购买时请注意选择相应的产品名称
| AQUA技术的分析类型的预后模型可以应用 | |||
|---|---|---|---|
|
AQUA的分数代表了biomarkerís的的每单位面积的平均强度。因此，AQUA得分是等同的组织切片中的蛋白质浓度。这已被证明由此创建匹配的细胞裂解液和细胞沉淀用酶联免疫吸附试验（ELISA）和的AQUA得分评估评估蛋白表达，分别通过使用细胞系控制。虽然AQUA分数相关性与传统IHC计分的，观察到显着的重叠（例如，HER2）11，虽然这样的重叠，主要是由于分辨率的提高，所提供的连续的，定量的性质与传统的免疫组化的AQUA分数，也是由于得分是如何完成的。
与传统的免疫组化，专门针对HER2的，只有一小部分（10％为HER2）的组织必须出现阳性（即IHC +3）为了拿下阳性然而，AQUA得分代表在整个组织切片的平均表达。这个表达式转化为患者的生存期，增强分辨率，相比传统的IHC中旬和高层次的低水平表达是有区别的。此外，AQUA分析表明，增加的百分比应分析的肿瘤标志物的表达进行准确的评估，它不一定是最高的区域的组织表达预测14。
为了证明AQUA分析，。定量能力，GBM中的PTEN基因的表达，进行了检查。PTEN是一种肿瘤抑制基因的表达，在许多癌症中经常丢失。GBM是一种积极的形式脑癌的中位生存时间仅为11个月至13个月不等。此时，无临床诊断可评估预后这样的病人或对治疗的反应。在PTEN突变已被证明在GBM预测结果，评估PTEN蛋白表达虽然没有被证实与预后。有关的事实，PTEN表达固有的低15测量PTEN蛋白表达与生存方面的困难GBM相对正常脑组织。可靠微分表达式种群的GBM患者中低表达的子集是有问题的，使用传统的免疫组化（参见图3a）。测量中PTEN，即使在一个单变量的设置，AQUA分析提供潜在预后实用。
水分析评估和区分水平低PTEN表达胶质母细胞瘤肿瘤的能力。（A）箱线图比较正常脑肿瘤组织的Aqua分数显着差异表达的单因素方差分析（P <0.001）。（B）KM生存分析低水平表达肿瘤呈现出显着增加（P = 0.043）在三年中PTEN表达水平较高的患者的疾病特异性生存率指定的分界点（插图：频率直方图），或与低很低（点击图片放大）。
在这项研究中，AQUA分析肿瘤中PTEN的表达与正常组织的表达水平进行比较，肿瘤的表达显着降低到正常水平（参见图3a）。尽管如此，解决低水平表达的差异，谁的病人有更高的水平PTEN基因的表达，或与低非常低的水平，增加了病人的生存存活率相比，表达水平较低的患者（25.5％，从45.2％下降19.7％，3年期，疾病特异性生存率，P = 0.043;参见图3b）。PTEN水平较高的患者的中位生存期8.3个月的改善，这是巨大的GBM。虽然这些结果需要进行验证，数据表明AQUA分析区分低水平PTEN基因的表达，这可能导致管理GBM患者预后的临床试验的定量能力。
本地化AQUA技术的另一个方面是本地化或区域化蛋白的表达，从而在不同的亚细胞定量蛋白表达（参见图2）的能力。许多蛋白质位于细胞在不同的车厢，根据自己的具体功能或激活状态。例如，胸苷酸合成酶（TS）位于细胞核，细胞质DNA合成的作用，并在其翻译抑制功能。另一个例子是，如AKT，STAT和ERK，从细胞质移动到细胞核后，其激活的细胞信号分子。
虽然这些蛋白质的激活介导的磷酸化，磷酸化蛋白质的检测组织中是有问题的，从而能够评估激活本地化是有价值的。正如在本文后面讨论，差定量定位的蛋白质可以是一个有价值的组织样本中确定通路的激活工具。一些研究已经发表的研究成果差分亚细胞定位及其与AQUA分析，包括一个TS亚细胞定位的影响研究，对结肠癌成果。16
