mIHC高内涵病理分析技术服务High Content Quantitation Platform for Next Generation Pathology

mIHC技术服务客户实验需求收集表

技术概况

mIHC高内涵病理分析技术,以多靶点组织染色、全景数字病理扫描、智能定量病理分析技术为依托,在组织水平实现了单细胞精度的多元统计分析,是细胞组学时代重要的研究技术平台。高内涵病理分析在肿瘤、免疫、神经等研究领域以及对应的药物开发中都有着广泛的应用价值。特别是在热门的肿瘤免疫研究领域,高内涵病理分析技术成为描绘肿瘤微环境免疫状态的重要工具。通过多靶点病理染色和成像分析,可以在肿瘤组织原位准确测定不同免疫细胞亚群的表型、丰度、状态和相互关系,进而定量描绘肿瘤免疫微环境的实际状态,为个性化免疫诊疗策略的制定提供辅助支持。

技术流程

Part A 多重抗体染色

Part B 组织微环境全景分析

通过多靶点组织原位标记、多通道叠加信号识别、多指标形态定量分析三个环节的技术突破,在一张组织切片上原位检测多种生物标记物的表达水平(n≥5),借以识别组织上每个细胞的表型类别、功能状态及其相互关系,并给出具有统计学意义的细胞组学数据。该方法非常适合全面描绘复杂的组织微环境信息,称之为组织微环境全景分析技术(Tissue Microenvironment Landscape Analysis)。

基于抗原、抗体特异性结合的原理,借助不同的荧光染料标记,实现组织或细胞的原位多靶点染色。

技术突破:

  • > 摆脱抗体物种来源冲突的限制
  • > 借助信号放大提高图像信噪比
  • > 同时呈现多种生物标记物信息
  • > 开放平台适用于各个研究领域

利用光谱成像技术,以纯光谱算法拆分混染的各色信号。

技术突破:

  • > 精准拆分叠加信号,避免串色干扰
  • > 有效扣除自发荧光,提高信噪比
  • > 以光密度信号定量,排除曝光长短的误差
  • > 灵活组织画面渲染,凸显形态学特征

智能组织和细胞识别,多指标批量分析。

技术突破:

  • > 组织形态学的定量评价
  • > 多靶点共表达识别
  • > 组织交界区、细胞空间距离分析
  • > 高效的批处理技术

技术优势

单张玻片上复染多种标记物,共同展现样本的结构和功能信息。

高内涵病理数据

  • 组织原位呈现多种生物标志物的定位和定量信息;
  • 全面描绘组织微环境的细胞组成、功能状态和相互关系。

灵活的实验方案

  • 抗体选择不受种属来源限制,便于筛选最佳抗体组合;
  • 实验流程契合与常规组化,可利用原有抗体快速实施多标染色。

高置信度结果

  • 多元指标信息相互印证,提供单细胞精度的统计结果;
  • 高信噪比的图像输出,摆脱信号串扰和自发荧光背景干扰。

巨大的临床应用开发潜力

  • 肿瘤免疫及复杂疾病的分子分型;
  • 肿瘤免疫药物的敏感性分析。

应用场景

基础科研服务

  • > 组织微环境特征分析
  • > 肿瘤免疫、肿瘤异质性、肿瘤转移
  • > 上皮间质转化
  • > 信号通路
  • > 神经组织标记

药物研发服务

  • > 抗体药物评价
  • > 毒理分析
  • > 敏感性分析
  • > 临床入组分析
  • > PDX模型病理检测

临床科研服务

  • > 肿瘤分子分型
  • > 自身免疫疾病研究
  • > 预后标志物评价
  • > 感染与炎症分析

服务流程

样本制备
制备病理组织切片

全景染色(手工/自动)
通过特异性抗体对目标蛋白进行染色标记

全景扫描
对染色玻片进行多通道扫描成像

定量分析
通过形态识别,输出单细胞精度的统计结果

统计作图
分析细胞表型、丰度、状态及其相互关系

样本制备

全景染色(手工/自动)

全景扫描

定量分析

统计作图

样本说明

适用样本组织形式玻片要求
  • 人源组织、小鼠组织
  • 石蜡切片、TMA组织芯片
  • 切片厚度3-4μm
  • 玻片样本需紧贴玻片,避免褶皱,不能有破损、划伤或污渍
  • 组织应最小包含1000个细胞

