이 기사에서는 이미지 분석 및 공간 분석과 결합된 수동 티라마이드 신호 증폭(TSA) 다중 면역형광(mIF)을 위한 프로토콜에 대해 설명합니다. 이 프로토콜은 실험실에서 사용할 수 있는 슬라이드 스캐너에 따라 슬라이드당 2-6개의 항원을 염색하기 위해 포르말린 고정 파라핀 포매(FFPE) 섹션과 함께 사용할 수 있습니다.
종양 미세환경(TME)은 세포독성 면역 세포 및 면역 조절 세포와 같은 다양한 세포 유형으로 구성됩니다. TME의 구성과 암세포와 종양주위 세포 사이의 상호 작용에 따라 TME는 암 진행에 영향을 미칠 수 있습니다. 종양과 복잡한 미세 환경의 특성화는 암 질환에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며 과학자와 임상의가 새로운 바이오마커를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
우리는 최근 결장직장암, 두경부 편평 세포 암종, 흑색종 및 폐암에서 TME의 특성화를 위해 티라마이드 신호 증폭(TSA)을 기반으로 하는 여러 다중 면역형광(mIF) 패널을 개발했습니다. 해당 패널의 염색 및 스캔이 완료되면 이미지 분석 소프트웨어에서 샘플을 분석합니다. 그런 다음 각 세포의 공간적 위치와 염색을 이 정량화 소프트웨어에서 R로 내보냅니다. 우리는 여러 종양 구획(예: 종양의 중심, 종양의 가장자리 및 간질)에서 각 세포 유형의 밀도를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 서로 다른 세포 유형 간의 거리 기반 분석을 수행할 수 있는 R 스크립트를 개발했습니다.
이 특정 워크플로우는 여러 마커에 대해 이미 일상적으로 수행되는 고전적인 밀도 분석에 공간적 차원을 추가합니다. mIF 분석을 통해 과학자들은 암세포와 TME 간의 복잡한 상호 작용을 더 잘 이해하고 면역 체크포인트 억제제 및 표적 요법과 같은 치료에 대한 반응의 새로운 예측 바이오마커를 발견할 수 있습니다.
표적 치료법 및 면역 관문 억제제의 개발로 암세포와 종양 미세 환경 간의 상호 작용을 더 잘 특성화하는 것이 가장 중요해졌으며 이는 현재 중개 연구의 중요한 분야입니다. TME는 암세포를 표적으로 하는 면역 세포독성 세포와 종양 성장과 침습성을 촉진할 수 있는 면역 조절 세포의 균형을 이루는 다양한 세포 유형으로 구성되어 있습니다 1,2,3,4. 이 복잡한 환경의 특성화는 암 질환에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며 과학자와 임상의가 향후 치료를 위해 환자를 더 잘 선택하기 위해 새로운 예측 및 예후 바이오마커를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다 5,6. 예를 들어, Galon과 그의 팀은 예측 바이오마커로 사용할 수 있는 재현 가능한 점수 방법인 Immunoscore를 개발했습니다. 면역 점수는 침습성 마진과 종양 중심 7,8에 있는 CD3+ 및 CD8+ T 세포의 밀도를 사용하여 계산됩니다.
지난 수십 년 동안 mIF에 대한 상용 솔루션이 개발되었지만 종종 비용이 많이 들고 특정 항원 패널을 위해 설계되었습니다. 학술 및 중개 연구에서 특정 항원 패널의 필요성을 극복하기 위해 우리는 FFPE 종양 절편에서 mIF를 수행하는 비용 효율적인 방법을 개발하여 인간 및 마우스 샘플에서 세포핵에 추가된 2-6개의 항원을 염색할 수 있습니다.
형광 슬라이드 스캐너로 전체 조직 절편을 염색하고 스캔하면 대형 피라미드 데이터 세트를 지원하는 여러 이미지 분석 소프트웨어로 샘플을 분석할 수 있습니다. 마지막으로, 원시 데이터는 밀도 및 공간 기반 분석을 수행하기 위해 R 소프트웨어 (v.4.0.2)와 같은 통계 컴퓨팅 및 그래픽 환경에서 사용할 수 있습니다.
