Summary
Burada, implantasyon penceresinde tekrarlayan düşükleri olan hastaların endometriyal immün hücrelerini kantitatif olarak analiz etmek için bir dijital immünohistokimya görüntü analiz platformu geliştirildi ve doğrulandı.
Abstract
Tekrarlayan düşüklü (RM) hastaların endometriyal immün mikroçevresini değerlendirmek için, orta luteal faz sırasında endometriyal immün hücreleri kantitatif olarak analiz etmek için bir dijital immünohistokimya görüntü analiz platformu geliştirildi ve doğrulandı. Tüm endometrium örnekleri menstrüel siklusun orta luteal fazında toplandı. Parafine gömülü endometrial dokular 4 μm kalınlığında lamlar halinde kesitlere ayrıldı ve CD56+ uNK hücreleri, Foxp3+ Treg'ler, CD163+ M2 makrofajları, CD1a+ DC'ler ve CD8+ T hücreleri dahil olmak üzere endometriyal immün hücreleri saptamak için immünohistokimya (IHC) boyaması yapıldı. Panoramik slaytlar dijital slayt tarayıcı kullanılarak taranmış ve kantitatif analiz için ticari görüntü analiz sistemi kullanılmıştır. Endometrial immün hücrelerin yüzdesi, toplam endometriyal hücrelerdeki immün hücre sayısının bölünmesiyle hesaplandı. Ticari görüntü analiz sistemi kullanılarak, konvansiyonel görüntü analizi ile analiz edilmesi zor veya imkansız olan endometriyal immün hücrelerin kantitatif değerlendirmesi kolay ve doğru bir şekilde analiz edilebilmektedir. Bu metodoloji, bağışıklık hücreleri arasındaki etkileşim ve farklı üreme yetmezliği hastaları için heterojenliği dahil olmak üzere endometriyum mikro çevresini kantitatif olarak karakterize etmek için uygulanabilir. Endometriyal immün hücrelerin kantitatif değerlendirilmesi platformu, RM hastalarının tanı ve tedavisi için önemli klinik öneme sahip olabilir.
Introduction
Tekrarlayan düşük (RM), iki veya daha fazla ardışık gebeliğin kaybıdır ve son yıllarda klinisyenlerin dikkatini çeken kompleks bir hastalıktır. Doğurganlık çağındaki kadınlarda RM görülme oranı %1-%5'tir 1. Önceki çalışmaların sonuçları, immün faktörlerin RM 2,3,4,5 patogenezi ile yakından ilişkili olduğunu göstermektedir. Embriyo implantasyonu ve gelişimi için maternal-fetal arayüzde immün homeostazın sürdürülmesi gereklidir. Endometriyal bağışıklık hücreleri, bu homeostazı sürdürmek için trofoblast istilasını teşvik etmek, spiral arterleri yeniden şekillendirmek ve plasenta gelişimine katkıda bulunmak gibi çeşitli düzenleyici roller üstlenir 6,7,8,9.
RM'li kadınlarda anormal endometriyal immün hücreler daha önce bildirilmiştir. Sonuçlar, uterus doğal öldürücü hücrelerin (uNK'ler) yüksek yoğunluğu ile RM10,11,12 oluşumu arasında yakın bir ilişki olduğunu göstermektedir. RM'li kadınların endometriyumunda, canlı doğum yapanlara kıyasla artmış sayıda makrofaj bildirilmiştir13. Regülatör T hücreleri (Treg), embriyoya karşı maternal immün toleransta rol oynar ve RM hastalarının desiduasında seviyeleri ve işlevleri azalır14. Sitotoksisite T hücreleri (CTL) ve dendritik hücreler (DC'ler) de gebeliğin immün regülasyonunda rol oynar15,16. Bu nedenle, orta luteal faz sırasında lokal endometriyal immün hücrelerin kapsamlı bir kantitatif analizi, RM'nin patogenezinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olabilir. Endometriyal immün hücrelerin kantitatif analizi için bazı mevcut yöntemler, immün hücreleri çoklu belirteçlerle doğru bir şekilde etiketleyebilen akış sitometrisini kullanır17,18. Bununla birlikte, akım sitometrisinin klinik uygulaması sınırlıdır, çünkü sadece taze dokuda yapılabilir. Taze doku elde etmek ancak endometriyum için nadir görülen büyük miktarda fazla tümör mevcut olduğunda mümkündür. İmmünohistokimya, doku morfolojisini yerinde iyi gözlemleyebilir ve ayrıca çeşitli bağışıklık hücrelerini etiketleyebilirken, geleneksel immünohistokimyasal teknikler bağışıklık hücrelerinin kantitatif analizini gerçekleştiremez.
