Mikroskopska tehnika mogla bi omogućiti više informativne biopsije

Neanderthal Apocalypse - (2015) Documentary (Hrvatski titlovi) (Lipanj 2019).

Anonim

MIT i Harvard Medical School istraživači osmislili su način uzorkovanja biopsije slike s mnogo većom rezolucijom - unaprijed koji bi pomogao liječnicima da razviju preciznije i jeftine dijagnostičke testove.

Više od 100 godina, konvencionalni svjetlosni mikroskopi bili su vitalni alati za patologiju. Međutim, detalje fine stanice ne mogu se vidjeti s ovim opsegom. Nova tehnika oslanja se na pristup poznat kao ekspanzijska mikroskopija, razvijena izvorno u laboratoriju Edwarda Boydna na MIT-u, u kojoj istraživači šire uzorak tkiva na 100 puta veći od prvobitnog volumena prije nego što je snimio.

Ovo proširenje omogućuje istraživačima da vide značajke s konvencionalnim svjetlosnim mikroskopom koji se obično može vidjeti samo s skupim, elektronskim mikroskopom visoke rezolucije. Također otkriva dodatne molekularne informacije koje elektronski mikroskop ne može pružiti.

"To je tehnika koja bi mogla imati vrlo široku primjenu", kaže Boyden, izvanredni profesor biološkog inženjeringa i mozga i kognitivnih znanosti na MIT-u. Također je član MIT-ovog medijskog laboratorija i Instituta McGovern za istraživanje mozga i HHMI-Simons Fakultetskog studija.

U radu koji se pojavljuje u priopćenju Nature Biotechnology 17. srpnja, Boyden i njegovi kolege koriste ovu tehniku ​​kako bi razlikovali rane dojke s visokim ili niskim rizikom od progresa do raka - zadatak koji je izazov za promatrače ljudi. Ovaj se pristup može primijeniti i na druge bolesti: u analizi bubrežnog tkiva, istraživači su otkrili da slike proširenih uzoraka otkrivaju znakove bubrežne bolesti koje se normalno mogu vidjeti samo elektronskim mikroskopom.

"Pomoću ekspanzijske mikroskopije možemo dijagnosticirati bolesti koje su prethodno bile nemoguće dijagnosticirati s konvencionalnim svjetlosnim mikroskopom", kaže Octavian Bucur, instruktor na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Harvard, Medicinski centar Beth Israel Deaconess (BIDMC) i Ludwigov centar na Harvardu, i jedan od vodećih autora papira.

MIT postdoc Yongxin Zhao je glavni autor ovog rada. Boyden i Andrew Beck, bivši izvanredni profesor na Medicinskom fakultetu u Harvardu i BIDMC, viši su autori rada.

"Nekoliko kemikalija i svjetlosni mikroskop"

Boydenova originalna ekspanzijska mikroskopska tehnika temelji se na ugradnji uzoraka tkiva u gustu, ravnomjerno generiranu polimer koja bubri kada se doda voda. Prije pojave bubrenja, istraživači se sidro s polimernim gelom molekule koje žele slikati i probavljaju druge proteine ​​koji obično drže tkivo zajedno.

Ovo proširenje tkiva omogućava istraživačima da dobiju slike s razlučivosti od oko 70 nanometara, što je prije bilo moguće samo s vrlo specijaliziranim i skupim mikroskopima.

U novoj studiji, istraživači su odlučili prilagoditi proces ekspanzije za uzorke tkiva biopsije, koji se obično ugrađuju u parafinski vosak, zamrzni bljesak ili obojeni kemikalijom koja čini celularne strukture vidljivijom.

Tim MIT / Harvard je osmislio proces pretvaranja tih uzoraka u stanje pogodno za širenje. Na primjer, uklanjaju kemijsku mrlju ili parafinsku masu izlažući tkivo u kemijsko otapalo koje se naziva ksilen. Zatim zagrijavaju uzorak u drugu kemikaliju nazvanu citrat. Nakon toga, tkiva prolaze kroz proces ekspanzije sličnu izvornoj verziji tehnike, ali s jačim koracima probave radi kompenziranja snažne kemijske fiksacije uzoraka.

Tijekom ovog postupka, istraživači mogu dodati fluorescentne oznake za molekule od interesa, uključujući proteine ​​koji označavaju određene vrste stanica, ili DNA ili RNA s određenom sekvencom.

Istraživači su testirali ovaj pristup na uzorcima tkiva od pacijenata s ranim fazama dojke. Jedan od načina za predviđanje da li će ove lezije postati zloćudno jest procjenjivanje izgleda jezgri stanica. Benigne lezije s atipičnim jezgrama imaju oko pet puta veću vjerojatnost napredovanja od raka od onih s tipičnim jezgrama.

