低腫瘍含量組織における腫瘍濃縮のための自動解剖プロトコル
Summary
自動組織解剖によるデジタル注釈は、腫瘍含有量の低い症例で腫瘍を濃縮するための革新的なアプローチを提供し、パラフィン組織と凍結組織の両方のタイプに適応可能です。説明したワークフローは、精度、再現性、スループットを向上させ、研究と臨床の両方の場面に適用することができます。
Abstract
腫瘍含量の低い組織における腫瘍富化は、方法によっては腫瘍含量が20%未満のもので、次世代シークエンシングなどの多くの下流アッセイで再現性よく品質データを生成するために必要とされる。自動組織解剖は、デジタル画像注釈を使用して染色されていないスライドにオーバーレイすることにより、従来のマクロ解剖のユーザー依存の不正確さとレーザーキャプチャマイクロ解剖の時間、コスト、専門知識の制限を減らすことによって、これらの一般的で腫瘍含有量の低い組織における腫瘍濃縮を自動化および改善する新しい方法論です。ここでは、デジタルヘマトキシリンおよびエオジン(H&E)注釈を使用して、染色されていないホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)または厚さ20μm までの新鮮な凍結切片で直径250μmのブレードを使用して、小さな腫瘍領域を標的とし、核酸抽出および全エクソームシーケンシング(WES)の前に腫瘍濃縮を自動化します。自動解剖は、核酸抽出のために単一または複数の切片から腫瘍含量の低い組織内の注釈付き領域を採取することができる。また、収穫前および収穫後の広範な収集メトリックをキャプチャしながら、精度、再現性を向上させ、より少ないスライドでスループットを向上させることもできます。記載されたプロトコルは、動物および/またはヒトFFPEまたは腫瘍含有量の低い新鮮な凍結組織に対する自動解剖によるデジタル注釈を可能にし、臨床または研究ワークフローにおける下流シーケンシングアプリケーションの妥当性を高めるために、関心のある任意の領域エンリッチメントにも使用できます。
Introduction
次世代シーケンシング(NGS)は、治療を導き、科学的発見を促進するために、患者ケアとがん研究の両方にますます利用されています。組織はしばしば限られており、腫瘍含有量が可変の小さな標本が日常的に使用されている。したがって、腫瘍の妥当性と完全性は、意味のあるデータを得るための障壁のままです。腫瘍パーセンテージが低いサンプルは、真のバリアントとシーケンシングアーティファクトを区別するのが難しくなる可能性があり、NGS1に不適格であることがよくあります。腫瘍含量が低い症例(20%未満のもの)の腫瘍濃縮は、再現性のあるシーケンシングデータを生成し、低頻度変異体が見逃されないようにするために十分な材料を得るのに役立つことが示されている2、3。ただし、制限は、使用されるプラットフォームと生成されたデータの計画的な使用によって異なります。
伝統的に、抽出のための腫瘍領域の富化は、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)スライドの手動マクロ解剖またはレーザー捕捉マイクロディスセクション(LCM)によって行われる。手動マクロ解剖、またはスライドから特定の組織領域を掻き取ることで、腫瘍領域を除去して下流アッセイに比較的低コストで、しかし精度と精度を低く抑えることができます2,4。腫瘍の広い帯が存在する、および/または最小限の組織損失が結果に有意に影響しないより高い腫瘍含有量の症例では、最小限の技術的精度が非常に効果的であり得るが、腫瘍含有量の低い症例またはより分散した腫瘍を有する症例は、より高い精度を必要とする。したがって、LCMは1990年代に発明され、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)スライド5、6、7、8から組織の小さな、定義された、微視的な領域を正確に除去する貴重な方法となった。LCMは、試料の複雑な不均一性が存在する場合に単一細胞集団を収集するために利用することができ9、以前は分離することが困難であった細胞集団の収集を可能にする。しかし、LCMには、広範な技術的専門知識と実践的な時間を必要とする高価な機械が必要です10,11,12,13,14。
自動組織解剖に使用される装置は、LCM(約10μm)とマクロ解剖(約1mm)の間の精度を備えています15。さらに、マクロ解剖とLCMの間のコストと技術的専門知識の両方の要件を示し、以前の方法の欠点を緩和するために逐次FFPEスライドから迅速な組織濃縮を行うように設計されています15。この方法での自動解剖は、デジタル注釈またはステージ上のスライド参照画像オーバーレイを連続的に切片化された染色されていない組織スライドに利用し、関心領域を解剖および濃縮する。この装置は、プラスチック製のスピニングブレードフライスチップ、1.5mLの収集チューブを使用し、解剖に多数の異なる流体とともに使用して、核酸抽出およびシーケンシングを含む下流アッセイの関心領域を収集することができます。回転するプラスチックフライス加工チップは、内側および外側のシリンジバレルリザーバおよびプランジャーを利用して緩衝液を収集し、次いで、粉砕して組織16を収集する。可変フライスチップサイズ直径(250 μm、525 μm、725 μm)により、比較のために別々の組織領域、プールできる多焦点領域、または単一または複数のFFPEスライドからの個々の小さな領域を解剖することができます。収穫に使用されるセクションの厚さは、個々の実験ニーズに基づいて調整することができ、ユーザーは、収穫に使用された最後のセクションの直後に1つのシリアルセクションで追加のH&Eを実行することによって、関心領域が枯渇していないことを確認できます。
自動解剖は、腫瘍含量の低い症例で腫瘍含量を豊かにする方法として同定され、現在厚さ10μmまでのFFPE臨床検体で使用するために市販されている自動組織解剖器具の意図された機能を試験および拡張した。この研究は、FFPEと、研究目的で厚さ20μmまでの新鮮な凍結ヒトまたは動物の組織切片の両方に自動解剖を適用できることを示している。このプロトコルはまた、意味のある大解剖学が困難であるか実行不可能であり、NGSに十分な核酸の品質と収量の両方を示す、腫瘍含有量の低い組織および/またはネストされた分散腫瘍を有する症例における腫瘍濃縮のためのデジタル注釈付けおよび解剖を自動化するアプローチを実証する。したがって、自動解剖は、腫瘍濃縮のための中レベルの精度とスループットの向上を提供することができ、また、他の関心領域を豊かにするために適用したり、研究や臨床上の質問に答えるために他のプラットフォームと組み合わせることもできます。
Protocol
Representative Results
Discussion
ここでは、腫瘍の濃縮とWESでの使用のために、腫瘍含有量の低いFFPEまたは新鮮な凍結組織から腫瘍領域を解剖するためのデジタル注釈および自動解剖を適用するためのプロトコルを紹介します。デジタルアノテーションとマスク作成を自動解剖と組み合わせることで、手動大解剖やLCMを含む従来の腫瘍濃縮方法に共通する必要な実践的な時間と専門知識が大幅に削減されます。このプロトコ…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
著者らは、自動解剖開発におけるCarmina EspirituとRobin E. Taylorの支援、およびこの研究を支援したGenentech Pathology Core Laboratoryのスタッフに感謝したい。