Konvansiyonel immünohistokimya deneyleri ile karşılaştırıldığında, endometriyumdaki immün hücrelerin kantitatif immünohistokimyasal analizi önemli klinik öneme sahiptir. IHC yoğunluk skorlaması genellikle dört puanlık bir ölçekte veya patolojik tanı ve araştırmalarda güçlü ve zayıf olarak sıralanır 19,20,21. Bununla birlikte, bu yarı nicel teknik özneldir, oldukça yanlıştır ve önemli gözlemci içi ve gözlemciler arası değişkenlik gösterir22. Olası bir çözüm, değerli olan makine öğreniminin uygulanmasıdır.dijital görüntü analizi23,24. Bu yaklaşım, kantitatif ölçümler sağlayarak, uterus dokusu içindeki bağışıklık hücresi infiltrasyonunun, dağılımının ve yoğunluğunun daha kesin bir şekilde değerlendirilmesini sağlar. Bu nicel bilgi, menstrüel siklus sırasında ve çeşitli patolojik durumlarda bağışıklık hücresi popülasyonlarındaki dinamik değişiklikleri aydınlatmaya yardımcı olabilir. Genel olarak, endometriyumdaki bağışıklık hücrelerini immünohistokimya yoluyla kantitatif olarak analiz etme yeteneği, uterusun bağışıklık mikroçevresi hakkında değerli bilgiler sunar.
Bu nedenle, protokol, RM hastalarında orta luteal faz sırasında uNK hücreleri, Treg'ler, makrofajlar, DC'ler ve sitotoksik T hücreleri dahil olmak üzere endometriyal immün hücreleri kantitatif olarak analiz etmek için bir dijital immünohistokimya görüntü analiz platformu geliştirmeyi ve doğrulamayı amaçladı.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Araştırma içeriği ve protokolü, Shenzhen Zhongshan Üroloji Hastanesi araştırma etik komitesi tarafından etik olarak gözden geçirilmiş ve onaylanmıştır. Çalışmaya katılan tüm kadınlar (20-40 yaş) numune toplama ve kullanım için bilgilendirilmiş onam verdi.
1. Patolojik doku kazanımı
- Doku toplama için ölçme cetveli, cımbız, gömme kaseti, gömme kağıdı ve kağıt mendil sepeti gibi araçları hazırlayın.
- Pipelle kateteri ile standart bir yaklaşım kullanılarak toplanan endometriyal doku miktarının (maş fasulyesinden daha büyük) yeterli olup olmadığını gözlemleyin.
- Endometrial dokuyu formalinden gömme kağıdına cımbızla aktarın ve endometrial doku boyutlarını bir cetvelle ölçün.
- Endometriyal dokuyu gömme kağıdı ile sarın ve bir gömme kasetine yerleştirin.
- Dehidrasyon için gömme kasetini doku sepetine yerleştirin.
2. Doku dehidrasyonu
- Doku sepetini kurutucunun reaksiyon odasına koyun (Malzeme Tablosuna bakınız) ve rutin doku dehidrasyonu prosedürünü başlatın: 100 dakika formalin; 100 dakika formalin; 60 dakika boyunca% 75 alkol; 60 dakika boyunca% 85 alkol; 60 dakika boyunca% 95 alkol; 60 dakika boyunca% 100 alkol; 60 dakika boyunca% 100 alkol; 60 dakika boyunca% 100 alkol; 35 dakika boyunca ksilen; 20 dakika boyunca ksilen; 20 dakika boyunca ksilen; 80 dakika balmumu; 80 dakika balmumu; 80 dakika balmumu. İşlem yaklaşık 15 saat sürer.
