Die Bedeutung der Immunphänotypisierung in Forschung und Pathologie
Unter Immunphänotypisierung versteht man die Identifizierung spezifischer zellulärer Phänotypen durch die Verwendung einer Kombination von Markern, die auf der Oberfläche, im Zytoplasma oder im Zellkern und/oder in bestimmten Lebensphasen einer Zelle (Proliferation, Aktivierung, Seneszenz, Apoptose etc.) vorhanden ist. Nur wenige Zelltypen können durch einen einzigen Marker identifiziert werden; in den meisten Fällen muss eine Kombination von Markern auf derselben Zelle nachgewiesen werden (Koexpressionsanalyse), um den spezifischen zellulären Subtyp genau zu bestimmen. Die zunehmende Anzahl an funktionellen Markern erhöht die methodische Komplexität und erschwert die Abstimmung des erforderlichen Färbeprotokolls mit dem Fluoreszenzmikroskop, das in den meisten Labors zur Verfügung steht.
Abb. 1 TissueFAXS-Zytometer sind hochflexible Scanner- und Analyseplattformen für IF/IHC-gefärbte Gewebeschnitte/ Zellen/TMAs.
Die Immunphänotypisierung in Gewebeschnitten ermöglicht die Bestimmung der Expression von Biomarkern für die Diagnose verschiedener Krankheiten oder für die Evaluierung des Immunstatus eines Gewebeschnitts in situ. Die Verwendung von Gewebezytometrie zur
Entschlüsselung der antitumoralen Immun-antwort direkt am Tumor ist von besonderem Interesse, da sie tiefe Einblicke in die prädiktive und prognostische Relevanz tumorinfiltrierender Immunzellpopulationen sowie Immun-Checkpoints bietet und erlaubt, deren Nutzung als potenzielle Ziele für therapeutische Intervention zu evaluieren. Mit der zunehmenden Anzahl an zellulären und molekularen Markern, die gleichzeitig in histologischen Proben bestimmt werden müssen, sind bildgebende Verfahren und Instrumente, die diesen Bedarf unterstützen, zu wesentlichen Bausteinen der Präzisionsmedizin geworden. Ein kürzlich veröffentlichter Review [1] gibt einen umfassenden Überblick über die prognostische/prädiktive Bedeutung von Immunzellen bei verschiedenen Krebsarten.
Gewebezytometrie als optimale Methode
Neue Multi-Marker-Färbetechniken und die ständig wachsende Zahl von relevanten Biomarkern und zellulären Phänotypen führen zu neuen Herausforderungen in Bezug auf automatisiertes Scannen, Datenspeicherung, hochdimensionales „Data Mining“ und kontextbezogene Bildanalyse. Umfassende Technologien, die alle Aspekte der ausführlichen Gewebeanalyse kombinieren, führen aufgrund eines hohen Automatisierungsgrades sowie eines standardisierten und optimierten Analyseworkflows zu einer Verringerung der Arbeitsbelastung für Forschung und Pathologie.
Die Gewebezytometrie (oder digitale Histopathologie der nächsten Generation) stellt eine optimale Methode für eine solche Analyse dar, da sie zum einen das Scannen von HE, IHC sowie (Multiplex-)IF-Gewebeschnitten in verschiedenen Modi (Hellfeld, Weitfeldfluoreszenz, konfokal, multispektral) und zum anderen die Quantifizierung von Biomarkern, zellulären Phänotypen usw. mit anschließendem „Data Mining“ kombiniert. Die Quantifizierung des zellulären Phänotyps in Gewebeschnitten entspricht im Grundgedanken sehr stark der Durchflusszytometrie, wobei die Analyse im Kontext der nativen Gewebemikroumgebung erfolgt.
