SIVQ-LCM פרוטוקול עבור מכשיר ArcturusXT
Summary
SIVQ-LCM הוא גישה חדשנית שרותמת אלגוריתם מחשב, מרחבית הקבועים וקטור קוונטיזציה (SIVQ), לנהוג microdissection ללכוד לייזר התהליך (LCM). זרימת העבודה SIVQ-LCM משפרת באופן משמעותי את המהירות ודיוק של microdissection, עם יישומים בשני המחקר ומסגרות קליניות.
Abstract
SIVQ-LCM הוא מתודולוגיה חדשה לאוטומציה ומייעלת את התהליך מסורתי יותר, המשתמש תלוי לייזר לנתיחה. מטרתו ליצור טכנולוגיה מתקדמת, במהירות להתאמה אישית פלטפורמה לנתיחה בלייזר. בדו"ח זה, אנו מתארים את השילוב של תוכנת ניתוח התמונה מרחבית הקבועים וקטור קוונטיזציה (SIVQ) על גבי מכשיר ArcturusXT. מערכת ArcturusXT מכילה גם אינפרא אדום (IR) ואולטרה סגול לייזר (UV), המאפשר לתא ספציפי או ניתוחי שטח גדולים. המטרה העיקרית היא לשפר את המהירות, דיוק, ושחזור של נתיחת הלייזר כדי להגדיל את התפוקה לדוגמא. גישה חדשנית זו מאפשרת microdissection של שני רקמות אנושיות במחקר ובזרימות עבודה קלינית בבעלי חיים ו.
Introduction
שפותח במקור באמצע 1990, microdissection ללכוד לייזר (LCM) מאפשר למשתמש ללכוד בדיוק תאים ספציפיים או אזורים סלולריים מקטע רקמה היסטולוגית באמצעות הדמיה מיקרוסקופית 1, 2. מחקרים רבים השוו ניתוח מולקולרי של LCM לעומת שריטות רקמה להמחיש את הערך של 3-12 השיטה. בנוסף, ישנם שלושה פרסומי פרוטוקול וידאו בטכנולוגיה שזמינות לצפייה 13, 14. עם זאת, למרות הערך המוכח שלה, LCM יכול להיות מייגע ומפרך כאשר היעד של עניין הוא אוכלוסיית תאים מפוזרת בסעיף הטרוגנית רקמות, או כאשר מספר גדול של תאים נדרשים ליישומים במורד הזרם ספציפיים כגון פרוטאומיקה. הנטל שהוטל על המפעיל האנושי הוביל אותנו לפתח גישה לנתיחה אוטומטית למחצה לLCM על ידי שילוב של אלגוריתם ניתוח תמונה רב עוצמה כדי להנחות את תהליך LCM 15.
<כיתת p = "jove_content"> בשיתוף עם אוניברסיטת מישיגן, המעבדה שלנו בNIH האריכה את פותח בעבר ודיווח קוונטיזציה וקטור מרחבית בלתי משתנה אלגוריתם (SIVQ) באופן שיאפשר לה למחצה להפוך את תהליך הבחירה לרקמות פנימי ל מודרך microdissection, ובכך זמין כלי עם פתולוג או מדען חיים בראש. קוונטיזציה וקטור במרחב בלתי משתנה (SIVQ) היא אלגוריתם המאפשר למשתמש פשוט "לחץ" על תכונה היסטולוגית של עניין כדי ליצור וקטור טבעת (תכונת תמונה נשוא) שניתן להשתמש בם כדי לחפש את התמונה היסטולוגית כל, התאמה לסף הסטטיסטי צורך כ16-21. מפת החום כתוצאה מציגה את האיכות של משחקים לתכונת תמונת נשוא הראשונית ומומרת לאחר מכן לתוך צבע אחד מפת ביאור (אדום) שיכול להיות מיובאת לתוך מכשיר LCM. תוכנה אוטומטי הבחירה, AutoScanXT, לאחר מכן נעשה שימוש כדי לצייר מפה מבוססתבביאור של SIVQ מנחה את לכידתו של תאי היעד מן מדגם הרקמות. הפרוטוקול מפורט להלן מתאר את היישום של SIVQ לתוך העבודה microdissection.Protocol
Representative Results
Discussion
אנו מציגים פרוטוקול ליישום SIVQ-LCM לmicrodissect תאי האפיתל immunostained מרקמת שד אנושי FFPE. השימוש באלגוריתם ניתוח תמונה, כגון SIVQ, מפחית את הכמות של ידיים על הזמן הנדרש לתהליך microdissection. זוהי התקדמות חשובה פוטנציאלי עבור השדה מאז ומפעיל ומאמץ הוא בדרך כלל צעד שער הגבלה לנתיחה המדויק…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
המחקר נתמך בחלקו על ידי תכנית המחקר העירונית של המכונים הלאומיים לבריאות, המכון לאומי לסרטן, מרכז לחקר הסרטן.