- Doku dehidrasyon prosedürünün sonunda, kurutucunun reaksiyon odasını açın, doku sepetini çıkarın.
3. Doku gömme
- Numunenin boyutuna göre uygun bir gömme kalıbı çıkarın ve 70 ° C'de parafin mumu ile doldurun.
- Dokuyu hızlı bir şekilde kalıba yerleştirin ve doku kalıbın ortasına yerleştirilecek şekilde dikkatlice ayarlayın.
- Kalıbı düzgün bir şekilde soğutma plakasına taşıyın ve alttaki parafin sertleşirken dokuya hafifçe bastırın.
- Gömme kasetini kalıbın üzerine koyun ve daha fazla balmumu ile doldurun.
- Kalıbı soğutma plakasına yerleştirin ve parafin tamamen katılaştığında, takılı kaseti olan bloğu kalıptan çıkarın.
4. Doku bölümleri
- Bloğu mikrotomun numune klipsine yerleştirin, bıçağı tutucuya yerleştirin, blok düzlemi ile bıçak arasındaki açıyı ayarlayın, kesitin kalınlığını 4 μm'ye ayarlayın, el çarkını çevirin ve dilimlemeye başlayın.
- Bloktan birkaç ince kesit keserek uygun doku yüzeyini ortaya çıkarın. Sürekli ve eksiksiz bölümleri fırça ile çıkarın.
- Yeterli kesit kesildiğinde el çarkını döndürmeyi bırakın, ön uçtaki niteliksiz kısımları cımbızla çıkarın ve cızız ve fırça ile su banyosunda 42 °C su yüzeyindeki kesitleri yüzdürün.
- Bölümler tamamen düzleştikten sonra, ayrılma önleyici kızaklardaki bölümleri seçin ve 60 dakika pişirmek için 65 °C'de bir sürgü ısıtıcısına aktarın.
- Pişirme bittiğinde cam slaytları slayt ısıtıcısından çıkarın.
5. İmmünohistokimyasal boyama
- Birincil antikoru, antikor seyreltici ile çalışan bir çözeltiye seyreltin. Ayrıntılar için Tablo 1'e bakın.
- Seyreltilmiş antikor çözeltisini özel bir reaktif şişesine ve tespit kitini otomatik bir IHC boyama aletinin reaktif bölmesine koyun (bkz. Malzeme Tablosu).
- Slaytları özel bir örtü ile kaplı bir sürgü tutucuya yerleştirin ve bunları cihazın deneysel reaksiyon bölmesine yerleştirin.
- Cihaz, slayttaki reaktifi ve deneysel bilgileri otomatik olarak tanıdıktan sonra, immünohistokimyasal boyamayı başlatmak için Başlat düğmesine tıklayın. Deney yaklaşık 3 saat sürer.
6. Slaydın dehidrasyonu ve sızdırmazlığı
- İmmünohistokimyasal boyamadan sonra, slayt tutucuyu çıkarın, özel örtüyü çıkarın, lekeli slaytı slayt tutucuya koyun ve slayt üzerinde kalan boyayı temiz suyla yıkayın.
- Sürgü tutucuyu otomatik bir lamel üzerine aktarın (Malzeme Tablosuna bakın), dehidrasyon ve sızdırmazlık prosedürünü seçin ve çalıştırın.
- Dehidrasyon ve sızdırmazlıktan sonra slaytları çıkarın.
7. Tarama slaydı
- Slaytları panoramik patolojik görüntü tarayıcısının slayt rafına yerleştirin (Malzeme Tablosuna bakın) ve panoramik patolojik görüntü taraması için alet slayt tarama bölmesine yerleştirin. Tarama 2 dakika sürer. Şekil 1'e bakın.
8. Görüntülerin analizi
- Görüntüyü içe aktar
- Patolojik görüntü analiz yazılımını açın (bkz. Malzeme Tablosu) ve yeni bir klasör oluşturun. Analiz edilecek immünohistokimyasal görüntüleri içe aktarın.
