мультиплексная иммуногистохимия мультиплексная иммунофлуоресценция колоректальный профилирование иммунное рак микроокружение пространственное опухоли иммуноскор прецизионная онкология иммунотерапия искусственный интеллект цифровая патология

МУЛЬТИПЛЕКСНАЯ ИММУНОГИСТОХИМИЯ В ПАТОЛОГИИ КОЛОРЕКТАЛЬНОГО РАКА: ПРОСТРАНСТВЕННОЕ ИММУННОЕ ПРОФИЛИРОВАНИЕ ДЛЯ ПРЕЦИЗИОННОЙ ОНКОЛОГИИ

1 автор
5 апреля 2026

Авторы

Жуманиязова Шахноза Искандеровна

Информация о публикации

Том: 90
Выпуск: 4
Страницы: 13-27
Журнал: ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ

Метрики

187 просмотров
PDF доступен
Скачать PDF

Аннотация

Мультиплексная иммуногистохимия и иммунофлуоресценция (мИГХ/мИФ) представляют собой передовые технологии визуализации, позволяющие одновременно детектировать множественные белковые маркеры в одном гистологическом срезе с сохранением пространственного контекста. В патологии колоректального рака (КРР) эти методы обеспечивают детальное картирование иммунного микроокружения опухоли на уровне отдельных клеток, выявляя пространственные взаимодействия между опухолевыми клетками, цитотоксическими Т-лимфоцитами, регуляторными Т-клетками, макрофагами и другими компонентами иммунной системы. Пространственное иммунное профилирование с использованием мИГХ/мИФ улучшает прогностическую стратификацию пациентов, превосходя традиционную систему TNM, и позволяет предсказывать ответ на иммунотерапию ингибиторами контрольных точек. Интеграция мультиплексной визуализации с методами искусственного интеллекта, пространственной транскриптомикой и мультиомными подходами открывает новые возможности для прецизионной онкологии, обеспечивая персонализированный выбор терапии на основе пространственной архитектуры иммунного микроокружения. Настоящий обзор систематизирует современные технологические платформы

Ключевые слова

мультиплексная иммуногистохимия мультиплексная иммунофлуоресценция колоректальный профилирование иммунное рак микроокружение пространственное опухоли иммуноскор прецизионная онкология иммунотерапия искусственный интеллект цифровая патология

Полный текст статьи

Полный текст статьи недоступен

Пожалуйста, скачайте PDF-файл для просмотра полного текста

Список литературы

[1]

[1] Lazarus, J., Oneka, M. D., Barua, S., Maj, T., Lanfranca, M. P., Delrosario,

[2]

L., Sun, Y., Downs-Canner, S. M., Klug, F., Loughrey, M. B., Dunne, P. D., Tsongalis,

[3]

G. J., Kaufman, H. L., Ernstoff, M. S., Fadul, C. E., Tsao, H., Zhu, Z., Olino, K., Kane,

[4]

J. M., … Coussens, L. M. (2018). A global patient-derived xenograft and cell line

[5]

biobank

[6]

for

[7]

precision

[8]

oncology. JCI

[9]

e121932. https://doi.org/10.1172/JCI.INSIGHT.121932

[10]

Insight, 3(13),

[11]

[2] Lunavat, T. R., Shahi, S., Melo, S. A., & Jørgensen, M. M. (2022). Manual

[12]

7-plex

[13]

OPAL immunofluorescence

[14]

protocol

[15]

for

[16]

metastasis. protocols.io. https://doi.org/10.21203/rs.3.pex-1307/v1

[17]

colorectal

[18]

liver

[19]

[3] Markovits, E., Rosenfeld, L., Raiter, A., Geva, R., Itzhaki, O., Besser, M. J.,

[20]

Schachter, J., & Lotem, M. (2022). Deep learning pipeline for prediction of phenotypic

[21]

markers on multiplex immunofluorescence images of colorectal cancer. Journal for

[22]

ImmunoTherapy of Cancer, 10(Suppl 2), A1338. https://doi.org/10.1136/jitc-2022

[23]

sitc2022.1290

[24]

[4] Mani, N. L., Schoenfeld, A. J., Catalano, P. J., Schlechter, B. L., Haddad, R.

[25]

I., Severgnini, M., Uppaluri, R., & Hanna, G. J. (2022). Spatial immune profiling of

[26]

head and neck squamous cell carcinoma using COMET sequential

[27]

immunofluorescence. Journal for ImmunoTherapy of Cancer, 10(Suppl 2),

[28]

A1323. https://doi.org/10.1136/jitc-2022-sitc2022.1275

[29]

[5] Mezheyeuski, A., Bergsland, C. H., Backman, M., Djureinovic, D., Sjöblom,

[30]

T., Bruun, J., & Micke, P. (2021). Multispectral imaging for quantitative and

Похожие статьи