5-마커 염색에 최적화된 프로토콜과 새로운 패널을 최적화하기 위한 요령 및 팁이 이 원고에 나와 있습니다. 또한 이미지 분석의 세부 단계와 통계 및 공간 분석에 사용되는 R 기능에 대해 설명합니다.
현재 프로토콜에 사용된 모든 샘플은 지역 윤리 위원회의 승인을 받고 관할 당국의 승인을 받은 연구에서 나왔습니다. 연구에 참여한 모든 참가자는 서면 동의서를 제공했습니다. 평가판은 ClinicalTrials.gov(NCT03608046)에 등록됩니다.
1. 멀티플렉스 면역형광
2. 슬라이드 스캔
3. 이미지 분석
4. R을 이용한 생물정보학
참고: 다음 단계에 대한 자세한 내용을 제공하는 R 스크립트는 GitHub(benidovskaya/Ring: Pipeline for the analysis of multiplex immunofluorescence stainings)에서 사용할 수 있습니다. [github.com])
이 프로토콜에 따라 조직이 올바르게 염색되었는지 확인하기 위해 몇 가지 매개변수를 조사해야 합니다. 첫째, TSA 염색은 스캐닝 과정에서 낮은 노출 시간(일반적으로 2-100ms)을 사용할 때 좋은 동적 범위를 표시해야 합니다. 노출 시간이 짧다는 것은 증폭이 HRP와 반응하는 동안 올바르게 수행되었음을 의미합니다. 형광색소와 직접 결합된 2차 항체로 염색된 항원의 경우 노출 시간이 훨씬 더 길어질 수 있으며, 이는 광표백(긴 노출 시간으로 인한 신호 강도 감소)으로 이어질 수 있습니다. 둘째, 각 염색이 높은 SNR을 나타내는지 확인하는 것이 중요합니다. 항원 신호가 낮은 높은 배경 신호는 1차 항체가 충분히 특이적이지 않거나, 내인성 과산화효소가 올바르게 비활성화되지 않았거나, 프로토콜의 한 단계가 적절하게 수행되지 않았음을 나타낼 수 있습니다. 셋째, 슬라이드 스캐너와 스캔에 사용된 필터 세트에 따라 두 가지 색상(예: AF555, AF594 및 AF647) 간의 겹침을 볼 수 있습니다. 스캐너에서 올바른 필터 세트와 올바른 1차 항체 희석을 선택하는 것은 교차 검출 가능성을 방지하는 데 매우 중요합니다. 품질 관리는 스캔된 파일의 각 마커에 대해 단일 염색된 세포를 검출하는 것으로 구성됩니다. 마지막으로, 각 염색 배치에 대해 양성 및 음성 대조군을 추가하는 것도 중요합니다. 면역 세포의 경우 편도선은 좋은 양성 대조군입니다. 최적 염색의 대표적인 결과가 도 1에 나타나 있다.
그림 1: 다중화 면역형광법으로 염색한 국소 진행성 직장암. 약어: PD-1 = 프로그래밍된 세포 사멸 단백질 1; PD-L1 = 프로그래밍된 사멸 리간드 1; ROR-γ = RAR 관련 고아 수용체 감마; CD3 = 분화 클러스터 3; hPanCK = 인간 범 사이토 케라틴. 각 항원 염색은 그레이스케일로 스캔되며 그림에 표시된 색상은 유사 색상입니다. 스케일 바 저배율: 200μm; 스케일 바 고배율: 100μm. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 이미지 분석 소프트웨어를 사용한 국소 진행성 직장암의 핵 및 염색 검출. 완결성 백분율 매개변수가 올바르게 설정되지 않으면 소프트웨어는 두 개의 CD8+ 세포(녹색 원)가 서로 가깝기 때문에 감지하지만 하나의 세포만 염색됩니다. 70% 완전성을 사용하면 이러한 거짓 긍정 검색을 방지하는 데 도움이 됩니다. 녹색 = hPanCK; 노란색 = CD3; 주황색 = CD8. 스케일 바: 100 μm 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 간 결장직장암 전이의 이미지 분석 및 R dot-plot 재구성. 멀티플렉스 염색(왼쪽)에서 인간 범사이토케라틴은 노란색, CD3는 녹색, CD8은 연한 파란색, IDO는 주황색입니다. 도트 플롯(오른쪽)에서 인간 범사이토케라틴+ 세포는 노란색, CD3+CD8- 세포는 녹색, CD3+CD8+ 세포는 파란색, IDO+ 세포는 주황색입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: HNSCC의 수술 섹션 분석. (A) HNSCC의 수술 섹션. 