Materials
| Agilent SureSelectXT | Agilent | G9611A | |
| AVENIO Millisect Fill Station | Roche | 8106533001 | |
| AVENIO Millisect Instrument, Base | Roche | 8106568001 | |
| AVENIO Millisect Instrument, Head | Roche | 8106550001 | |
| AVENIO Millisect Milling Tips Small | Roche | 8106509001 | |
| AVENIO Millisect PC | Roche | 8106495001 | |
| BioAnalyzer | Agilent | G2939BA | |
| Eppendorf 5427R | Eppendorf | 22620700 | Micro-centrifuge |
| Incubation Buffer | Promega | D920D | |
| Leica Autostainer XL | Leica | ST5010 | Automated stainer |
| Molecular Grade Mineral Oil | Sigma | M5904-500ML | |
| Proteinase K | Promega | V302B | Digestion buffer |
| Qiagen AllPrep DNA/RNA Mini Kit | Qiagen | 80284 | |
| RLT Plus buffer | Qiagen | 80204 | |
| Superfrost Plus positively charged microscope slides | Thermo Scientific | 6776214 |
References
- Cho, M., et al. Tissue recommendations for precision cancer therapy using next generation sequencing: a comprehensive single cancer center’s experiences. Oncotarget. 8 (26), 42478-42486 (2017).
- Smits, A. J. J., et al. The estimation of tumor cell percentage for molecular testing by pathologists is not accurate. Modern Pathology: An Official Journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc. 27 (2), 168-174 (2014).
- Poole-Wilson, P. A., Langer, G. A. Effect of pH on ionic exchange and function in rat and rabbit myocardium. The American Journal of Physiology. 229 (3), 570-581 (1975).
- Viray, H., et al. A prospective, multi-institutional diagnostic trial to determine pathologist accuracy in estimation of percentage of malignant cells. Archives of Pathology & Laboratory Medicine. 137 (11), 1545-1549 (2013).
- El-Serag, H. B., et al. Gene Expression in Barrett’s Esophagus: Laser capture versus whole tissue. Scandinavian Journal of Gastroenterology. 44 (7), 787-795 (2009).
- Harrell, J. C., Dye, W. W., Harvell, D. M. E., 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 (1), 81-88 (2008).
- 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).
- Civita, P., et al. Laser capture microdissection and RNA-seq analysis: High sensitivity approaches to explain histopathological heterogeneity in human glioblastoma FFPE archived tissues. Frontiers in Oncology. 9, 482 (2019).
- Emmert-Buck, M. R., et al. Laser capture microdissection. Science. 274 (5289), 998-1001 (1996).
- Bonner, R. F., et al. Laser capture microdissection: molecular analysis of tissue. Science. 278 (5342), 1481-1483 (1997).
- Hunt, J. L., Finkelstein, S. D. Microdissection techniques for molecular testing in surgical pathology. Archives of Pathology & Laboratory Medicine. 128 (12), 1372-1378 (2004).
- Espina, V., et al. Laser-capture microdissection. Nature Protocols. 1, 586-603 (2006).
- Grafen, M., et al. Optimized expression-based microdissection of formalin-fixed lung cancer tissue. Laboratory Investigation; A Journal of Technical Methods and Pathology. 97 (7), 863-872 (2017).
- Javey, M., et al. innovative tumor tissue dissection tool for molecular oncology diagnostics. The Journal of Molecular Diagnnostics: JMD. (21), 1525-1578 (2021).
- Adey, N., et al. A mill based instrument and software system for dissecting slide-mounted tissue that provides digital guidance and documentation. BMC Clinical Pathology. 13 (1), 29 (2013).
