МУЛЬТИПЛЕКСНАЯ ИММУНОГИСТОХИМИЯ В ПАТОЛОГИИ КОЛОРЕКТАЛЬНОГО РАКА: ПРОСТРАНСТВЕННОЕ ИММУННОЕ ПРОФИЛИРОВАНИЕ ДЛЯ ПРЕЦИЗИОННОЙ ОНКОЛОГИИ
Mualliflar
Жуманиязова Шахноза Искандеровна
Nashr haqida ma'lumot
Metrikalar
Annotatsiya
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
Kalit so'zlar
Maqolaning to'liq matni
Maqolaning to'liq matni mavjud emas
To'liq matnni ko'rish uchun PDF faylni yuklab oling
Adabiyotlar ro'yxati
[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