Amélioration de la fiabilité des biobanques de tumeurs de la prostate grâce à une technique d’échantillonnage et une caractérisation histologique améliorées
Summary
Ce protocole décrit une méthode pour faciliter le prélèvement d’échantillons de prostatectomie radicale. L’objectif est de cartographier, caractériser et micro-macro disséquer des échantillons de tissus à partir des échantillons sur la base de critères anatomopathologiques avant de les stocker dans une biobanque.
Abstract
L’acquisition d’échantillons de tissus tumoraux frais et bien caractérisés est essentielle pour mener des études « omiques » de haute qualité. Cependant, cela peut être particulièrement difficile dans le contexte du cancer de la prostate (CP) en raison de la nature unique de cet organe et de la grande hétérogénéité associée à cette tumeur. D’autre part, la caractérisation histopathologique des échantillons avant leur stockage sans provoquer d’altérations tissulaires importantes est également un défi intrigant. Dans ce contexte, nous présentons une nouvelle méthode d’acquisition, de cartographie, de caractérisation et de micro-dissection de tissu prostatique réséqué basée sur des critères anatomopathologiques.
Contrairement aux protocoles publiés précédemment, cette méthode réduit le temps nécessaire à l’analyse histopathologique de l’échantillon de prostate sans compromettre sa structure, ce qui est crucial pour l’évaluation des marges chirurgicales. De plus, il permet la délimitation et la micro-macro-dissection d’échantillons de tissus prostatiques frais, en mettant l’accent sur les zones tumorales histologiques définies par des critères pathologiques tels que le score de Gleason, les lésions précurseurs (néoplasie intra-épithéliale prostatique de haut grade – PIN) et les lésions inflammatoires (prostatite). Ces échantillons sont ensuite stockés dans une biobanque pour des analyses de recherche ultérieures.
Introduction
Le cancer de la prostate (CP) est le 2ecancer le plus fréquent chez les hommes et la 5e cause dedécès dans le monde1. Le traitement et le pronostic du patient dépendent de la stadification et de la classification (score de Gleason) de la tumeur, comme en témoignent les taux de survie à 5 ans plus élevés des tumeurs localisées et de bas grade (grade de Gleason 6) (99%) par rapport aux grades de Gleason élevés et aux tumeurs métastatiques (31%)2.
La rechute locale du PC et l’échec du traitement ont été liés à la forte hétérogénéité intratumorale génétique caractéristique de cette tumeur de type3. De plus, la PC est considérée comme une maladie multifocale avec plusieurs foyers tumoraux présentant différentes caractéristiques morphologiques, histologiques et moléculaires4, qui peuvent provenir indépendamment ou dériver d’un ancêtre commun des cellules tumorales5. Des études antérieures ont montré que l’évolution tumorale diffère entre les patients en fonction de facteurs génétiques spécifiques qui peuvent favoriser les métastases ou confiner la lignée cellulaire à la prostate5. Par conséquent, la caractérisation moléculaire des différents foyers tumoraux est cruciale non seulement pour fournir un diagnostic et un pronostic plus précis, mais aussi pour adapter un traitement efficace et personnalisé au patient.
Dans ce contexte, la recherche biomédicale et les approches multi-omiques intégratives offrent des opportunités sans précédent pour classer les cancers en différents sous-types, identifier des biomarqueurs diagnostiques et pronostiques et découvrir des marqueurs liés à la réponse au traitement. De plus, ces approches contribuent à une meilleure compréhension de la biologie de cette maladie 6,7. Les échantillons biologiques, qu’il s’agisse de tissus ou de biofluides, peuvent être analysés à l’aide de diverses plateformes multi-omiques (génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique, etc.) afin de découvrir les caractéristiques biologiques sous-jacentes à la physiopathologie du cancer, répondant ainsi aux limites actuelles liées à l’hétérogénéité génétique et phénotypique6. Cependant, il est important de considérer que la qualité des données dérivées des études omiques dépend de la qualité des échantillons prélevés sur les tumeurs, de leur caractérisation précise et du traitement et du stockage ultérieurs8.
Dans ce contexte, l’obtention de tissus PC frais pour la recherche présente un défi méthodologique en raison de la difficulté de réussir l’échantillonnage tumoral9. Les méthodes précédentes impliquaient un échantillonnage aléatoire après une prostatectomie radicale, ce qui donnait de mauvais résultats10. Cependant, des approches plus récentes intègrent des protocoles ciblés basés à la fois sur l’imagerie par résonance magnétique (IRM) et les données de biopsie, ce qui améliore l’efficacité de la collecte d’échantillons tumoraux11.