Međutim, studije su otkrile značajne odstupanja između procjena nuklearne atypije koju izvode različiti patolozi, što može potencijalno dovesti do netočne dijagnoze i nepotrebne operacije. Poboljšani sustav za razlikovanje benignih lezija s atipičnim i tipičnim jezgrama moglo bi potencijalno spriječiti 400.000 pogrešnih dijagnoza i stotine milijuna dolara svake godine u Sjedinjenim Državama, navode istraživači.

Nakon širenja uzoraka tkiva, tim MIT / Harvard analiziran je algoritmom strojnog učenja koji može odrediti jezgre na temelju desetaka značajki, uključujući orijentaciju, promjer i koliko odstupaju od stvarne kružnosti. Ovaj je algoritam bio u stanju razlikovati lezije koje su vjerojatno postale invazivne i one koje nisu bile s točnosti od 93 posto na proširenim uzorcima u usporedbi sa samo 71 posto na unaprijed proširenom tkivu.

"Ove dvije vrste lezija izgledaju vrlo slično golom oku, ali postoji mnogo manji rizik od raka", kaže Zhao.

Istraživači su također analizirali uzorke bubrežnog tkiva od bolesnika s nefrotičnim sindromom, što narušava sposobnost bubrega da filtrira krv. U tim pacijentima, sitne prstiju slične projekcije koje filtriraju krv su izgubljene ili oštećene. Ove strukture su razmaknute oko 200 nanometara i zato se obično mogu vidjeti samo elektronski mikroskopom ili skupim mikroskopima super rezolucije.

Kada su istraživači pokazali slike proširenih uzoraka tkiva skupini znanstvenika koji su uključivali patologe i nonpatologe, grupa je uspjela identificirati oboljelo tkivo sa ukupnom točnosti od 90 posto, u usporedbi sa samo 65 posto točnosti uz neobuzdane uzorke tkiva.

"Sada možete dijagnosticirati nefrotsku bolest bubrega bez potrebe za elektronskim mikroskopom, vrlo skupim strojem", kaže Boyden. "To možete učiniti s nekoliko kemikalija i svjetlosnim mikroskopom."

Otkrivanje obrazaca

Koristeći ovaj pristup, istraživači predviđaju da znanstvenici mogu razviti precizniju dijagnostiku za mnoge druge bolesti. Da bi to postigli, znanstvenici i liječnici morat će analizirati mnogo više uzoraka bolesnika, omogućujući im da otkriju uzorke koji bi bili nemoguće vidjeti drugačije.

"Ako možete proširiti tkivo za sto puta veći volumen, sve ostale stvari su jednake, dobivate 100 puta više informacija", kaže Boyden.

Na primjer, istraživači su mogli razlikovati stanice raka na temelju broja kopija određenog gena koji imaju. Dodatne kopije gena kao što je HER2, koje su istraživači snimili u jednom dijelu ove studije, ukazuju na podtip raka dojke koji ispunjava uvjete za određene tretmane.

Znanstvenici su također mogli pogledati arhitekturu genoma, ili kako se stanični oblici mijenjaju kada postanu kancerozni i interakciju s drugim stanicama tijela. Druga moguća primjena je prepoznavanje proteina koji se eksprimiraju specifično na površini stanica raka, omogućujući istraživačima da oblikuju imunoterapije koje obilježavaju te stanice za uništavanje pacijentovim imunološkim sustavom.

Boyden i njegovi kolege održavaju tečajeve za obuku nekoliko puta mjesečno na MIT-u, gdje posjetitelji mogu doći i gledati tehnike ekspanzijske mikroskopije, te su svoje protokole stavili na raspolaganje na svojoj internetskoj stranici. Nadaju se da će mnogi ljudi početi koristiti ovaj pristup za proučavanje različitih bolesti.

"Biopsije raka tek su početak", kaže Boyden. "Imamo novi plinovod za uzimanje kliničkih uzoraka i njihovo širenje, a nalazimo da možemo primijeniti ekspanziju na mnoge različite bolesti. Proširenje će omogućiti računalnoj patologiji da iskoristi više informacija u uzorku nego što je prije moguće."

Humayun Irshad, znanstveni suradnik na Harvardu / BIDMC i autor studije, slaže se: "Proširene slike rezultiraju informativnijim značajkama, što zauzvrat rezultira modelima klasifikacije s većom izvedbom".

menu
menu