- Doku sınıflandırıcısı oluşturma
- Sırasıyla doku ve boş alanı tanımlamak için bir sınıflandırıcı eğitmek ve oluşturmak için birkaç doku ve boş ek açıklamayı işaretleyin.
- İşaret açıklaması sırasında yazılımın tanıma kapasitesini gerçek zamanlı olarak gözlemlemek için gerçek zamanlı ayarlamayı kullanın. Tanıma zamanında değilse, ek açıklamayı işaretleyin ve doku tanıma doğru olana kadar tekrar eğitin.
- Analiz algoritması oluşturun
- Deney türüne göre yazılımdaki standart algoritmayı seçin: multipleks IHC.
- Tipik negatif ve pozitif pikseli seçerek hücre tanımanın renk parametrelerini ayarlayın.
Bu temelde, çekirdek, sitoplazma ve hücre zarı parametrelerini ayarlayın ve görüntü için en uygun parametreler bulunana kadar hücre tanıma durumunu gerçek zamanlı olarak gözlemleyin. - Pozitif hücre tanıma eşiğini ayarlayın ve uygun eşik ayarlanana kadar tanıma durumunu gerçek zamanlı olarak gözlemleyin.
- Algoritmada doku sınıflandırıcıyı seçin ve hücreleri dokular bazında tanımlamak için doku sınıflandırıcıdaki doku kısmını kontrol edin. Bu noktada bir analiz algoritmasının kurulması tamamlanmış olur.
- Görüntü analizini çalıştırın
- Analiz alanını seçin. Görüntüleri analiz etmek için yerleşik algoritmayı kullanın.
- Yazılım analizi analizi bittikten sonra, doku tanıma, negatif ve pozitif hücre tanıma dahil olmak üzere görüntü tanımanın doğru olup olmadığını manuel olarak kontrol edin.
- Görüntü tanıma doğru değilse, algoritmayı ve parametre eşiğini yeniden ayarlayın ve başarılı olana kadar görüntü analizini yeniden çalıştırın. Analiz sonuçlarını dışa aktarın. Şekil 1'e bakın.
- Diğer bağışıklık hücreleri de yukarıdaki adımlara göre analiz edilebilir (bkz. Şekil 1). Farklı endometriyal immün belirteçlerin (CD56+uNK hücreleri, Foxp3+Tregs, CD68+ makrofajlar, CD163+M2 makrofajları, CD1a+DC'ler ve CD8+T hücreleri25,26) gerçek ekspresyonuna göre farklı analiz parametreleri ayarlayın.
- Yazılımın hesaplanması yoluyla, endometriyal immün hücrelerin oranını elde edin (bakınız Tablo 2). Tekrarlayan düşüklüğü olan hastaların endometriyumundaki çeşitli bağışıklık hücrelerinin seviyelerini değerlendirmek için bunu kullanın.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Endometrial immün hücrelerin kantitatif olarak değerlendirilmesi ve insan kaynaklı operasyonel hataların neden olduğu kararsızlığın azaltılması için otomatik immünohistokimyasal tespit ve dijital kantitatif değerlendirme sistemi kullanılarak endometrial immün hücreler için dijital kantitatif analiz platformu kuruldu. İmmünohistokimya görüntü analiz platformu, tekrarlayan düşük (RM) olan hastaların endometriyal immün hücrelerini implantasyon penceresinde kantitatif olarak analiz etmek için kuruldu. Tüm endometrium dokuları menstrüel siklusun orta luteal fazında toplandı. Parafine gömülü endometriyal dokular 4 μm kalınlığında lamlar halinde kesitlere ayrıldı ve CD56+uNK hücreleri, Foxp3+Treg'ler, CD163+M2 makrofajları, CD1a+ DC'ler ve CD8+ T hücreleri dahil olmak üzere endometriyal immün hücreleri tespit etmek için IHC boyaması yapıldı. Panoramik slaytlar dijital slayt tarayıcı kullanılarak taranmış ve sayısal görüntü analiz sistemi kullanılarak nicel analiz yapılmıştır. Endometrial immün hücrelerin yüzdesini hesaplamak için, immün hücrelerin sayısını toplam endometrial hücre sayısına bölün. (Şekil 1 ve Şekil 2). RM'li kadınlarda farklı endometriyal immün hücrelerin oranı (N = 30) Tablo 2'de gösterilmiştir.
