購買時請注意選擇相應的產品名稱
| AQUA技術的分析類型的預后模型可以應用 | |||
|---|---|---|---|
|
AQUA的分數代表了biomarkerís的的每單位面積的平均強度。因此，AQUA得分是等同的組織切片中的蛋白質濃度。這已被證明由此創建匹配的細胞裂解液和細胞沉淀用酶聯免疫吸附試驗（ELISA）和的AQUA得分評估評估蛋白表達，分別通過使用細胞系控制。雖然AQUA分數相關性與傳統IHC計分的，觀察到顯著的重疊（例如，HER2）11，雖然這樣的重疊，主要是由于分辨率的提高，所提供的連續的，定量的性質與傳統的免疫組化的AQUA分數，也是由于得分是如何完成的。
與傳統的免疫組化，專門針對HER2的，只有一小部分（10％為HER2）的組織必須出現陽性（即IHC +3）為了拿下陽性然而，AQUA得分代表在整個組織切片的平均表達。這個表達式轉化為患者的生存期，增強分辨率，相比傳統的IHC中旬和高層次的低水平表達是有區別的。此外，AQUA分析表明，增加的百分比應分析的腫瘤標志物的表達進行準確的評估，它不一定是最高的區域的組織表達預測14。
為了證明AQUA分析，。定量能力，GBM中的PTEN基因的表達，進行了檢查。PTEN是一種腫瘤抑制基因的表達，在許多癌癥中經常丟失。GBM是一種積極的形式腦癌的中位生存時間僅為11個月至13個月不等。此時，無臨床診斷可評估預后這樣的病人或對治療的反應。在PTEN突變已被證明在GBM預測結果，評估PTEN蛋白表達雖然沒有被證實與預后。有關的事實，PTEN表達固有的低15測量PTEN蛋白表達與生存方面的困難GBM相對正常腦組織。可靠微分表達式種群的GBM患者中低表達的子集是有問題的，使用傳統的免疫組化（參見圖3a）。測量中PTEN，即使在一個單變量的設置，AQUA分析提供潛在預后實用。
水分析評估和區分水平低PTEN表達膠質母細胞瘤腫瘤的能力。（A）箱線圖比較正常腦腫瘤組織的Aqua分數顯著差異表達的單因素方差分析（P <0.001）。（B）KM生存分析低水平表達腫瘤呈現出顯著增加（P = 0.043）在三年中PTEN表達水平較高的患者的疾病特異性生存率指定的分界點（插圖：頻率直方圖），或與低很低（點擊圖片放大）。
在這項研究中，AQUA分析腫瘤中PTEN的表達與正常組織的表達水平進行比較，腫瘤的表達顯著降低到正常水平（參見圖3a）。盡管如此，解決低水平表達的差異，誰的病人有更高的水平PTEN基因的表達，或與低非常低的水平，增加了病人的生存存活率相比，表達水平較低的患者（25.5％，從45.2％下降19.7％，3年期，疾病特異性生存率，P = 0.043;參見圖3b）。PTEN水平較高的患者的中位生存期8.3個月的改善，這是巨大的GBM。雖然這些結果需要進行驗證，數據表明AQUA分析區分低水平PTEN基因的表達，這可能導致管理GBM患者預后的臨床試驗的定量能力。
本地化AQUA技術的另一個方面是本地化或區域化蛋白的表達，從而在不同的亞細胞定量蛋白表達（參見圖2）的能力。許多蛋白質位于細胞在不同的車廂，根據自己的具體功能或激活狀態。例如，胸苷酸合成酶（TS）位于細胞核，細胞質DNA合成的作用，并在其翻譯抑制功能。另一個例子是，如AKT，STAT和ERK，從細胞質移動到細胞核后，其激活的細胞信號分子。
雖然這些蛋白質的激活介導的磷酸化，磷酸化蛋白質的檢測組織中是有問題的，從而能夠評估激活本地化是有價值的。正如在本文后面討論，差定量定位的蛋白質可以是一個有價值的組織樣本中確定通路的激活工具。一些研究已經發表的研究成果差分亞細胞定位及其與AQUA分析，包括一個TS亞細胞定位的影響研究，對結腸癌成果。16