应用案例

乳腺癌组织

食管癌组织

膀胱组织

肝癌组织

部分发表文献

1. Zheng, C., et al. (2017). "Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing." Cell 169(7): 1342-1356.e16. PMID:28622514
2. Wang,J. et al. (2019)."Siglec-15 as an immune suppressor and potential target for normalization cancer immunotherapy." Nature Medicine.PMID:30833750
3. Huang.Y.et al. (2019)). "Macrophage spatial heterogeneity in gastric cancer defined by multiplex immunohistochemistry." Nature Communications 10(1).PMID: 31477692
4. Sanmamed,M.F,et al.(2015). "Nivolumab and Urelumab Enhance Antitumor Activity of Human T Lymphocytes Engrafted in Rag2-/-IL2Rgammanull Immunodeficient Mice."Cancer Res 75(17); 3466-78.PMID: 26113085
5. Forde,P. M.et al. (2018). "Neoadjuvant PD-1 Blockade in Resectable Lung Cancer."NEngl JMed 378(21):1976-1986.PMID: 29658848
6. Parra.E.R.et al.(2018)."Effect of neoadjuvant chemotherapy on the immune microenvironment in non-small cell lung carcinomas as determined by multiplex immunofluorescence and image analysis approaches." Journal for ImmunoTherapy of Cancer 6(1). PMID: 29871672
7. Cloughesy, T.F,et al. (2019). "Neoadjuvant anti-PD-1 immunotherapy promotes a survival benefit with intratumoral and systemic immune responses in recurrent glioblastoma." Nature Medicine.PMID: 30742122
8. Mota, R.C.et al. (2020). "Neoadjuvant Therapy Remodels the Pancreatic Cancer Microenvironment via Depletion of Protumorigenic Immune Cells."Clin Cancer Res 26(1): 220-231.PMID: 31585935
9. Petitprez,F.and A.de Reynies,et al.(2020)."B cells are associated with survival and immunotherapy response in sarcoma." Nature 577((7791): 556-560.PMID: 31942077
10. Helmink,B.A. and S. M. Reddy,et al. (2020)."B cells and tertiary lymphoid structures promote immunotherapy response." Nature 577(7791): 549-555. PMID: 31942075
11. Cabrita, R.and M.Lauss, et al. (2020)."Tertiary lymphoid structures improve immunotherapy and survival in melanoma." Nature 577(7791): 561-565. PMID: 31942071
12. Kaneko.N..et al.(2020)."Loss of Bcl-6-Expressing T Follicular Helper Cells and Germinal Centers in COVID-19".Cell.183(1):p.143-157.e13.PMID: 32877699
13. Yunfan Sun,et al.(2021)"Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinomaCell ".184(2):404-421.e16.PMID: 33357445
14. Zhenjian He,et al.(2020)."Neural progenitor cell pyroptosis contributes to Zika virus-induced brain atrophy and represents a therapeutic target".117(38):23869-23878.PMID: 32907937

靶标类型靶标名称小鼠
T CellCD3
CD4
CD8
FoxP3
CD45RO
MHC Class II
CD27
GranZyme B
B CellCD19
CD22
CD20
Dendritic CellCD11c
HLA-DR
CD123
NK CellCD161c(NK1.1)
CD56
MacrophageCD68
CD163
F4/80
iNOS
MonocyteCD16
CD14
靶标类型靶标名称小鼠
MDSCCD11b
Ly6G
CCR2
Immune InhibitorPD-1
PD-L1
TIM-3
LAG3
STING
IDO
CD47
CD39
CTLA-4
OX40
TIGIT
T-bet
VISTA
Galectin-1
Galectin-9
Cancer MarkerpanCK
CD15//SSEA1
Ki67

常见组合Panel

Panel 组合样本文献
S15, CD68, CK人,肺癌NSCLCNat Med 2019
PD-L1, PD-1, CD8, FoxP3, CD68, CK人,肺癌N Engl J Med 2018
PD-L1, CD3, CD4, CD8, CD68, CK人,肺癌NSCLCJ Immuno Ther Cancer 2018
CD3, CD20, CD21, CD23, CXCL13, CK人,肺癌Cancer Res 2018
PD-L1, IDO-1, B7-H4, CK人,肺癌Clin Cancer Res 2017
CD3, CD4, CD8, FoxP3人,肺癌NSCLCCell 2017
PD-L1, PD1, HLA-DR, IDO-1, S100人,黑色素瘤Clin Cancer Res 2018
PD-L1, CD3, CD4, CD8, FoxP3人,黑色素瘤Scientific Reports 2018
PD-L1, CD68, CD11c, panCK人,卵巢癌,黑色素瘤J Clin Invest 2018
CD3, CD8, HLA-DR, Ki67, SOX10人,黑色素瘤Cancer Immun Res 2018
CD38, CD8, CD68人,黑色素瘤Cell 2017
CD4, CD8, CD68, PD-L1, VISTA人,前列腺癌Nat Med 2017
PD-L1, CD3, CD4, CD8, FoxP3, CK18人,乳腺癌Sci Transl Med 2017
CD3, CD8, CD4, FoxP3, CK人,胰腺癌Nat Commun 2017
PD-L1, CD68, CD33, CD11b, CD3, CD20, CD57人,肝癌BJ Cancer 2018
CD8, CD20, CD68, CD138, CD27, CD38人,肝癌Gut 2017
PD-L1, FoxP3, CD8人,胃癌J Transl Med 2017
PD-L1, CD3, CD8, FoxP3, CD163人,结肠癌JCI Insight 2018
CD3, CD8, CD57, T-Bet, CD45RO, GZMB, CD68, CD1A人,结直肠癌Sci Transl Med 2016
CD8, Pax-5, A2aR, CD73人,弥漫大B淋巴瘤Inter J Cancer 2019
PD-L1, CD4, CD8, CD68, FoxP3人,头颈癌Oncoimmunology 2018
PD-L1, CD3, CD8, CD68, HLA-DR, SOX2人,脑胶质瘤Nat Med 2019
PD-L1, PD-1, CD8, SOX2人,脑胶质瘤Nature 2019
PD-L1, PD-1, CD8人,脑胶质瘤Nat Med 2019