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Method Article
* Ces auteurs ont contribué à parts égales
SIVQ-LCM est une approche novatrice qui exploite un algorithme informatique, spatialement invariant quantification vectorielle (SIVQ), à conduire la microdissection par capture laser (LCM) de processus. Le flux de travail SIVQ-LCM améliore grandement la vitesse et la précision de microdissection, avec des applications à la fois dans la recherche et les milieux cliniques.
SIVQ-LCM est une nouvelle méthodologie qui automatise et rationalise le processus de dissection laser dépend utilisateur plus traditionnel. Il vise à créer une plate-forme technologique de dissection laser de pointe, rapidement personnalisable. Dans ce rapport, nous décrivons l'intégration du logiciel d'analyse d'image spatialement invariant quantification vectorielle (SIVQ) sur l'instrument ArcturusXT. Le système contient à la fois un ArcturusXT infrarouge (IR) et ultraviolet (UV), laser, permettant une cellule particulière ou de grandes dissections de la région. Le but principal est d'améliorer la vitesse, la précision et la reproductibilité de la dissection laser pour augmenter le débit d'échantillons. Cette nouvelle approche facilite microdissection des deux tissus animaux et humains dans la recherche et la gestion des patients.
Initialement développé dans le milieu des années 1990, microdissection laser (LCM) permet à l'utilisateur de capturer précisément des cellules spécifiques ou des régions cellulaires à partir d'une section de tissu histologique par visualisation microscopique 1, 2. De nombreuses études comparant l'analyse moléculaire de LCM contre les éraflures de tissus illustrent l'intérêt de la méthode 3-12. En outre, il ya trois publications de protocole vidéo sur la technologie qui sont disponibles pour l'affichage 13, 14. Cependant, en dépit de sa valeur éprouvée, LCM peut être fastidieuse et laborieuse lorsque la cible d'intérêt est une population de cellules dispersées dans une coupe de tissu hétérogène, ou quand un grand nombre de cellules sont nécessaires pour des applications spécifiques en aval telles que la protéomique. La charge qui pèse sur l'opérateur humain nous a conduit à développer une approche semi-automatique dissection pour LCM en combinant un algorithme d'analyse d'image puissant pour guider le processus de LCM 15.
En collaboration avec l'Université du Michigan, notre laboratoire du NIH étendu précédemment développé et rapporté spatialement invariant quantification vectorielle (SIVQ) algorithme de manière à lui permettre de semi-automatiser le processus de sélection des tissus intrinsèque à guidée microdissection, rendant ainsi disponible un outil avec le pathologiste ou la vie scientifique à l'esprit. Spatialement invariant quantification vectorielle (SIVQ) est un algorithme qui permet à l'utilisateur de simplement "cliquer" sur une caractéristique histologique d'intérêt pour créer un vecteur d'anneau (de caractéristique d'image prédicat) qui peut être utilisé pour rechercher l'ensemble de l'image histologique, en ajustant le seuil statistique 16 à 21 selon les besoins. La carte de chaleur résultante affiche la qualité des matchs à la fonction initiale de l'image sous-jacente et est ensuite converti en une seule couleur (rouge) de la carte d'annotation qui peut être importé dans l'instrument de LCM. Le logiciel de sélection automatique, AutoScanXT, est ensuite utilisé pour dessiner une carte à base desur l'annotation de guidage SIVQ la capture de cellules cibles à partir de l'échantillon de tissu. Le protocole détaillé ci-dessous décrit la mise en œuvre de SIVQ dans le workflow de microdissection.
Le protocole décrit a été utilisé conformément aux règles du NIH sur l'utilisation des échantillons de tissus humains.
1. Préparation des tissus
2. Échantillons Imaging
3. L'algorithme d'analyse de l'image
4. Microdissection
Une section de tissu mammaire humain FFPE a été immunocoloré pour cytokératine AE1/AE3 utilisant un protocole IHC norme 23. Après coloration, la lame de tissu a été posé sur la platine et le protocole ArcturusXT SIVQ-LCM a été ouverte comme décrit ci-dessus. Depuis le tissu ne peut pas être une lamelle de microdissection, les cellules colorées + IHC peuvent être difficiles à discerner visuellement (figure 1A). Ainsi, pour assurer une meilleure adaptation d'indice et une ima...
Nous présentons un protocole pour l'application de SIVQ-LCM à microdissect cellules épithéliales immunocolorées de FFPE tissu mammaire humain. L'utilisation d'un algorithme d'analyse d'image, tel que SIVQ, réduit la quantité de mains sur le temps requis pour le processus de microdissection. Il s'agit d'un progrès potentiellement important pour le domaine de temps et d'efforts depuis l'opérateur est typiquement l'étape limitante pour la dissection précise des cellules d&...
Michael R. Emmert-Buck est un inventeur sur les brevets NIH-détenus couvrant microdissection laser et reçoit des paiements sur la base de droits à travers le Programme de transfert de technologie NIH.
L'étude a été financée en partie par le Programme de recherche intra-muros des Instituts nationaux de la santé, Institut national du cancer, Centre de recherche sur le cancer.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
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] |
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