多參數分析型多參數分析，或同時評估多個基因和/或蛋白的能力，研究和臨床診斷有巨大的潛力。對于超過十年的時間里，多參數分析已應用于基因芯片技術（即mRNA的分析），其中數以千計的基因mRNA表達的同時，可以評估這些基因表達譜的模式，然后通過統計分析，如分層檢查群集。由于AQUA分析生產連續表達式分數，多參數分析可以擴展到在組織中的蛋白表達。
非監督層次聚類和相關生存結果AKT通路標記。（A）熱圖（綠色：低表達水平;紅：高水平表達）AKT通路的指示標記，mTOR的，PTEN，mTOR的磷酸化，磷酸化Akt無監督層次聚類結果。熱圖分為兩大類：低組和高組。（B）一年（A）及（C）3年無病生存率Kaplan-Meier分析指定的log-rank P值指示團隊從（點擊圖片放大）。
例如，在GBM AKT通路使用多參數分析研究。AKT通路參與在許多細胞過程，包括生長，凋亡，代謝，藥物治療的目標目前正在研究，特別是在大紫荊勛章。4 AKT通路蛋白（PTEN，mTOR的，mTOR的磷酸化，磷酸化AKT）進行了評估與AQUA分析GBM組??（n = 110）在一組。作為第一個評估的人口就這四個標記，無監督層次聚類（見圖4）。分層聚類是一個有價值的工具，用于評估多個參數（蛋白質/病人）。觀察到患者的兩個截然不同的群體：一般表達低水平的所有四個標尺，表達高水平的所有四個標尺。雖然生存在一到三年的比較差異無統計學意義，這種類型的分析提供有價值的洞察如何將這些蛋白質共同表達在人口。
雖然層次聚類與蛋白質的表達模式在人口方面提供有價值的信息，為每一個病人的每個蛋白表達的交互，在一個連續的多變量的設置與另一個特定于事件的結果提供了最的臨床應用價值。Cox比例風險模型是一個特定事件的線性回歸模型，使發展的前瞻性數據可以輸入方程來確定結果。
四個標記為連續變量的生存和彼此的相互作用進行了評估Cox比例風險模型（見表一）。所有四個蛋白雖然總體模型是顯著的，只有兩個蛋白（PTEN，PAKT）貢獻顯著的模型。只有這兩種蛋白質的優化模型是高度顯著性（P = 0.009）。代表了一種新的數據，發現PTEN和pAKT連續表達評分，由AQUA分析，可以用來建立一個預測模型，在GBM。
隨著上述研究結果的結論，Cox比例風險模型方程可以設想，將延長至計算整體風險，從而使病人對所建立的模型，由Genomic Health其OncotypeDx診斷早期乳腺癌很像一個連續癌癥患者（參見圖5）17的電源的這種類型的分析使用來自AQUA數據作為連續變量在實際的生存分析，而不是確定的截止點。腫瘤學家提供滑動規模的預后信息可以預見，這樣，結合其他臨床和病理因素時，這些信息將提供更完整的預后前景。
建議在GBM預后預測模型。（A）Cox比例風險模型公式來計算整體風險制定最優模型系數。（B）的風險分布的基礎上指定的模型。（C）水族得分的PTEN / PAKT診斷測試的基礎上確定病人的風險可能的診斷模型示意圖（點擊圖片放大）。
使用AQUA技術的分析，因為這些類型的預后模型可以應用到，他們最終可以適用于多參數的模型來預測使用特定治療。例如，分子靶向治療學試圖抑制特異性的腫瘤細胞中的細胞的途徑。如果這些療法成功，患者必須確定誰最有機會回應他們。回應療法將主要由具體途徑激活的腫瘤患者是否有18,19。
因此，評估通路的激活會確定哪些患者會回應給治療的關鍵。因為評估通路的激活將最有可能涉及多個蛋白質生物標志物和蛋白質易位測量的量化和協會，AQUA分析非常適合這項任務。這樣的診斷的一個例子將是EGFR通路的激活評估預測EGFR靶向治療EGFR蛋白的表達，但不是唯一的量化本地化，結合量化關聯的下游效應分子如ERK，STAT， AKT。
