June 21st, 2024
Aquí se describe un método que se puede utilizar para obtener imágenes de cinco o más parámetros fluorescentes mediante microscopía inmunofluorescente. Se describe una línea de análisis para extraer células individuales de estas imágenes y realizar análisis de células individuales a través de estrategias de compuerta similares a la citometría de flujo, que pueden identificar subconjuntos de células en secciones de tejido.
Nuestro objetivo general es estudiar cómo las células del sistema inmunitario y las células gliales del sistema nervioso central contribuyen al desarrollo y la progresión de trastornos neurológicos como la esclerosis múltiple. La microscopía inmunofluorescente es una técnica estándar y ampliamente utilizada en todas las disciplinas biológicas y es esencial para la investigación en neurociencia e inmunología. Uno de los principales problemas que aquejan a los investigadores es que la microscopía inmunofluorescente suele estar limitada en el número de sondas que se pueden obtener a la vez debido a las limitaciones de los microscopios convencionales.
En este protocolo, describimos un método para expandir el número de sondas que muchos microscopios pueden obtener imágenes a la vez, y proporcionamos una canalización de análisis para procesar imágenes densas en información. La ventaja de este protocolo es que se puede adaptar a muchos microscopios ampliamente disponibles y es fácil de ejecutar, lo que haría que el análisis histológico multiplexado estuviera disponible para un mayor número de laboratorios.
Este estudio describe un método para la obtención de imágenes de múltiples parámetros fluorescentes mediante microscopía inmunofluorescente, junto con un proceso para analizar datos de células individuales. El método mejora las capacidades de imagen tradicionales, permitiendo la identificación de subconjuntos de células relacionadas con funciones inmunes y gliales en trastornos neurológicos.
High-parameter histology imaging with histoflow cytometry addresses a critical bottleneck in immune cell profiling by enabling multiplexed spatial analysis at single-cell resolution. This capability enhances predictive confidence in target validation and mechanistic de-risking, especially for complex tissues like the CNS. The approach supports portfolio decisions by integrating spatial context with quantitative immune cell subset analysis, informing early discovery and translational research.
This method bridges early discovery and translational research by combining high-parameter imaging with single-cell analysis, supporting workflows from hypothesis testing to preclinical model validation.