多参数分析型多参数分析，或同时评估多个基因和/或蛋白的能力，研究和临床诊断有巨大的潜力。对于超过十年的时间里，多参数分析已应用于基因芯片技术（即mRNA的分析），其中数以千计的基因mRNA表达的同时，可以评估这些基因表达谱的模式，然后通过统计分析，如分层检查群集。由于AQUA分析生产连续表达式分数，多参数分析可以扩展到在组织中的蛋白表达。
非监督层次聚类和相关生存结果AKT通路标记。（A）热图（绿色：低表达水平;红：高水平表达）AKT通路的指示标记，mTOR的，PTEN，mTOR的磷酸化，磷酸化Akt无监督层次聚类结果。热图分为两大类：低组和高组。（B）一年（A）及（C）3年无病生存率Kaplan-Meier分析指定的log-rank P值指示团队从（点击图片放大）。
例如，在GBM AKT通路使用多参数分析研究。AKT通路参与在许多细胞过程，包括生长，凋亡，代谢，药物治疗的目标目前正在研究，特别是在大紫荆勋章。4 AKT通路蛋白（PTEN，mTOR的，mTOR的磷酸化，磷酸化AKT）进行了评估与AQUA分析GBM组??（n = 110）在一组。作为第一个评估的人口就这四个标记，无监督层次聚类（见图4）。分层聚类是一个有价值的工具，用于评估多个参数（蛋白质/病人）。观察到患者的两个截然不同的群体：一般表达低水平的所有四个标尺，表达高水平的所有四个标尺。虽然生存在一到三年的比较差异无统计学意义，这种类型的分析提供有价值的洞察如何将这些蛋白质共同表达在人口。
虽然层次聚类与蛋白质的表达模式在人口方面提供有价值的信息，为每一个病人的每个蛋白表达的交互，在一个连续的多变量的设置与另一个特定于事件的结果提供了最的临床应用价值。Cox比例风险模型是一个特定事件的线性回归模型，使发展的前瞻性数据可以输入方程来确定结果。
四个标记为连续变量的生存和彼此的相互作用进行了评估Cox比例风险模型（见表一）。所有四个蛋白虽然总体模型是显着的，只有两个蛋白（PTEN，PAKT）贡献显着的模型。只有这两种蛋白质的优化模型是高度显着性（P = 0.009）。代表了一种新的数据，发现PTEN和pAKT连续表达评分，由AQUA分析，可以用来建立一个预测模型，在GBM。
随着上述研究结果的结论，Cox比例风险模型方程可以设想，将延长至计算整体风险，从而使病人对所建立的模型，由Genomic Health其OncotypeDx诊断早期乳腺癌很像一个连续癌症患者（参见图5）17的电源的这种类型的分析使用来自AQUA数据作为连续变量在实际的生存分析，而不是确定的截止点。肿瘤学家提供滑动规模的预后信息可以预见，这样，结合其他临床和病理因素时，这些信息将提供更完整的预后前景。
建议在GBM预后预测模型。（A）Cox比例风险模型公式来计算整体风险制定最优模型系数。（B）的风险分布的基础上指定的模型。（C）水族得分的PTEN / PAKT诊断测试的基础上确定病人的风险可能的诊断模型示意图（点击图片放大）。
使用AQUA技术的分析，因为这些类型的预后模型可以应用到，他们最终可以适用于多参数的模型来预测使用特定治疗。例如，分子靶向治疗学试图抑制特异性的肿瘤细胞中的细胞的途径。如果这些疗法成功，患者必须确定谁最有机会回应他们。回应疗法将主要由具体途径激活的肿瘤患者是否有18,19。
因此，评估通路的激活会确定哪些患者会回应给治疗的关键。因为评估通路的激活将最有可能涉及多个蛋白质生物标志物和蛋白质易位测量的量化和协会，AQUA分析非常适合这项任务。这样的诊断的一个例子将是EGFR通路的激活评估预测EGFR靶向治疗EGFR蛋白的表达，但不是唯一的量化本地化，结合量化关联的下游效应分子如ERK，STAT， AKT。