Materials
| Positive Charged Glass Slides | Thermo Scientific | 4951Plus-001 | |
| Xylenes, ACS reagent, ≥98.5% xylenes + ethylbenzene basis | Sigma Aldrich | 247642 | CAUTION: PLEASE USE PROPER SAFETY PROCEDURES. |
| Ethyl Alcohol, U.S.P. 200 Proof, Anhydrous | The Warner-Graham Company | 6.505E+12 | CAUTION: PLEASE USE PROPER SAFETY PROCEDURES. |
| Arcturus CapSure Macro LCM Caps | Life Technologies | LCM0211 | |
| ArcturusXT Laser Microdissection Instrument | Life Technologies | ARCTURUSXT | |
| AutoScanXT Software | Life Technologies | An optional image analysis program for the ArcturusXT Laser Microdissection Device. This is software is required for SIVQ-LCM. | |
| Spatially Invariant Vector Quantization (SIVQ) | University of Michigan | This tool suite is publicly available for academic collaborations. For access to the SIVQ algorithm, please contact Dr. Ulysses Balis [Ulysses@med.umich.edu] |
References
- Bonner, R. F., et al. Laser capture microdissection: molecular analysis of tissue. Science. 278, 1481-1483 (1997).
- Emmert-Buck, M. R., et al. Laser capture microdissection. Science. 274, 998-1001 (1996).
- Edwards, R. A. Laser capture microdissection of mammalian tissue. J Vis Exp. (8), (2007).
- El-Serag, H. B., et al. Gene expression in Barrett’s esophagus: laser capture versus whole tissue. Scandinavian journal of gastroenterology. 44, 787-795 (2009).
- Espina, V., et al. Laser-capture microdissection. Nature. 1, 586-603 (2006).
- Harrell, J. C., Dye, W. W., Harvell, D. M., Sartorius, C. A., Horwitz, K. B. Contaminating cells alter gene signatures in whole organ versus laser capture microdissected tumors: a comparison of experimental breast cancers and their lymph node metastases. Clinical & experimental metastasis. 25, 81-88 (2008).
- Rodriguez-Canales, J., et al. Optimal molecular profiling of tissue and tissue components: defining the best processing and microdissection methods for biomedical applications. Methods in molecular biology. 980, 61-120 (2013).
- Silvestri, A., et al. Protein pathway biomarker analysis of human cancer reveals requirement for upfront cellular-enrichment processing. Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology. 90, 787-796 (2010).
- Eberle, F. C., et al. Immunoguided laser assisted microdissection techniques for DNA methylation analysis of archival tissue specimens. The Journal of molecular diagnostics : JMD. 12, 394-401 (2010).
- Kim, H. K., et al. Distinctions in gastric cancer gene expression signatures derived from laser capture microdissection versus histologic macrodissection. BMC medical genomics. 4, 48 (2011).
- Klee, E. W., et al. Impact of sample acquisition and linear amplification on gene expression profiling of lung adenocarcinoma: laser capture micro-dissection cell-sampling versus bulk tissue-sampling. BMC medical genomics. 2, 13 (2009).
- Zheng, J., Garg, S., Wang, J., Loose, D. S., Hauer-Jensen, M. Laser capture microdissected mucosa versus whole tissue specimens for assessment of radiation-induced dynamic molecular and pathway changes in the small intestine. PloS one. 8, e53711 (2013).
- Boone, D. R., Sell, S. L., Hellmich, H. L. Laser capture microdissection of enriched populations of neurons or single neurons for gene expression analysis after traumatic brain injury. J Vis Exp. (74), (2013).
- Iyer, E. P., Cox, D. N. Laser capture microdissection of Drosophila peripheral neurons. J Vis Exp. (39), (2010).
- Hipp, J., et al. SIVQ-aided laser capture microdissection: A tool for high-throughput expression profiling. Journal of pathology informatics. 2, 19 (2011).
- Hipp, J. D., Cheng, J. Y., Toner, M., Tompkins, R. G., Balis, U. J. Spatially Invariant Vector Quantization: A pattern matching algorithm for multiple classes of image subject matter including pathology. J Pathol Inform. 2, 13 (2011).
- Hipp, J., et al. Optimization of complex cancer morphology detection using the SIVQ pattern recognition algorithm. Anal Cell Pathol (Amst). , (2011).
- Hipp, J., et al. Integration of architectural and cytologic drive n image algorithms for prostate adenocarcinoma identification. Analytical cellular pathology. 35, 251-265 (2012).
- Hipp, J., et al. Automated area calculation of histopathologic features using SIVQ. Anal Cell Pathol (Amst. 34, (2011).
- Cheng, J., et al. Automated vector selection of SIVQ and parallel computing integration MATLAB: Innovations supporting large-scale and high-throughput image analysis studies. Journal of pathology. 2, 37 (2011).
- Roy Chowdhuri, S., et al. Semiautomated laser capture microdissection of lung adenocarcinoma cytology samples. Acta Cytol. 56, 622-631 (2012).
- Hipp, J., et al. Image Microarrays (IMA): Digital Pathology’s Missing Tool. Journal of pathology. 2, (2011).
- Hanson, J. C., et al. Expression microdissection adapted to commercial laser dissection instruments. Nature. 6, 457-467 (2011).
