$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Nowotwory limfoidalne są spowodowane niekontrolowaną złośliwą proliferacją limfocytów. Komórki te są istotnymi składnikami układu odpornościowego i lokalizują się w pierwotnych i wtórnych narządach odpornościowych, takich jak szpik kostny, węzły chłonne, śledziona i inny układ limfatyczny związany z błoną śluzową. Nowotwory układu chłonnego to niejednorodna grupa zaburzeń, które są klasyfikowane na podstawie konstelacji cech, w tym morfologii, immunofenotypu, cech genetycznych i obrazu klinicznego. Chociaż każdy parametr odgrywa pewną rolę, pochodzenie pozostaje cechą definiującą i stanowi podstawę systemu klasyfikacji WHO, który rozpoznaje nowotwory pochodzące z limfocytów B, limfocytów T i komórek NK (natural killer)1.
Kluczem do klasyfikacji chłoniaka była charakterystyka przeciwciał przeciwko markerom powierzchniowym leukocytów różnych podtypów limfocytów2. Immunohistochemia (IHC) jest tradycyjnie stosowana do analizy takich markerów i opiera się na zasadzie specyficznego rozpoznawania przeciwciał antygenowych w celu wykrywania cząsteczek komórkowych i tkankowych, które można zwizualizować za pomocą mikroskopu świetlnego3. Jednak identyfikacja wielu celów na jednym szkiełku za pomocą konwencjonalnego multipleksu chromogenicznego IHC w jasnym polu ma ograniczenia, ponieważ często trudno jest niezawodnie rozróżnić wiele sygnałów kolorów na jednym fragmencie tkanki - szczególnie w przypadku antygenów o bardzo niskiej ekspresji4. Wizualna ocena i kwantyfikacja barwienia może być również subiektywna, powodując zmienność w analizie i interpretacji danych5.
Dlatego konwencjonalne IHC na próbkach z zatopioną parafiną (FFPE) nie jest możliwe do jednoczesnego wykrywania wielu celów w chorobach immunologicznie zróżnicowanych, takich jak chłoniak. Ponadto odróżnienie limfocytów nowotworowych od otaczających je komórek odpornościowych jest często nieprecyzyjne. Utrudnia to badania nad znaczeniem nowych biomarkerów w chłoniaku. W tym kontekście, multipleksowy fluorescencyjny IHC (mf-IHC) stanowi obiecującą alternatywę, ponieważ umożliwia ilościową ocenę koekspresji antygenu i zależności przestrzennej z większą precyzją przy jednoczesnym zachowaniu ograniczonych próbek6,7. Gdy ta technologia obrazowania jest połączona z oprogramowaniem do cyfrowej analizy obrazu, interpretacja danych jest bardziej wydajna i ułatwia badanie niejednorodności guza i mikrośrodowiska8,9. W tym protokole w celu wzmocnienia sygnału stosuje się metodę multipleksowania immunofluorescencji opartej na tyramidzie (IF), która jest kompatybilna z dowolnym przeciwciałem zatwierdzonym przez IHC od dowolnego gatunku gospodarza, nawet tych opracowanych u tego samego gatunku5,7,10. Protokół oparty na tyramidzie pozwala na bezpośrednie sprzężenie fluoroforu z tkanką będącą przedmiotem zainteresowania, tak aby przeciwciało pierwszorzędowe i drugorzędowe mogło zostać usunięte po każdym etapie, co pozwala na sekwencyjne stosowanie wielu barwień bez reaktywności krzyżowej przeciwciał.
Strategia multipleksowania będzie przydatna do przewidywania rokowania i wyników leczenia poprzez identyfikację celów i ich wariantów immunologicznych w chłoniakach. Multipleksowy fluorescencyjny IHC został zastosowany w naszym laboratorium do badania panelu markerów limfocytów T i B oraz markerów pomocniczych pęcherzyków T w angioimmunoblastycznym chłoniaku z komórek T (AITL), podtypie obwodowego chłoniaka z komórek T, charakteryzującego się agresywnym zachowaniem klinicznym i niejednorodnością guza11. Użyteczność tej metody jest również zilustrowana w chłoniaku rozlanym z dużych komórek B (DLBCL), gdzie zwiększona sygnalizacja receptora komórek B z jednoczesną ekspresją C-MYC i BCL-2 sugeruje potencjalne zastosowanie terapeutyczne hamowania kinazy tyrozynowej Brutona12.
Tutaj opisujemy cały protokół, od walidacji przeciwciał do wyboru odpowiednich tkanek kontrolnych i multipleksowania za pomocą tkanek chłoniaka FFPE, z ostateczną analizą wybarwionych preparatów za pomocą skaningowego automatycznego systemu obrazowania ilościowego patologii.