参考文献
1。EA佩雷斯等人，“HER2检测的地方，中部和参考实验室在北环癌症治疗组N9831组间辅助试验标本，”中国临床肿瘤学24（2006）：3032-3038。
2。?白南准等人，“真实世界的表现HER2测试国家外科辅助乳腺和肠项目经验”杂志美国国家癌症研究所94（2002）：852-854。
3。DL RIMM，“布朗不能为你做什么，”自然生物技术24（2006）：914-916。
4。RL营，GG涌，DL（RIMM），“自动的亚细胞定位和定量的蛋白表达在组织芯片，??”自然医学8（2002）：1323-1327。
5。?嘉信等，“自动定量分析（AQUA）在原位蛋白表达，抗体浓度及预后，”中国国家癌症Instute的97（2005）：1808至1815年。
6。郑征等人，“DNA合成和修复基因RRM1和ERCC1在肺癌中，”新英格兰医学杂志356（2007）：800-808。
7。RL营等，“乳腺癌组织微阵列的定量分析显示，高和正常HER2的表达水平与不良预后相关，”癌症研究63（2003）：1445-1448。
8。中号打扮得花枝招展Filhart的，等人，“乳腺癌的分类基于遗传算法和组织芯片，??”临床癌症研究“12（2006）：6459-6468。
9。JM Giltnane等，“定量测定表皮生长因子受体是一种消极的预测因子，激素受体阳性的绝经前乳腺癌的他莫昔芬响应，”中国临床肿瘤学25（2007）：3007-3014。
10。MD克古斯达夫逊等，“无监督的聚类算法基于像素的条块使用自动定量分析的免疫组化表达的发展，”应用免疫组化和分子形态（2009年）。
11。MD克古斯达夫逊等人，“标准化的HER2在乳腺癌免疫组化自动定量分析（AQUA），”的Patholgy和实验室医学（200??9）。
12。AC沃尔夫等人，“美国临床肿瘤学会/学院的的美国病理学家指引建议人表皮生长因子受体2在乳腺癌中的测试，”档案馆Patholgy和实验室医学131（2007）：18。
13。澳哈米德等人，“使用更高截止百分比的HER2 +细胞减少观察者之间的差异，在释义HER2的免疫组化分析，”国外医学临床病理学130（2008）：425-427。
14。CB Moeder，等。，“定量的变化的理由从10％到30％的人表皮生长因子受体2进球在美国临床肿瘤学会/美国病理学家学院指引：在乳腺癌中的肿瘤异质性及其启示基于组织芯片的评估结果，“中国临床肿瘤学25（2007）：5418-5425。
15。JA克劳斯等人，“PTEN基因的分子分析，TP53，CDKN2A抑癌基因多形性胶质母细胞瘤长期存活”杂志Neurooncology 48（2000）：89-94。
16。MD克古斯达夫逊等，揭示了本地化“AQUA的分析胸苷酸合成酶是重点2大样本的大肠癌，预后标志物”档案馆Patholgy和实验室医学132（2008）：1746年至1752年。
17。的?白先生“发展和临床实用21基因复发评分预后含量与他莫昔芬治疗的早期乳腺癌患者，肿瘤科12（2007）：631-635。
18。IB韦恩斯坦和A乔，“癌基因成瘾，”癌症研究“68（2008）：3077-3080。
19。IB IB温斯坦和AK乔，“疾病的机制：癌基因成瘾的基本原理分子靶向癌症治疗，”国家肿瘤学临床实践3（20??06）：448-457。
|
| 上一篇：IVD开发所需的自动图像分析 | 下一篇：GFR标记非放射性的快速检测 |
|---|
无法在这个位置找到： xy/left.htm