Dégradation de l’acide nucléique dans les tissus d’archivage, l’hétérogénéité tumorale et un manque d’échantillons de tissus congelés frais peut nuire aux services de diagnostic du cancer dans les laboratoires de pathologie dans le monde entier. Ce manuscrit décrit l’optimisation d’un panel de biomarqueurs à un dosage de multiplex de billes magnétiques pour classer les cancers du sein.
Dégradation de l’acide nucléique dans les tissus d’archivage, l’hétérogénéité tumorale et un manque d’échantillons de tissus congelés frais peut nuire aux services de diagnostic du cancer dans les laboratoires de pathologie dans le monde entier. Amplification génique et expression de dépistage à l’aide d’archives ou matériel qui nécessite le transport au service des laboratoires, a besoin d’un test plus robuste et précis adapté aux flux de travail clinique actuelle. Notre équipe de recherche optimisé l’utilisation d’Invitrogen™ QuantiGene™ essai Plex (Thermo Fisher Scientific) pour quantifier la RNA dans des documents d’archives à l’aide de technologie de l’ADN ramifié (bDNA) sur Luminex xMAP® billes magnétiques. Le test d’expression de gènes décrit dans ce manuscrit est une méthode rapide et multiplex roman, qui peut classer avec précision le cancer du sein dans les différents sous-types moléculaires, omettant la subjectivité de l’interprétation inhérente aux techniques d’imagerie. En outre, en raison de l’entrée basse de matériel requis, tumeurs hétérogènes peuvent être microdissected laser à l’aide de l’hématoxyline et éosine (H & E) coupes colorées. Cette méthode a un large éventail d’applications possibles, y compris la classification de la tumeur avec potentiel diagnostique et la mesure de biomarqueurs dans les biopsies liquides, qui permettraient de mieux en charge du patient et contrôle de la maladie. En outre, des mesures quantitatives de biomarqueurs dans les documents d’archives est utile dans la recherche en oncologie avec accès aux bibliothèques de matières annotée sur le plan clinique, dans lequel des études rétrospectives peuvent valider des biomarqueurs potentiels et leurs résultats cliniques corrélation.
Optimisation des dosages de RNA basé utilisant d’archivage fixés au formol paraffine (FFIP) matériel est difficile en raison de la variabilité dans le traitement chirurgical de tissus et de dégradation de l’ARN causée par le formol, utilisé pour les tissus intégrité conservation1, 2. Pour contourner la limitation d’effectuer des études sur l’expression des gènes précis de documents d’archives, notre groupe a utilisé le test de billes magnétiques multiplex bDNA. Au lieu d’amplification enzymatique d’un modèle de cible, la technologie bDNA utilise l’hybridation des sondes spécifiques et amplification d’un signal de journaliste3. Les séquences courtes reconnaissance des sondes de détection et de capture sont conçus pour s’hybrider de courts fragments d’ARN cible4. En outre, l’utilisation des homogénats de tissus comme produit de départ direct dans ce test, surmonte la perte inévitable de l’ARN qui résulte de tests nécessitant une purification et extraction de l’ARN préalable. Amplification du signal, l’utilisation de séquences courtes de reconnaissance et l’exclusion d’une étape de purification, contribuent à la réduire en technique variation du dosage. La technologie offre la possibilité de multiplexer le dosage (jusqu’à 80 objectifs de RNA) et de mesurer l’expression d’un groupe de cibles de matières radioactives faiblement entrée. Ce protocole décrit la préparation et la coloration des échantillons de tissus pour microdissection laser. Coloration sur les lames de la membrane faciliter l’imagerie de la tumeur et l’architecture histologique pour fournir une sélection précise et de profilage de : (1) la tumeur et normales conduits dans le tissu mammaire et (2) de la cellule maligne clones au sein de tumeurs hétérogènes.
Classification moléculaire du cancer du sein est un processus qui interroge des marqueurs moléculaires pour classer les tumeurs patients dans trois classes moléculaires, c’est-à-dire, du récepteur 2 de facteur de croissance épidermique luminale, humain (HER2)-sous-type enrichi et basale. Le sous-type enrichi de HER2 est bien défini, avec une forte expression de récepteurs HER2, en raison de l’amplification de gène ERBB2, combinée avec faible ou absence de récepteur d’oestrogène (ER) et les récepteurs de la progestérone (RP). Le sous-type luminal est généralement positif pour les ER et le sous-type basal sont en général négatif pour les trois récepteurs HER2, ER, la République (PgR) et sensiblement chevauchements à l’aide du sein triple négatif du cancer (TNBC) diagnostic sous-type5,6. Autres marqueurs sont utilisés pour déterminer les caractéristiques épithéliales et mésenchymateuses. La fibronectine (FN1) est une composante principale du compartiment mésenchymateuses du tissu mammaire. Augmentation de l’expression FN1 s’accompagne de Ki67 élevé de coloration et montre une signature pour une tumeur plus envahissantes7,8 et est associée à des métastases9. Fait intéressant, FN1 s’est avéré pour être présents dans les microvésicules provenant de cellules tumorales, qui induit l’activation des signaux mitogènes dans les fibroblastes destinataire10. Par conséquent, circulant microvésicules tels que les exosomes sont un marqueur potentiel de détection précoce ou de métastases et11des rechutes.