D’autre part, la caractérisation histopathologique des échantillons avant leur stockage sans altération tissulaire significative pose également un défi intéressant. Par conséquent, dans de nombreux cas, la détermination histopathologique des échantillons est effectuée après leur analyse (par exemple, analyse métabolomique RMN HR 1H)12. Cette pratique entraîne des dépenses inutiles, une perte de temps et la perte d’un nombre important d’échantillons qui sont finalement exclus de l’analyse (par exemple, des échantillons qui, après analyse histopathologique, s’avèrent ne pas être des échantillons tumoraux). Dans d’autres cas, la caractérisation histopathologique des échantillons est effectuée avant leur analyse. En fait, certaines études antérieures ont tenté de normaliser les méthodes pour fournir des échantillons de recherche représentatifs de haute qualité provenant d’échantillons de prostatectomie radicale pour la génomique et la métabolomique13,14. Néanmoins, l’efficacité de l’échantillonnage est significativement plus élevée lorsqu’elle est réalisée à partir de coupes déjà confirmées histologiquement (88 %) qui perturbent les tissus, par rapport à des coupes non confirmées (45 %)1.
Ici, une nouvelle méthodologie est présentée pour surmonter ces limitations, visant à obtenir des échantillons de PC frais et bien caractérisés avant leur stockage dans la Biobanque. Cette méthode a été développée grâce à des efforts de collaboration entre différents services cliniques (urologie, pathologie et biobanque de l’hôpital La Fe). Il est important de souligner que les biobanques jouent un rôle essentiel dans la collecte, le traitement, la conservation et le stockage des échantillons biologiques tout en garantissant la haute qualité des échantillons et des données, ainsi que le respect des exigences éthiques et légales 8,15,16.
Protocol
Representative Results
Discussion
Dans toute étude de recherche, l’obtention d’échantillons de qualité est une condition essentielle pour réduire les biais systématiques et obtenir des résultats fiables22. Par conséquent, le contrôle des variables préanalytiques telles que la température à laquelle les échantillons sont traités et entreposés, le temps écoulé entre le prélèvement et l’entreposage des échantillons, l’utilisation de matériaux stérilisés ou les effets que l’ajout de conservateurs ou d?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
A.L. reconnaît un contrat postdoctoral « Margarita Salas » (numéro 21-076), et MAM-T un contrat de recherche « Maria Zambrano » (numéro MAZ/2021/03 UP2021-021). Les deux contrats ont été financés par l’Union européenne-Next generation EU.
Materials
| Cadiere forceps | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | Part number: 471049. 18 uses. |
| Conventional slides | Knittel Glass | 2021 | Ground/ Frosted end |
| Cryostat microtome | Thermo Fisher Scientific | — | Criostato CryoStar NX50 |
| Cryotubes | Greiner Bio-One GmbH | Ref.: 122280. | CRYO S. PP, with screw cap, sterile. |
| Da Vinci surgical system | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | XI model |
| Dissection instruments | Bayer | — | Two tweezers and a surgical blade |
| DPX Eukitt | Medizin- und Labortechnik GmbH | 6.00.01.0001.06.01.01 | |
| Eosin | Agilent | 157252 | |
| Fenestrated bipolar forceps | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | Part number: 471205. 14 lives. |
| Force bipolar | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | Part number: 471405. 12 uses. |
| Freezers | Thermo Scientific | MODEL 907. -80 ºC | |
| Hematoxylin | Agilent | 157251 | |
| Inmunohistochemistry Slides | Agilent-Dako | K802021-2 | |
| Large needle driver | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | Part number: 471006. 15 uses. |
| Maryland bipolar forceps | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | Part number: 471172. 14 uses. |
| Microscope | Olympus | — | Olympus cx40 |
| Microtome blades | PFM Medical | a35 | |
| Monopolar curved scissors | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | Part number: 470179. 10 uses. |
| OCT compound | NEG-50 | LOT.117340 | |
| PlusSpeed S Single-use Biopsy Device with beveled tip | Peter Pflugbeil GmbH | PSS-1825-S | |
| ProGasp forceps | Intuitive | PN1052082-US 10/2021 | Part number: 471093. 18 uses. |
| Sample holder Disc | Davidson Cryo Chuck. BradleyProducts | 30 mm | |
| Tissue ink | Pelikan | 2021 | Ink 4001 brilliant black (301168) |
| Xylol | Quimipur | Ref. 169 |
References
- Rawla, P. Epidemiology of prostate cancer. World Journal of Oncology. 10 (2), 63-89 (2019).
- Epstein, J. I. The 2019 Genitourinary Pathology Society (GUPS) white paper on contemporary grading of prostate cancer. Archives of Pathology & Laboratory Medicine. 145 (4), 461-493 (2021).
- Zhang, W. Intratumor heterogeneity and clonal evolution revealed in castration-resistant prostate cancer by longitudinal genomic analysis. Translational Oncology. 16, 101311 (2022).
- Haffner, M. C., et al. Genomic and phenotypic heterogeneity in prostate cancer. Nature Reviews Urology. 18 (2), 79-92 (2021).
- Woodcock, D. J. Prostate cancer evolution from multilineage primary to single lineage metastases with implications for liquid biopsy. Nature Communications. 11 (1), 5070 (2020).