Şekil 1: Orta luteal endometriyal immün hücrelerin analizi için şematik iş akışı. Örneklerin toplanması, adet döngüsünün orta luteal fazında, theluteinize edici hormon (LH) dalgalanmasından 7-9 gün sonra yapıldı. Fiksasyon, oda sıcaklığında 4-6 saat boyunca% 10 nötr tamponlu formalin içinde yapıldı ve daha sonra parafin mumuna gömüldü. CD56+uNK hücreleri, Foxp3+Treg'ler, CD68+ makrofajlar, CD163+M2 makrofajları, CD1a+DC'ler ve CD8+T hücreleri dahil olmak üzere orta luteal fazda endometriyumdaki immün hücrelerin saptanması için IHC boyaması yapıldı25,26. Dokular ticari bir tarayıcı kullanılarak tarandı ve immünohistokimya görüntü analiz sistemi kullanılarak kantitatif analiz yapıldı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Pozitif immün hücrelerin tanımlanması için endometriyal hücrelerin immün boyaması. RM hastalarından endometriumda CD56+uNK hücreleri, Foxp3+Tregs, CD68+ makrofajlar, CD163+M2 makrofajları, CD1a+DC'ler ve CD8+T hücrelerinin immün boyanması. Kahverengi, pozitif bağışıklık hücrelerini temsil eder ve mavi, çekirdeği temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
| Birincil antikor | Klon | Seyreltme |
| CD56 Serisi | 123C3 Serisi | 1/800 |
| Tilki 3 | 236A/E7 Serisi | 1/100 |
| CD163 Serisi | 10D6 | 1/1200 |
| CD1a | 10 | 1/200 |
| CD8 Serisi | 4B11 Serisi | 1/300 |
Tablo 1: İmmünohistokimyasal boyama sırasında kullanılan primer antikorlar. Tablo, birincil antikorların klonunu ve seyreltilmesini göstermektedir.
| Bağışıklık belirteçleri | Medyan (%) | Minimum (%) | En fazla (%) | Ortalama (%) | 5. yüzdebirlik (%) | 95. yüzdebirlik (%) |
| CD56 Serisi | 4.83 | 1.8 | 16.76 | 6.03 | 2.04 | 13.63 |
| Tilki 3 | 0.05 | 0.02 | 0.12 | 0.06 | 0.02 | 0.11 |
| CD68 Serisi | 0.78 | 0.37 | 3.62 | 0.99 | 0.44 | 2.67 |
| CD163 Serisi | 0.84 | 0.35 | 2.38 | 0.93 | 0.38 | 2.13 |
| CD1a | 0.04 | 0.01 | 0.11 | 0.05 | 0.01 | 0.1 |
| CD8 Serisi | 1.69 | 0.76 | 4.1 | 1.85 | 0.81 | 3.72 |
Tablo 2: RM'li kadınlarda çeşitli endometriyal immün hücrelerin yüzdesi. RM hastalarında CD56+uNK hücreleri, Foxp3+Treg'ler, CD68+ makrofajlar, CD163+M2 makrofajları, CD1a+DC'ler ve CD8+T hücrelerinin yüzdesi immünohistokimya görüntü analiz platformu ile hesaplandı.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bu protokol, RM hastalarının endometriyal immün hücrelerini kantitatif olarak analiz etmek için bir dijital immünohistokimya görüntü analiz platformu oluşturmuştur. Burada, RM hastalarında endometriyal immün mikroçevreyi değerlendirmek için altı endometriyal immün belirteç tespit edildi.
