Die Mikroskopietechnik könnte informativere Biopsien ermöglichen

Anonim

Forscher des MIT und der Harvard Medical School haben eine Methode entwickelt, um Biopsieproben mit einer viel höheren Auflösung abzubilden - ein Fortschritt, der Ärzten helfen könnte, genauere und kostengünstigere diagnostische Tests zu entwickeln.

Seit mehr als 100 Jahren sind konventionelle Lichtmikroskope unverzichtbare Werkzeuge für die Pathologie. Feinskalige Details von Zellen können jedoch mit diesen Bereichen nicht gesehen werden. Die neue Technik beruht auf einem Ansatz, der als Expansionsmikroskopie bekannt ist und ursprünglich in Edward Boydens Labor am MIT entwickelt wurde, in dem die Forscher eine Gewebeprobe auf das 100-fache ihres ursprünglichen Volumens vor der Abbildung ausdehnen.

Diese Erweiterung ermöglicht es Forschern, Merkmale mit einem herkömmlichen Lichtmikroskop zu sehen, das normalerweise nur mit einem teuren, hochauflösenden Elektronenmikroskop gesehen werden kann. Es zeigt auch zusätzliche molekulare Informationen, die das Elektronenmikroskop nicht liefern kann.

"Es ist eine Technik, die sehr breit angewendet werden könnte", sagt Boyden, Associate Professor für Biotechnik und Gehirn-und Kognitionswissenschaften am MIT. Er ist außerdem Mitglied des MIT Labors und des McGovern Institute for Brain Research sowie eines HHMI-Simons Faculty Scholar.

In einem Artikel, der in der 17. Juli-Ausgabe von Nature Biotechnology erschienen ist, haben Boyden und seine Kollegen diese Technik verwendet, um frühzeitige Brustläsionen mit hohem oder niedrigem Risiko für Krebs zu unterscheiden - eine Aufgabe, die für menschliche Beobachter eine Herausforderung darstellt. Dieser Ansatz kann auch auf andere Krankheiten angewendet werden: Bei einer Analyse von Nierengewebe fanden die Forscher heraus, dass Bilder von expandierten Proben Anzeichen einer Nierenerkrankung zeigten, die normalerweise nur mit einem Elektronenmikroskop gesehen werden können.

"Mithilfe der Expansionsmikroskopie können wir Krankheiten diagnostizieren, die mit einem herkömmlichen Lichtmikroskop bisher nicht diagnostiziert werden konnten", sagt Octavian Bucur, Dozent an der Harvard Medical School, dem Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) und dem Ludwig Center in Harvard und einer der führenden Autoren des Papiers.

MIT-Postdoc Yongxin Zhao ist Co-Lead-Autor der Zeitung. Boyden und Andrew Beck, ein ehemaliger Associate Professor an der Harvard Medical School und BIDMC, sind die leitenden Autoren der Zeitung.

"Ein paar Chemikalien und ein Lichtmikroskop"

Boydens ursprüngliche Methode der Expansionsmikroskopie beruht auf der Einbettung von Gewebeproben in ein dichtes, gleichmäßig erzeugtes Polymer, das bei Zugabe von Wasser aufquillt. Bevor die Schwellung auftritt, verankern die Forscher am Polymergel die Moleküle, die sie abbilden wollen, und sie verdauen andere Proteine, die normalerweise Gewebe zusammenhalten.

Diese Gewebevergrößerung ermöglicht es den Forschern, Bilder mit einer Auflösung von etwa 70 Nanometern zu erhalten, was bisher nur mit sehr spezialisierten und teuren Mikroskopen möglich war.

In der neuen Studie begannen die Forscher, den Expansionsprozess für Biopsiegewebeproben anzupassen, die normalerweise in Paraffin eingebettet, schockgefroren oder mit einer Chemikalie gefärbt sind, die zelluläre Strukturen besser sichtbar macht.

Das MIT / Harvard-Team entwickelte einen Prozess, um diese Proben in einen für die Expansion geeigneten Zustand zu überführen. Zum Beispiel entfernen sie die chemische Verschmutzung oder das Paraffin, indem sie die Gewebe einem chemischen Lösungsmittel, Xylol genannt, aussetzen. Dann erhitzen sie die Probe in einer anderen Chemikalie namens Citrat. Danach durchlaufen die Gewebe einen Expansionsprozess ähnlich der ursprünglichen Version der Technik, jedoch mit stärkeren Aufschlussschritten, um die starke chemische Fixierung der Proben zu kompensieren.

Während dieser Prozedur können die Forscher auch Fluoreszenzmarkierungen für Moleküle von Interesse hinzufügen, einschließlich Proteinen, die bestimmte Arten von Zellen markieren, oder DNA oder RNA mit einer spezifischen Sequenz.

Die Forscher testeten diesen Ansatz an Gewebeproben von Patienten mit Brustläsionen im Frühstadium. Eine Möglichkeit, um vorherzusagen, ob diese Läsionen bösartig werden, besteht darin, das Erscheinungsbild der Zellkerne zu beurteilen. Gutartige Läsionen mit atypischen Kernen haben eine etwa fünffach höhere Wahrscheinlichkeit, zu Krebs vorzudringen als solche mit typischen Kernen.

