microscopía confocal de alta resolución

La microdisección láser (LMD) es una técnica sensible y altamente reproducible que se puede utilizar para descubrir vías que median la heterogeneidad e invasión del glioma. Aquí, describimos un protocolo optimizado para aislar áreas discretas del tejido glioma usando LMD láser seguido de análisis transcriptomático.

Microdisección de captura láser de las subregiones de Glioma para la caracterización espacial y molecular de la heterogeneidad intratumoral, los oncostreams y la invasión

Este estudio presenta un protocolo de inmunocitoquímica de células vivas en 3D aplicado a una línea celular de glioma difuso de línea media pediátrico, útil para estudiar en tiempo real la expresión de proteínas en la membrana plasmática durante procesos dinámicos como la invasión y migración de células 3D.

Ensayos de inmunocitoquímica de células 3D vivas del glioma difuso de línea media infantil

Este trabajo describe el desarrollo de electrodos interdigitados flexibles para su implementación en modelos 3D de tumores cerebrales, a saber, cultivo in vitro , modelo in ovo y modelo murino in vivo . El método propuesto se puede utilizar para evaluar los efectos de los campos eléctricos pulsados en tumores en diferentes niveles de complejidad.

Dispositivos electrónicos orgánicos flexibles para la terapia de campo eléctrico pulsado del glioblastoma

Presentamos un método para replicar el microambiente tumoral de glioma en el frente invasivo que incorpora flujo de líquido intersticial. Este modelo es un hidrogel de hialuronano-colágeno I en un inserto de cultivo de tejidos donde se puede aplicar un cabezal de presión de fluido. La invasión se puede cuantificar y las células se pueden aislar o lisar.

Un modelo fotopolimerizable de ácido hialurónico-colágeno del microambiente de glioma invasivo con flujo intersticial

Los gliomas difusos de bajo grado con mutación IDH1 son tumores raros y difíciles de cultivar. Presentamos un método simple de explante no enzimático que preserva la expresión de la proteína mutante IDH1 y mantiene los cultivos durante meses. Es importante destacar que esta técnica funciona con tumores criopreservados, lo que ofrece un recurso valioso para la investigación del glioma.

Protocolo para cultivos de explantes de gliomas difusos de bajo grado con mutación en IDH1

Aquí, establecemos una plataforma de perfiles metabólicos que integra esferoides de glioma tridimensionales (3D) y normalización basada en imágenes a través del análisis de flujo extracelular. Este enfoque permite una evaluación más precisa de las respuestas metabólicas de los tumores a los tratamientos farmacológicos y proporciona información sobre los posibles mecanismos de resistencia.

Avances en el perfil metabólico de esferoides tumorales cerebrales tridimensionales para la detección de fármacos

Este protocolo describe un método para el rápido procesamiento de las muestras difusas pontina glioma intrínseco post mortem para la creación de modelos de cultivos celulares derivados de pacientes o la caracterización directa de las células tumorales y microambientales.

Un protocolo para la rápida post-mortem de cultivos celulares de glioma pontino intrínsecos difusos (DIPG)

Aprenda a utilizar el perfilado espacial digital para cuantificar proteínas en regiones tumorales y su microambiente en gliomas infiltrantes difusos. Este método permite identificar dianas terapéuticas potenciales.

Perfil espacial digital para la caracterización del microambiente en glioma infiltrante difuso de tipo adulto

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