암세포는 녹색으로 보입니다. 종양 주위 세포는 종양 섬 주변에서 시각화됩니다 (CD3는 노란색, CD8은 보라색). (B) 종양의 중심(검은색 테두리가 있는 노란색)은 단일 영역에서 종양 섬 사이의 거리를 기반으로 k-가장 가까운 이웃 알고리즘에 의해 생물정보학적으로 계산됩니다. 이 영역 주변에서 침습적 마진(회색 테두리가 있는 밝은 노란색)이 임의의 500μm 기준으로 계산됩니다. (C) 침습성 T 세포는 종양 중앙에 검은색 점으로 강조 표시되고 침습성 가장자리에 회색 점으로 강조 표시됩니다. 다른 T 세포는 연한 녹색 점으로 강조 표시됩니다. 스케일 바: 1mm. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 국소 진행성 직장암 생검의 다양한 세포 유형 밀도에 대한 히트맵. 히트맵은 ComplexHeatmap 패키지와 함께 서로 다른 멀티플렉스 패널에서 서로 다른 셀 유형의 밀도를 감독되지 않은 클러스터링으로 사용하여 그려졌습니다. 스케일링과 센터링은 정규화에 사용되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: 각 IDO+ 또는 종양 세포에 대한 CD4+ 및 CD8+ 세포의 거리. 인간 범 사이토케라틴+ 세포는 노란색, CD3+CD8- 세포는 녹색, CD3+CD8+ 세포는 파란색, IDO+ 세포는 주황색입니다. (A) 종양 세포와 각 CD8+ T 세포 사이의 가장 가까운 거리. (B) IDO+ 세포와 각 CD8+ T 세포(파란색) 또는 CD4+ T 세포(녹색) 사이의 거리 막대 플롯. (C) G-크로스 함수로 분석한 샘플의 예. y축은 종양 세포가 종양 세포 주위의 0-200μm 범위의 반경에서 CD3+ 림프구와 만날 확률을 보여줍니다. 세 개의 곡선이 표시됩니다. 이론적 곡선은 녹색 점선(포아송 분포), km 보정이 있는 수정된 경험적 곡선은 검은색, 경계 보정이 있는 수정된 경험적 곡선은 빨간색 점선입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 7: Quadratcount의 그림. border 계산 및 quadratcount는 spatstats 패키지를 사용하여 수행되었습니다. 가장 많이 침투한 사각형(핫스팟)을 다운스트림 통계에 사용할 수 있습니다. CD4는 녹색, CD8은 빨간색, 종양 세포는 노란색입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 8: 항체 희석 및 항원 검색 최적화. 1차 항체(구연산염 pH 6 및 EDTA pH 9)의 3가지 다른 희석액 및 2가지 다른 항원 검색 용액을 사용한 PD-1의 발색 검출. 스케일 바: 50μm. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
1 차 항체 | 희석 | 항원 검색 | 2 차 항체 | 형광 색소 | 위치 |
PD-1 (영어) | 1/100 | EDTA (pH 9) | 안티 래빗 | AF647 시리즈 | 1 |
PD-L1 시리즈 | 1/1000 | EDTA (pH 9) | 안티 래빗 | AF488 시리즈 | 2 |
ROR-γ | 1/200 | EDTA (pH 9) | 안티 마우스 | ATT0-425 | 3 |
CD3 (영어) | 1/100 | 구연산염 (pH 6) | 안티 래빗 | AF555 시리즈 | 4 |
h팬크 | 1/50 | 구연산염 (pH 6) | AF750과 결합된 안티 마우스 | 5 |
표 1: 최적화된 멀티플렉스 패널의 예. 약어: PD-1 = 프로그래밍된 세포 사멸 단백질 1; PD-L1 = 프로그래밍된 사멸 리간드 1; ROR-γ = RAR 관련 고아 수용체 감마; CD3 = 분화 클러스터 3; hPanCK = 인간 범-사이토케라틴; AF = 알렉사플루오르; EDTA = 에틸렌 디아민 테트라 아세트산. CD3는 T 림프구를 검출하는데 사용된다; PD-1은 소진 된 림프구를 검출하는 데 사용됩니다. ROR-γ는 Th-17을 검출하는 데 사용됩니다. hPanCK는 종양 세포를 검출하는 데 사용됩니다. 위치 열은 순차적 멀티플렉스를 수행해야 하는 순서를 나타냅니다.