Orta luteal fazda alıcı bir endometriyum, başarılı implantasyon ve hamilelik için anahtardır27,28. Bu nedenle, endometriyal immün hücrelerin yüzdesinin değerlendirilmesi, endometriyal alıcılığın tahmin edilmesinde önemli bir rol oynar. Konvansiyonel patolojik yöntemlerle endometrial immün hücre analizi prediktif olduğundan klinik uygulamada yardımcı olmaz. Şu anda, bu hücrelerin gebelikteki rolünün anlaşılmasına engel teşkil eden bağışıklık hücresi yüzdesinin ölçümü için standart bir yöntem yoktur. Konvansiyonel IHC analizi, seçilen görsel alanlara ve manuel sayıma dayanır. Kesin doku segmentasyonu ve bağışıklık hücrelerinin lokalizasyonu geleneksel IHC ile değerlendirilemez, çünkü manuel analiz özneldir ve gözlemci yanlılığına yol açar29.
Seçilen alandaki bağışıklık hücrelerinin dağılımının analizi ile karşılaştırıldığında, dokuların panoramik analizi, endometriyal bağışıklık hücrelerinin dağılımını analiz etmek için daha doğrudur. Makine tabanlı öğrenme algoritmalarını kullanan dijital patoloji yaklaşımları, geniş doku alanlarını ve karmaşık hücre fenotiplerini değerlendirmek için birden fazla tümörde test edilmiştir30,31. Bu çalışmada, endometrium örneklerinin panoramik görüntüsünü elde etmek için ticari bir sistem tanıtılmıştır. Endometrial immün hücrelerin yüzdesi daha sonra immünohistokimya görüntü analiz sistemine dayalı otomatik bir kantitatif analiz kullanılarak belirlendi.
Burada kullanılan immünohistokimya görüntü analiz sistemi, yapay zeka kullanarak doku segmentasyonunu sağlayan, patolojik dokulara özelleşmiş bir görüntü analiz platformudur. Bu sistem ile çeşitli modüllerin kullanıldığı birçok çalışma bildirilmiştir32,33,34. Sistem, geleneksel görüntü işleme yazılımı kullanılarak analiz edilmesi zor olan çeşitli histopatolojik değişiklikleri ve bulguları ölçmek için kullanıldı. Örneğin, CD56+NK hücrelerinin sayısı, orta luteal faz sırasında endometriyumdaki toplam hücrelerin yaklaşık% 5'ini oluşturur. Geleneksel immünohistokimyasal analizde CD56+ NK hücre sayısının doğru bir şekilde hesaplanması zordur ve tüm kesitteki toplam pozitif hücre sayısını hesaplamak en az 30 dakika sürebilir, ancak burada kullanılan sistemle 2-3 dakika sürer. Bu nedenle, burada kullanılan immünohistokimya görüntü analiz sistemi kullanılarak, endometriyal immün hücreler kolayca ve doğru bir şekilde analiz edilebilir. Patolojik bulguların görüntü analizi ile ölçülmesi, endometriyal immün ortam değerlendirmesinin nesnelliğinin, kesinliğinin ve ikna ediciliğinin geliştirilmesine katkıda bulunabilir.
Bununla birlikte, açıklanan yöntemin bir sınırlaması vardır. Endometrium, gebelik sonuçları ile ilişkisi olan çeşitli immünositlerden oluşur. Bu nedenle, sadece bir veya iki immün belirtecin tanımlanması yetersiz olabilir. Bu nedenle, hücrelerin immün profilini kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için multiparametrik yaklaşımlara ihtiyaç vardır.
Özetle, bu protokolün RM hastalarının orta luteal fazı sırasında endometriyal kesitlerde immün hücrelerin kantitifikasyonu için dijital görüntü analizini başarıyla uyguladığı ve bu çalışmada endometriyal CD56+ uNK'ler, Foxp3+Treg'ler, CD68+ makrofajları, CD163+ M2 makrofajları, CD1a+ iDC'ler ve CD8+ dağılımını belirlemek için panoramik analiz yapıldığı sonucuna varılabilirOrta luteal faz sırasında T hücreleri. Endometriyal immün hücreler ile RM'li hastaların gebelik sonuçları arasındaki ilişkiyi desteklemek için daha fazla kanıta ihtiyaç vardır ve gelecekteki çalışmalar buna odaklanacaktır. Bu çalışma, RM hastalarında endometriyal immün ortamı dijital patoloji kullanarak araştıran ilk çalışmadır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.