Sélection de zones de tumeur du sein cancer transcription sous-typage a été récurrente réalisée par macrodissection12,13. Pour surmonter l’hétérogénéité tissulaire et augmenter la sensibilité, nous avons sûrement combiné classique tissu coloration avec des méthodes de profilage moléculaires multiplexes. Comme une preuve de principe, deux clones de cancer du sein distincts ont été définis par leur signature mésenchymateuse épithéliale et le potentiel métastatique. Le flux de travail du protocole décrit peut être facilement traduit dans la configuration actuelle de clinique et utilisé pour isoler et caractériser des sous-types de tissu à l’aide de profilage d’ARNm cible sélectivement.
Un dosage bDNA multiplex axée sur la perle a été optimisé afin de quantifier l’expression des gènes de dégradation ARN provenant de tissus de cancer du sein FFIP et canaux mammaires normales. Optimiser le dosage, impliqués élaborer un algorithme permettant de classer les tumeurs cancéreuses du sein en sous-types luminales et basales utilisant 8 biomarqueurs connus et potentiels 5 normalisation gènes. Normalisation des données a été réalisée à l’aide de permutations des gènes normalisantes. La sélection des gènes normalisantes reposait sur la meilleure prédiction du statut des récepteurs utilisant les gènes de classificateur Luminal/Basal. Pour classer les sous-types Luminal/Basal des tissus FFIP, les gènes de normalisation sélectionnés étaient Beta-actine (ACTB), glycéraldéhyde 3-phosphate déshydrogénase (GAPDH) et Hypoxanthine Phosphoribosyltransferase 1 (HPRT1).
La méthode peut être adaptée pour utilisation dans d’autre diagnostic et domaines de recherche suite à une sélection adéquate de l’ensemble de gènes normalisant. Une application importante de cette méthode dans le domaine de la recherche est la mesure de biomarqueurs dans les documents d’archives bien annotée avec les résultats cliniques. Cela pourrait valider des marqueurs prédictifs potentiels dans les études rétrospectives, rapidement et avec précision et éviter des études prospectives à long terme en attente de la survie sans maladie et des données de survie globale. Notre groupe est enquête actuellement sur l’utilisation du test pour détecter les exosomes positifs pour le récepteur, qui exige l’élaboration d’un nouvel algorithme qui utilise remplaçant normalisant les gènes de normalisation des données. L’utilisation de liquides biopsies et robuste gene expression assays permettra de dosages multiplex à haut rendement adaptés pour la gestion du patient pendant le traitement et fournir un moyen de suivre l’efficacité du traitement, une rechute potentielle en raison de la résistance au traitement et la capacité métastatique de la tumeur.
Cette méthode a également a un large éventail d’applications possibles dans le diagnostic des tumeurs et est adaptée au flux de travail diagnostic actuel. Les principaux avantages de cette méthode dans le domaine du diagnostic comprennent : (1) application des tests de débit élevé, (2) à l’exclusion de subjectivité et des résultats équivoques provenant de mesures axées sur l’image, (3) détection précise de cibles multiples en même temps, qui améliorent la précision et ne minimiser l’utilisation de précieux échantillons de patients et (4) aucune exigence pour les installations hautement spécialisées et de ressources humaines. Le processus d’échantillonnage optimisé, ainsi que l’entrée basse de matériel requis pour l’essai multiplex axée sur le talon, permet outre enquête d’hétérogénéité tumorale ; Grâce à la microdissection laser pour séparer avec précision les multiples foyers de tissus malins de la même section patiente, il est possible de comparer l’expression des gènes multiples entre eux ainsi qu’avec les tissus normaux appariés (Figure 4). Faible contribution matérielle est vitale pour l’application de diagnostic sur des biopsies de tumeurs qui fournissent un tissu tumoral limité. La capacité du test à mesurer l’expression des gènes des échantillons d’ARN dégradés permet un transport aisé des échantillons pour analyse au sein d’une institution ou au service des laboratoires. En outre, toute la section analyse était également possible à l’aide de H & E teinté matières (Figure 1).
Pour la réussite de ce protocole, il est impératif de : (1) assurer le bon échantillon de la tumeur site/s qui sont lysées pour le dosage et (2) développer bien optimisé et validé les algorithmes de normalisation des données, pour chaque panneau d’expression de gène et/ou le pronostic individuel ou biomarqueurs prédictifs. La première dépend de l’expérience technique du savant/technicien effectuant le prélèvement. Il est recommandé de prendre un noyau supplémentaire et préparer un tissu microarray (TMA) dans le même format du dosage multiplex billes magnétiques (format 96 puits). Cela vous donnera une archive de sites tumoraux comme une réplique des échantillons utilisés pour l’essai à base d’ARN. TMA peut également être évaluée avec d’autres techniques de recherche de suivi ou de validation des résultats. Le développement d’algorithmes de normalisation dépend de la matière étudiée et les gènes de normalisation sélectionnés pour la normalisation. Différents panneaux de normaliser les gènes est sélectionnés selon le niveau et la variabilité d’expression dans l’échantillon analysé et cela varie entre les tissus cancéreux de différentes origines, les exosomes de plasma ou de cellules tumorales circulantes. Validation du test comprend échantillon traitement étant donné que diverses préparations seront traduira également par des algorithmes différents de normalisation.