- Heo, Y. J., Hwa, C., Lee, G. H., Park, J. M., An, J. Y. Integrative multi-omics approaches in cancer research: from biological networks to clinical subtypes. Molecules and Cells. 44 (7), 433-443 (2021).
- Menyhárt, O., Győrffy, B. Multi-omics approaches in cancer research with applications in tumor subtyping, prognosis, and diagnosis. Computational and Structural Biotechnology Journal. 19, 949-960 (2021).
- Annaratone, L. Basic principles of biobanking: from biological samples to precision medicine for patients. Virchows Archiv. 479 (2), 233-246 (2021).
- King, C. R., Long, J. P. Prostate biopsy grading errors: A sampling problem. International Journal of Cancer. 90 (6), 326-330 (2000).
- Jayadevan, R., Zhou, S., Priester, A. M., Delfin, M., Marks, L. S. Use of MRI-ultrasound fusion to achieve targeted prostate biopsy. Journal of Visualized Experiments. 146, e59231 (2019).
- Heavey, S., et al. Use of magnetic resonance imaging and biopsy data to guide sampling procedures for prostate cancer biobanking. Journal of Visualized Experiments. 152, 60216 (2019).
- Panach Navarrete, J. . Estudio metabolómico en tejido prostático y orina para el diagnóstico y pronóstico del cáncer de próstata. , (2022).
- Bertilsson, H., et al. A new method to provide a fresh frozen prostate slice suitable for gene expression study and MR spectroscopy. The Prostate. 71 (5), 461-469 (2011).
- . Show SOP – Biospecimen Research Database Available from: https://brd.nci.nih.gov/brd/sop/show/522 (2022)
- Dagher, G. Quality matters: International standards for biobanking. Cell Proliferation. 55 (8), e13282 (2022).
- Yüzbaşıoğlu, A., Özgüç, M. Biobanking: sample acquisition and quality assurance for "omics" research. New Biotechnology. 30 (3), 339-342 (2013).
- Carpagnano, F. A. Multiparametric MRI: local staging of prostate cancer. Current Radiology Reports. 8 (12), 27 (2020).
- Christophe, C. Prostate cancer local staging using biparametric MRI: assessment and comparison with multiparametric MRI. European Journal of Radiology. 132, 109350 (2020).
- Huynh, L. M., Ahlering, T. E. Robot-assisted radical prostatectomy: a step-by-step guide. Journal of Endourology. 32 (S1), S28-S32 (2018).
- van Leenders, G. J. L. H., et al. The 2019 International Society of Urological Pathology (ISUP) consensus conference on grading of prostatic carcinoma. The American Journal of Surgical Pathology. 44 (8), e87-e99 (2020).
- Liu, A., Collins, C. C., Diemer, S. M. Biobanking metastases and biopsy specimens for personalized medicine. Journal of Biorepository Science for Applied Medicine. 3, 57-67 (2015).
- Ellervik, C., Vaught, J. Preanalytical variables affecting the integrity of human biospecimens in biobanking. Clinical Chemistry. 61 (7), 914-934 (2015).
- Arellano, H. L., Castillo, C. O., Metrebián, B. E. Diagnostic agreement of the Gleason score in needle biopsy and radical prostatectomy and its clinical consequences. Rev Méd Chile. 132 (8), 971-978 (2004).
- . Concordancia en los valores de gleason en biopsia prostática transrectal y en prostatectomia radical en pacientes con cáncer de próstata del Hospital Cirujano Mayor Santiago Távara entre enero 2010 – junio del 2018 Available from: https://repositorio.urp.edu.pe/handle/20.500.14138/1886 (2019)
- Chavolla-Canal, A. J., et al. Concordancia del puntaje de Gleason en biopsia transrectal de próstata vs prostatectomía radical. Revista Mexicana de Urología. 81 (2), 1-10 (2021).
- Fan, X. J., et al. Impact of cold ischemic time and freeze-thaw cycles on RNA, DNA and protein quality in colorectal cancer tissues biobanking. Journal of Cancer. 10 (20), 4978-4988 (2019).
- Vaswani, A., et al. Comparative liquid chromatography/tandem mass spectrometry lipidomics analysis of macaque heart tissue flash-frozen or embedded in optimal cutting temperature polymer (OCT): Practical considerations. Rapid communications in Mass Spectrometry: RCM. 35 (18), e9155 (2021).
- Zhang, W., Sakashita, S., Taylor, P., Tsao, M. S., Moran, M. F. Comprehensive proteome analysis of fresh frozen and optimal cutting temperature (OCT) embedded primary non-small cell lung carcinoma by LC-MS/MS. Methods (San Diego, Calif). 81, 50-55 (2015).
- Boyd, A. E., Allegood, J., Lima, S. Preparation of human tissues embedded in optimal cutting temperature compound for mass spectrometry analysis. Journal of Visualized Experiments. 170, e62552 (2021).