Studien haben jedoch signifikante Diskrepanzen zwischen den von verschiedenen Pathologen durchgeführten Atombombemessungen ergeben, die möglicherweise zu einer ungenauen Diagnose und unnötigen Operationen führen können. Ein verbessertes System zur Differenzierung von gutartigen Läsionen mit atypischen und typischen Kernen könnte 400.000 Fehldiagnosen und Hunderte von Millionen Dollar pro Jahr in den Vereinigten Staaten nach Ansicht der Forscher potenziell verhindern.

Nach dem Ausdehnen der Gewebeproben analysierte das MIT / Harvard-Team sie mit einem maschinellen Lernalgorithmus, der die Kerne basierend auf Dutzenden von Merkmalen bewerten kann, einschließlich Orientierung, Durchmesser und wie stark sie von der wahren Zirkularität abweichen. Dieser Algorithmus war in der Lage, zwischen Läsionen, die wahrscheinlich invasiv und nicht invasiv wurden, mit einer Genauigkeit von 93 Prozent bei expandierten Proben im Vergleich zu nur 71 Prozent auf dem vorexpandierten Gewebe zu unterscheiden.

"Diese zwei Arten von Läsionen sehen dem bloßen Auge sehr ähnlich, aber man hat viel weniger Krebsrisiko", sagt Zhao.

Die Forscher analysierten auch Nierengewebeproben von Patienten mit nephrotischem Syndrom, die die Fähigkeit der Nieren beeinträchtigen, Blut zu filtern. Bei diesen Patienten sind winzige fingerartige Vorsprünge, die das Blut filtern, verloren oder beschädigt. Diese Strukturen sind etwa 200 Nanometer voneinander entfernt und können daher normalerweise nur mit einem Elektronenmikroskop oder teuren Superauflösungs-Mikroskopen gesehen werden.

Als die Forscher die Bilder der erweiterten Gewebeproben einer Gruppe von Wissenschaftlern, darunter Pathologen und Nicht-Pathologen, zeigten, war die Gruppe in der Lage, das erkrankte Gewebe mit 90 Prozent Genauigkeit im Vergleich zu nur 65 Prozent Genauigkeit bei nicht expandierten Gewebeproben zu identifizieren.

"Jetzt können Sie nephrotische Nierenerkrankungen diagnostizieren, ohne ein Elektronenmikroskop zu benötigen, eine sehr teure Maschine", sagt Boyden. "Sie können es mit ein paar Chemikalien und einem Lichtmikroskop tun."

Muster aufdecken

Mit diesem Ansatz gehen die Forscher davon aus, dass Wissenschaftler eine genauere Diagnose für viele andere Krankheiten entwickeln könnten. Um dies zu erreichen, müssen Wissenschaftler und Ärzte viel mehr Patientenproben analysieren, um Muster zu entdecken, die sonst unmöglich zu erkennen wären.

"Wenn Sie ein Gewebe um das Hundertfache vergrößern können, wenn alle anderen Dinge gleich sind, erhalten Sie die hundertfache Information", sagt Boyden.

Zum Beispiel könnten Forscher Krebszellen basierend darauf unterscheiden, wie viele Kopien eines bestimmten Gens sie haben. Zusätzliche Kopien von Genen wie HER2, die die Forscher in einem Teil dieser Studie abgebildet haben, weisen auf einen Subtyp von Brustkrebs hin, der für spezifische Behandlungen infrage kommt.

Wissenschaftler könnten auch die Architektur des Genoms untersuchen oder untersuchen, wie sich die Zellformen verändern, wenn sie krebsartig werden und mit anderen Körperzellen interagieren. Eine andere mögliche Anwendung ist die Identifizierung von Proteinen, die spezifisch auf der Oberfläche von Krebszellen exprimiert werden, was es den Forschern ermöglicht, Immuntherapien zu entwickeln, die diese Zellen für die Zerstörung durch das Immunsystem des Patienten markieren.

Boyden und seine Kollegen führen mehrmals am Monat Trainingskurse am MIT durch, bei denen die Besucher sich Techniken der Expansionsmikroskopie ansehen können und ihre Protokolle auf ihrer Website zur Verfügung gestellt haben. Sie hoffen, dass viel mehr Menschen diesen Ansatz nutzen werden, um eine Vielzahl von Krankheiten zu untersuchen.

"Krebsbiopsien sind nur der Anfang", sagt Boyden. "Wir haben eine neue Pipeline, um klinische Proben zu entnehmen und sie zu erweitern, und wir stellen fest, dass wir eine Erweiterung auf viele verschiedene Krankheiten anwenden können. Die Erweiterung wird es der Computerpathologie ermöglichen, mehr Informationen in einer Probe zu nutzen als bisher möglich."

Humayun Irshad, Forscher an der Harvard / BIDMC und Autor der Studie, stimmt zu: "Erweiterte Bilder ergeben mehr informative Merkmale, die wiederum zu leistungsfähigeren Klassifikationsmodellen führen."

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