Acknowledgments
Yazarlar, bu çalışma için rıza gösteren ve örnek bağışlayan tüm kadınlara minnettardır.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Automated coverslipper | Sakuraus | DRS-Prisma-P-JCS&Film-JC2 | |
| CD163 | GrowGn Biotechnology | NCL-L-CD163 | |
| CD1a | Gene Tech | GM357129 | |
| CD56 | Gene Tech | GT200529 | |
| CD8 | Novocastra | NCL-L-CD8-4B11 | |
| Dehydrator | Thermo Fisher | Excelsior ES | |
| Digital pathology and | Indica labs | HALO | |
| Foxp3 | YILIFANG biological | 14-477-82 | |
| IHC stainer | Leica | BOND III | |
| Image analysis platform | Indica labs | HALO | |
| Slide Scanner | Olympus life science | VS200 |
References
- Practice Committee of the American Society for Reproductive. Evaluation and treatment of recurrent pregnancy loss: a committee opinion. Fertility and Sterility. 98 (5), 1103-1111 (2012).
- Dimitriadis, E., Menkhorst, E., Saito, S., Kutteh, W. H., Brosens, J. J.
- Kavvadas, D., et al. Immunohistochemical Evaluation of CD3, CD4, CD8, and CD20 in Decidual and Trophoblastic Tissue Specimens of Patients with Recurrent Pregnancy Loss. 12 (2), 177-193 (2022).
- Arora, R., Rathee, A., Sachdeva, M., Agrawal, U. Unexplained repeated pregnancy loss and T helper cells. European Journal of Obstetrics, Gynecology, and Reproductive Biology. 254, 277-283 (2020).
- Du, M., et al. Elevated percentage of CD3(+)T cells and pregnancy outcome in women with recurrent pregnancy loss. Clinica Chimica Acta. 486, 341-346 (2018).
- Faas, M. M., de Vos, P. Uterine NK cells and macrophages in pregnancy. Placenta. 56, 44-52 (2017).
- Huppertz, B., Berghold, V. M., Kawaguchi, R., Gauster, M. A variety of opportunities for immune interactions during trophoblast development and invasion. American Journal of Reproductive Immunology. 67 (5), 349-357 (2012).
- Meyer, N., et al. Chymase-producing cells of the innate immune system are required for decidual vascular remodeling and fetal growth. Scientific Reports. 7, 45106 (2017).
- Smith, S. D., Dunk, C. E., Aplin, J. D., Harris, L. K., Jones, R. L. Evidence for immune cell involvement in decidual spiral arteriole remodeling in early human pregnancy. American Journal of Pathology. 174 (5), 1959-1971 (2009).
- Clifford, K., Flanagan, A. M., Regan, L. Endometrial CD56+ natural killer cells in women with recurrent miscarriage: a histomorphometric study. Human Reproduction. 14 (11), 2727-2730 (1999).
- Chen, X., et al. Measurement of uterine natural killer cell percentage in the periimplantation endometrium from fertile women and women with recurrent reproductive failure: establishment of a reference range. American Journal of Obstetrics and Gynecology. 217 (6), 680 e1-680 e6 (2017).
- Tuckerman, E., Mariee, N., Prakash, A., Li, T. C., Laird, S. Uterine natural killer cells in peri-implantation endometrium from women with repeated implantation failure after IVF. Journal of Reproductive Immunology. 87 (1-2), 60-66 (2010).
- Laird, S. M., et al. A review of immune cells and molecules in women with recurrent miscarriage. Human Reproduction Update. 9 (2), 163-174 (2003).
- Keller, C. C., Eikmans, M., van der Hoorn, M. P., Lashley, L. Recurrent miscarriages and the association with regulatory T cells; A systematic review. Journal of Reproductive Immunology. 139, 103105 (2020).
- Vallvé-Juanico, J., Houshdaran, S., Giudice, L. C. The endometrial immune environment of women with endometriosis. Human Reproduction Update. 25 (5), 564-591 (2019).