멀티플렉스 염색을 최적화하기 위해 고려해야 할 가장 중요한 파라미터는 각 1차 항체에 사용되는 희석, 특이성 및 항원 검색입니다. 멀티플렉스 프로토콜을 시작하기 전에 각 1차 항체의 최적 희석 및 최적 에피토프 검색(pH 6 또는 pH 9)을 발색 염색(DAB)을 사용하여 테스트해야 합니다. 각 항원 검색 완충액에 대해 세 가지 희석액을 테스트하는 것이 좋습니다: 일반적으로 항체를 상용화하는 브랜드에서 지정하는 희석액, 동일한 희석액을 2배로 나누고, 동일한 희석액을 2배로 나누는 것입니다(그림 8). 올바른 희석액을 선택하는 것은 항체 특이성을 검증하고 염색의 신호 대 잡음비(SNR)를 최적화하는 데 매우 중요한 단계입니다. DAB에서 올바른 희석액을 선택한 후 uniplex TSA를 사용하여 각 1차 항체에 대해 동일한 희석액을 테스트해야 합니다. 희석 및 에피토프 검색 완충액이 각 항원 염색에 대해 선택되면 멀티플렉스의 서열을 올바르게 설정하는 것도 중요합니다. 특히, 일부 항원은 첫 번째 위치에서 더 잘 염색되고 다른 항원은 마지막 위치에서 더 잘 염색됩니다. 가능한 모든 순서 순열을 사용하여 다중 라벨링을 테스트하여 어떤 항원 염색이 첫 번째, 두 번째 등으로 이루어져야 하는지 선택하는 것이 좋습니다. 일부 취약한 항원은 여러 라운드의 에피토프 회수 후에 분해될 수 있고 일부 항원은 여러 라운드의 에피토프 회수 후에 더 잘 염색되기 때문에 이것은 또한 매우 중요한 단계입니다. 예를 들어, SNR은 CD3의 마지막 위치 및 PD-1 염색의 첫 번째 위치에서 항상 더 높습니다. 더욱이, 몇몇 공동-국소화된 항원의 염색은 우산 효과(티라마이드 반응 부위의 포화)에 의해 방해될 수 있다. 이것은 티라마이드 농도를 감소시킴으로써 약화될 수 있습니다. 한 항원의 발현이 다른 항원의 발현에 의해 조절되는 경우(CD8은 CD3 발현 T 세포에만 존재), 다른 항원 다음에 가장 넓은 발현(이 경우 CD3)으로 항원을 염색하는 것이 좋습니다. 마지막으로, 스캐너 특이성에 따라 각 항원 염색에 적합한 형광색소를 선택하는 것도 교차 검출을 피하기 위한 중요한 단계입니다.
이 기술의 주요 장점은 증폭 및 신호 대 잡음비입니다. 그러나 이 기술은 염색이 순차적이고 형광색소가 조직에 공유 결합되어 있다는 한계가 있습니다. 그럼에도 불구하고, 모든 티라마이드 신호 증폭 라운드를 수행한 후, 형광색소와 직접 결합된 2차 항체(TSA 없음)로 마지막 염색을 추가할 수도 있습니다. 일부 패널에서는 이 방법을 사용하여 750 채널에 염색을 추가했습니다. 그 당시에는 티라미드-AF750이 상업적으로 이용 가능하지 않았기 때문에 이것은 필요했습니다. 참고로, AF750으로 염색된 항원의 노출 시간(스캔 중)은 TSA로 염색된 다른 항원보다 훨씬 더 깁니다. 이 경우 사이토케라틴과 같이 고도로 발현된 단백질을 염색하거나 1차 항체의 농도를 높이는 것이 좋습니다. 이를 통해 형광 스캐너에 따라 슬라이드당 최대 5-6개의 항원을 한 배치로 염색할 수 있습니다.