TissueGnostics umfassende Lösung für die KI-unterstützte High-Content-Phänotypisierung
Die jüngste Entscheidung der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA), die erste KI-basierte Bildanalysesoftware für die klinische Diagnose von Prostatakrebsproben zuzulassen, zeigt deutlich, dass nicht nur die KI-Technologie einen Reifegrad erreicht hat, der eine klinische Anwendung ermöglicht, sondern auch, dass der Markt bereit ist, KI-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme für die Routinediagnostik zu akzeptieren, und dass die Regulierungsbehörden bereit sind, diese zuzulassen.
TissueGnostics (TG) ist seit der Gründung des Unternehmens im Jahr 2003 ein Trendsetter für das automatisierte Scannen von Gewebeschnitten und deren eingehende zytometrische Analyse. TG bietet flexible und umfassende Gewebezytometer in verschiedenen Bildgebungs-/Analysekonfigurationen an. Diese Systeme haben in mehr als 60 Ländern auf allen Kontinenten dazu beigetragen, dass „High-Impact“-Forschung betrieben werden kann. Seit vielen Jahren erweisen sie sich als wertvolle Entscheidungsunterstützungssysteme für die histopathologische Analyse [2].
Abb. 2 Räumliche Immunphänotypanalyse eines Immunfluorezenz-gefärbten Dickdarmgewebeschnitts mithilfe von StrataQuest-basierenden Deep- und
Machine-Learning-Algorithmen.
Abb. 3 In-situ-Analyse des Immunstatus einschließlich Distanzmessungen: automatisierter Nachweis tertiärer lymphatischer Strukturen und CD8+ zytotoxischer T-Zellen im Blasengewebe mit StrataQuest.
Das neueste Modell von TG ist das TissueFAXS CHROMA, das sich hervorragend für die Phänotypisierung und die eingehende Charakterisierung der Mikroumgebung von IF-verarbeiteten Gewebeschnitten, Tissue Microrarray (TMA) und Zellen eignet. Dieses System ermöglicht automatisiertes Scannen mit hohem Durchsatz, durch einen optimierten Satz von Filtern, der multispektrale Überlappungen minimiert und die Scangeschwindigkeiten maximiert, ohne die spektrale Spezifität und Datenintegrität zu beeinträchtigen, da ein Durchscheinen der Kanäle verhindert wird.
Diese Gewebezytometrie-Plattform umfasst eine Vielzahl von Analysewerkzeugen, die sowohl die klassische Bildanalyse als auch KI-Technologien in Form von maßgeschneiderten Analyse-Apps umfassen. Diese leistungsstarken Analysewerkzeuge sind erforderlich, um komplexe biomedizinische Fragen zu beantworten.
Unter den fast 2000 TG-Referenzpublikationen befinden sich viele einflussreiche und bahnbrechende Forschungsanwendungen, wie zum Beispiel:
Zellsegmentierung mit phänotypischer und funktioneller Charakterisierung zellulärer Subpopulationen im räumlichen Kontext; Analyse von Zell-Zell-Kontakten und Distanzmessungen zu histologischen Metastrukturen (Blutgefäße, Tumor, Stroma etc.); und strukturelle Analyse und Bestimmung der subzellulären Markerlokalisation. Andere Anwendungen umfassen: Gewebeklassifizierung zur Phänotypisierung von morphologischen Gewebeeinheiten; molekulares Zell-Profiling unter Verwendung von Antikörpermarkierung, FISH, CISH, RNA-ISH, RNAScope; Quantifizierung zellulärer Pathogene, einschließlich intrazellulärer Parasiten (z. B. Leishmanien) und Viruslast (z. B. SARS-CoV-2, Influenza, HIV, Zika usw.); und detaillierte zelluläre Charakterisierung von Organoiden, Sphäroiden und „Embroid Bodies“.
Das TissueFAXS CHROMA ist das ideale Tool für „Next generation digital pathology“, da es ermöglicht, mehrere Marker innerhalb von Gewebeschnitten/Zellen zu untersuchen, um Interaktionen sowie räumliche Beziehungen zwischen zellulären Subpopulationen besser zu verstehen.
Dr. Felicitas Mungenast und Alexander Stickler-Barang
TissueGnostics