- Yang, F., Zheng, Q., Jin, L. Dynamic Function and Composition Changes of Immune Cells During Normal and Pathological Pregnancy at the Maternal-Fetal Interface. Frontiers in Immunology. 10, 2317 (2019).
- Hey-Cunningham, A. J., et al. Comprehensive analysis utilizing flow cytometry and immunohistochemistry reveals inflammatory changes in local endometrial and systemic dendritic cell populations in endometriosis. Human Reproduction. 36 (2), 415-428 (2021).
- Zhong, Q., et al. Patterns of Immune Infiltration in Endometriosis and Their Relationship to r-AFS Stages. Frontiers in Genetics. 12, 631715 (2021).
- Attems, J., et al. Neuropathological consensus criteria for the evaluation of Lewy pathology in post-mortem brains: a multi-centre study. Acta Neuropathologic. 141 (2), 159-172 (2021).
- Kovacs, G. G., et al. Multisite Assessment of Aging-Related Tau Astrogliopathy (ARTAG). Journal of Neuropathology and Experimental Neurology. 76 (7), 605-619 (2017).
- Modis, L. V., et al. Extracellular matrix changes in corneal opacification vary depending on etiology. Molecular Vision. 27, 26-36 (2021).
- Walker, R. A. Quantification of immunohistochemistry--issues concerning methods, utility and semiquantitative assessment I. Histopathology. 49 (4), 406-410 (2006).
- Jensen, K., Krusenstjerna-Hafstrom, R., Lohse, J., Petersen, K. H., Derand, H. A novel quantitative immunohistochemistry method for precise protein measurements directly in formalin-fixed, paraffin-embedded specimens: analytical performance measuring HER2. Modern Pathology. 30 (2), 180-193 (2017).
- Moreno-Ruiz, P., Wik Leiss, L., Mezheyeuski, A., Ehnman, M. Double Immunohistochemistry and Digital Image Analysis. Methods in Molecular Biology. 1913, 3-11 (2019).
- Li, D., Zheng, L., Zhao, D., Xu, Y., Wang, Y. The Role of Immune Cells in Recurrent Spontaneous Abortion. Reproductive Sciences. 28 (12), 3303-3315 (2021).
- Diao, L., et al. New endometrial immune cell-based score (EI-score) for the prediction of implantation success for patients undergoing IVF/ICSI. Placenta. 99, 180-188 (2020).
- Hewitt, S. C., Korach, K. S. Cell biology. A hand to support the implantation window. Science. 331 (6019), 863-864 (2011).
- Afshar, Y., Stanculescu, A., Miele, L., Fazleabas, A. T. The role of chorionic gonadotropin and Notch1 in implantation. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. 24 (7), 296-302 (2007).
- Tan, W. C. C., et al. Overview of multiplex immunohistochemistry/immunofluorescence techniques in the era of cancer immunotherapy. Cancer Communication (London,England). 40 (4), 135-153 (2020).
- Algars, A., et al. Type and location of tumor-infiltrating macrophages and lymphatic vessels predict survival of colorectal cancer patients. International Journal of Cancer. 131 (4), 864-873 (2012).
- Carey, C. D., et al. Topological analysis reveals a PD-L1-associated microenvironmental niche for Reed-Sternberg cells in Hodgkin lymphoma. Blood. 130 (22), 2420-2430 (2017).
- Ascierto, M. L., et al. Transcriptional Mechanisms of Resistance to Anti-PD-1 Therapy. Clinical Cancer Research. 23 (12), 3168-3180 (2017).
- O'Rourke, D. M., et al. A single dose of peripherally infused EGFRvIII-directed CAR T cells mediates antigen loss and induces adaptive resistance in patients with recurrent glioblastoma. Science Translational Medicine. 9 (399), eaaa0984 (2017).
- Canesin, G., et al. Treatment with the WNT5A-mimicking peptide Foxy-5 effectively reduces the metastatic spread of WNT5A-low prostate cancer cells in an orthotopic mouse model. PLoS One. 12 (9), e0184418 (2017).
