纷繁复杂的肿瘤组织及传染病感染组织微环境研究和分析需要对多种类型细胞的空间分布及生物学数据信息进行更深层次的理解和探究。获得准确的组织病理切片上多种细胞空间相关性分析数据对于肿瘤/传染病学及其免疫的研究具有极为重要的意义,基于组织原位多靶点标记分析的CODEX技术平台结合了寡核苷酸标记(Barcode)和微流控自动染色技术,可以实现同一样本50多种的蛋白标记物的检测及深度分析,并且可以提供单细胞水平的高分辨率图像,助力肿瘤/传染病的研究。
CODEX的核心设计原理是每种抗体上标记特异性寡核苷酸“条形码标签”(Barcode), 而不是直接标记荧光染料。成像所需的荧光染料是通过和Barcode互补的寡核苷酸序列特异性结合,使得CODEX突破可见光谱荧光成像通道数量的限制,轻松实现50种或更多蛋白指标的同时检测及分析。
●可以实现同一样本50多种的蛋白标记物的检测及深度分析
●提供全自动染色,成像,分析一体化解决方案
●支持石蜡切片,冰冻切片,细胞涂片
结果展示 图 使用CODEX 36-plex 抗体探索人乳腺癌FFPE样本肿瘤微环境
●样本前处理:冰冻切片/石蜡切片制备,切片 ●样本质检:切片完整性检测 ●抗体孵育:一次性孵育所选抗体(10种抗体起染,最多可以染50+种抗体) ●扫描成像:多轮成像,直至扫描完所有的颜色 ●数据分析:根据客户需求,进行数据分析(如细胞聚类,细胞亚型定量分析等)
案例分享 斯坦福大学Gary Nolan教授团队在《Cell》上发表的 《Coordinated Cellular Neighborhoods Orchestrate Antitumoral Immunity at the Colorectal Cancer Invasive Front》 的工作和研究思路。
图一 Nolan教授团队的实验方法和分析思路
• 文章中使用CODEX自动化多色免疫荧光平台,深度分析了 35 CRC 患者140份组织样本56种蛋白指标的深度分析 • 作者通过拆解细胞交互关系,揭示组织微环境中的空间结构单元 • 揭示肿瘤和免疫结构互作关系的改变与患者预后风险的相关性 • 在高风险患者中局部微环境中的PD-1+CD4+ T 的富集比例和存活预期相关。 图二 组织芯片样本(TMAs)的56 色染色方案
CODEX系统通过循环图像采集,最终集成超多指标的免疫荧光图像,最后经过叠加等图像处理后,同一张样本切片上即可显示出56种不同的靶标的空间分布和相互位置关系。 图三 56色CODEX系统染色多组织TMA样本部分指标展示
同时,CODEX 多色免疫荧光平台获取的图像保留了单细胞水平的组织原位信息,为进一步分析细胞的空间结构和互作关系提供了可能性。在此基础上, 文章中鉴定了9个保守的、独特的细胞社区(CNs) - CRC iTME的特征组成的集合。(图四)
在高危患者亚群中,仅在粒细胞CN内富集PD-1+CD4+ T细胞与生存呈正相关。肿瘤与免疫中枢神经系统的偶联、T细胞和巨噬细胞的中枢神经系统的分裂和cn间通讯的中断与预后不良有关。这项研究提供了一个框架来探究复杂的生物过程,如抗肿瘤免疫,是如何通过细胞和空间域的协同作用发生的。
图四 CODEX平台获取组织原位信息并进行细胞社区分析方法概览
参考文献:Coordinated Cellular Neighborhoods Orchestrate Antitumoral Immunity at the Colorectal Cancer Invasive Front. Cell.2020.
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