반대로, 상업적으로 이용 가능한 여러 기술은 하나의 단일 조직 섹션에서 염색할 수 있는 항원의 수를 개선하기 위해 여러 라운드의 염색, 스캐닝, 스트리핑 또는 광표백을 통한 연속 염색을 사용합니다. 그러나 이러한 기술은 종종 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며 신호 증폭이 없으며 직렬 스캔을 올바르게 병합하기 위해 고급 계산 단계가 필요하며 경험상 수많은 절차 단계로 인해 돌이킬 수 없는 조직 손상을 유발할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 방법을 사용하여 하나의 단일 조직에서 최대 30개의 항원을 염색할 수 있다고 보고되었다14.
결론적으로, 당사의 방법은 형광 슬라이드 스캐너를 보유한 모든 실험실에서 사용할 수 있는 강력하고 재현 가능하며 사용하기 쉽고 비용 효율적인 면역조직형광 기술입니다. IHC에 적합한 임의의 상업화된 1차 항체가 사용될 수 있고, 패널은 임의의 상업적 키트에 특이적이지 않다. 이미지 분석은 QuPath 및 R과 같은 오픈 소스 프로그램을 포함하여 여러 프로그램에서 수행할 수 있습니다. 그러나 우리는 이 방법이 향후 대형 항원 패널의 경우 개선될 수 있다고 생각하며, 이를 통해 다른 항원 패널과 신호 증폭의 이점을 통해 동일한 슬라이드의 연속 염색/스캐닝을 수행할 수 있습니다.
저자는 선언할 이해 상충이 없습니다.
저자는 그녀의 도움과 지원에 대해 Dr. Derouane F에게 감사의 말을 전합니다. Nicolas Huyghe는 벨기에 국립 과학 연구 기금(Télévie/FNRS 7460918F)의 보조금을 받는 연구원입니다.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
anti-CD3 primary antibody | Abcam | ab16669 | rabbit monocolonal |
anti-CD8 primary antibody | DAKO | M710301 | mouse monoclonal |
anti-hPanCK primary antibody | DAKO | M3515 | mouse monoclonal |
anti-PD-1 primary antibody | Cell Signalling | D4W2J | rabbit monocolonal |
anti-PD-L1 primary antibody | Cell Signalling | 13684 | rabbit monocolonal |
anti-RORC primary antibody | Sigma | MABF81 | mouse monoclonal |
ATTO-425 | ATTOtec | ||
Axioscan Z1 | Zeiss | Light source: Colibri 7 (385, 430, 475, 555, 590, 630, 735 nm) Filtersets: Excitation 379/34 – beam splitter 409 – emission 440/40; Excitation 438/24 – beam splitter 458 – emission 483/32; Excitation 490/20 – beam splitter 505 – emission 525/20; Excitation 546/10 – beam splitter 556 – emission 572/23; Excitation 592/21 – beam splitter 610 – emission 630/30; Excitation 635/18 – beam splitter 652 – emission 680/42; Excitation 735/40 – beam splitter QBS 405 + 493 + 611 + 762 - emission QBP 425/30 + 524/51 + 634/38 + 785/38; Objective: Plan-Apochromat 20x/0.8; Camera : Orca Flash 4.0 V3 | |
Borosilicate Cover Glass | VWR | 631-0146 | |
Envision+ anti-mouse | DAKO | K4001 | |
Envision+ anti-rabbit | DAKO | K4003 | |
Fluorescence mounting medium | DAKO | S3023 | |
Goat anti-Mouse IgG (H+L) Cross-Adsorbed Secondary Antibody, Alexa Fluor 750 | ThermoFischer | A-21037 | |
HALO software | Indicalabs | ||
Hoescht | Sigma | 14533 | |
Superfrost plus microscope slides | Fisherscientific/Epredia | 10149870 | |
Tyramide-AF488 | ThermoFischer | B40953 | |
Tyramide-AF555 | ThermoFischer | B04955 | |
Tyramide-AF647 | ThermoFischer | B04958 |
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