參考文獻
1。EA佩雷斯等人，“HER2檢測的地方，中部和參考實驗室在北環癌癥治療組N9831組間輔助試驗標本，”中國臨床腫瘤學24（2006）：3032-3038。
2。?白南準等人，“真實世界的表現HER2測試國家外科輔助乳腺和腸項目經驗”雜志美國國家癌癥研究所94（2002）：852-854。
3。DL RIMM，“布朗不能為你做什么，”自然生物技術24（2006）：914-916。
4。RL營，GG涌，DL（RIMM），“自動的亞細胞定位和定量的蛋白表達在組織芯片，??”自然醫學8（2002）：1323-1327。
5。?嘉信等，“自動定量分析（AQUA）在原位蛋白表達，抗體濃度及預后，”中國國家癌癥Instute的97（2005）：1808至1815年。
6。鄭征等人，“DNA合成和修復基因RRM1和ERCC1在肺癌中，”新英格蘭醫學雜志356（2007）：800-808。
7。RL營等，“乳腺癌組織微陣列的定量分析顯示，高和正常HER2的表達水平與不良預后相關，”癌癥研究63（2003）：1445-1448。
8。中號打扮得花枝招展Filhart的，等人，“乳腺癌的分類基于遺傳算法和組織芯片，??”臨床癌癥研究“12（2006）：6459-6468。
9。JM Giltnane等，“定量測定表皮生長因子受體是一種消極的預測因子，激素受體陽性的絕經前乳腺癌的他莫昔芬響應，”中國臨床腫瘤學25（2007）：3007-3014。
10。MD克古斯達夫遜等，“無監督的聚類算法基于像素的條塊使用自動定量分析的免疫組化表達的發展，”應用免疫組化和分子形態（2009年）。
11。MD克古斯達夫遜等人，“標準化的HER2在乳腺癌免疫組化自動定量分析（AQUA），”的Patholgy和實驗室醫學（200??9）。
12。AC沃爾夫等人，“美國臨床腫瘤學會/學院的的美國病理學家指引建議人表皮生長因子受體2在乳腺癌中的測試，”檔案館Patholgy和實驗室醫學131（2007）：18。
13。澳哈米德等人，“使用更高截止百分比的HER2 +細胞減少觀察者之間的差異，在釋義HER2的免疫組化分析，”國外醫學臨床病理學130（2008）：425-427。
14。CB Moeder，等。，“定量的變化的理由從10％到30％的人表皮生長因子受體2進球在美國臨床腫瘤學會/美國病理學家學院指引：在乳腺癌中的腫瘤異質性及其啟示基于組織芯片的評估結果，“中國臨床腫瘤學25（2007）：5418-5425。
15。JA克勞斯等人，“PTEN基因的分子分析，TP53，CDKN2A抑癌基因多形性膠質母細胞瘤長期存活”雜志Neurooncology 48（2000）：89-94。
16。MD克古斯達夫遜等，揭示了本地化“AQUA的分析胸苷酸合成酶是重點2大樣本的大腸癌，預后標志物”檔案館Patholgy和實驗室醫學132（2008）：1746年至1752年。
17。的?白先生“發展和臨床實用21基因復發評分預后含量與他莫昔芬治療的早期乳腺癌患者，腫瘤科12（2007）：631-635。
18。IB韋恩斯坦和A喬，“癌基因成癮，”癌癥研究“68（2008）：3077-3080。
19。IB IB溫斯坦和AK喬，“疾病的機制：癌基因成癮的基本原理分子靶向癌癥治療，”國家腫瘤學臨床實踐3（20??06）：448-457。
|
| 上一篇：IVD開發所需的自動圖像分析 | 下一篇：GFR標記非放射性的快速檢測 |
|---|
無法在這個位置找到： xy/left.htm
2013-2019@ 河南尋夢電子商務有限公司版權所有
豫ICP備17046142號-2