Pour résumer, l’utilisation de la technologie bDNA en combinaison avec la technologie de billes magnétiques et la sélection du bon groupe de gènes cibles, offrira l’avantage de mesurer l’expression des gènes directement dans les lysats de tissus provenant de petites quantités de patient matériel, y compris les exosomes matérielles, microdissected et cellules tumorales circulantes. En plus de la détection de l’hétérogénéité de la tumeur, la bonne utilisation des panneaux a le potentiel pour détecter les exosomes tumeur dérivée pour le diagnostic précoce et le dépistage précoce des rechutes. Puisqu’il n’y a pas besoin d’une étape d’amplification des acides nucléiques, l’amplification du signal en utilisant la technologie bDNA, combinée avec le multiplex axée sur la perle, mesure de l’expression des gènes multiples dans cliniquement annotée des documents d’archives et fournir une ressource pour validation de biomarqueurs.
The authors have nothing to disclose.
Le travaux ont été subventionnés par (1) un Breast Cancer projet bourse (2014-2016) financé par l’Action de la Breast Cancer Foundation et ALIVE 2013 dans le cadre de la recherche, l’Innovation et la Development Trust (RIDT) de l’Université de Malte, (2) la faculté de médecine & Chirurgie, Université de Malte et (3) projet de loi financé par Malta Council for Science & Technology par FUSION : The R & I Technology Development Programme 2016. La publication de ce manuscrit est pris en charge par le biais de la subvention de Jove-Luminex.
Microtome | Leica | RM2235 | |
Heamatoxylin Mayer's | Sigma | MHS16-500mL | |
Eosin Y Aquaeous solution | Sigma | HT110216-500mL | |
Normal Rabbit Serum | Monosan | MONX10963 | Working dilution: 1/40 |
Biotinylated Rabbit anti-mouse | Dako | E0354 | Working dilution: 1/200 |
ER antibody (6F11) | Vector Laboratories | VPE614 | Working dilution: 1/45 |
HER2 antibody (CB11) | Novocastra | CB11-L-CE | Working dilution: 1/325 |
Ki67 antibody (MIB-1) | Dako | M7240 | Working dilution: 1/500 |
Avidin Biotin Complex kit | Vector Laboratories | PK-6100 | |
Nikon Eclipse Ti-E Inverted microscope | Nikon | Ti-E | 4x, 10x, 20x and 40x objectives |
Laser Microdissection membranes | Molecular Machines &Industries | S0103 | |
mmi CellCamera 1.4 | Molecular Machines &Industries | MX4285c-ACK07 | |
mmi Cellcut Plus | Molecular Machines &Industries | ||
Diffuser caps | Molecular Machines &Industries | 50210 | |
mmi Celltools Software v.4.01rcl | Molecular Machines &Industries | ||
Eppendorf Thermomixer comfort | Eppendorf | 5355000038 | |
1.5mL heating block for Eppendorf Thermomixer | Eppendorf | 22670522 | |
96-well plate heating block for Eppendorf Thermomixer | Eppendorf | 22670565 | |
Labnet Vortemp 56 Shaking incubator | Labnet | 52056A-220 | |
LX200 100/200 | Luminex | Magnetic bead analyser | |
Invitrogen QuantiGene Sample Processing Kit – FFPE Tissues | ThermoFisher Scientific | QS0109 | |
Invitrogen QuantiGene Plex 2.0 Assay Kit (Magnetic Separation) | ThermoFisher Scientific | QP1011 | |
Thermaseal RTS Sealing Film | Thermaseal | 765246 | |
Hand-Held Magnetic Plate Washer | ThermoFisher Scientific | QP1011 | |
Invitrogen QuantiGene Incubator Temperature Validation Kit | Affymetrix/Panomics | QS0517 | |
Proteinase K (50µg/µL) | ThermoFisher Scientific | 14622 | |
Invitrogen QuantiGene Plex 2.0 Sets | ThermoFisher Scientific | Various | |
Multi Speed Vortex | Kisker Biotech | MSV-3500 | |
Sonicator | Silvercrest | ||
RNASEZAP | Sigma | R2020-250ML | |
Aluminium 96-well plate seal | Sigma | Z721549-100EA | |
Temperature Validation Kit | ThermoFisher Scientific | QS0517 | |
RapidMiner Studio Community 7.1.001 | RapidMiner | Data Science Platform | |
Hybridisation oven | Hybaid (Thermo Scientific) |