1490 High-plex co-detection of RNA and protein to explore tumor-immune interactions utilizing RNAscope with imaging mass cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Background Future advancements in immuno-oncology will be propelled by the tools capable of deciphering the spatial organization of distinct cell types within the tumor microenvironment (TME). Imaging Mass Cytometry™ (IMC™) has proven its effectiveness in studying complex cellular interactions within the TME. By utilizing CyTOF® technology, IMC allows for the simultaneous assessment of over 40 protein markers with subcellular resolution, eliminating spectral overlap and background autofluorescence. However, the inclusion of certain targets in IMC is impossible if there are no commercially available antibodies that successfully detect these protein targets or if the targets are soluble factors such as cytokines and chemokines. Here we present a new workflow that synergizes the highly sensitive and specific RNAscope™ technology for RNA detection with IMC multiplexing capability to visualize crucial RNA and protein markers simultaneously. Methods To evaluate the expression of both RNA and protein targets in human FFPE tumor tissue microarrays (TMAs), we combined the RNAscope HiPlex v2 assay with protein detection on the Hyperion XTi™ Imaging System. The RNAscope assay employed 12 target RNA marker probes and their associated metal-labeled detection probes, specifically designed for compatibility with IMC. The recommended workflow for the RNAscope HiPlex v2 assay was followed, with the exception that for RNA detection, metal-conjugated probes were used instead of fluorophores. Metal-conjugated antibodies were used to detect proteins within the same tissue, resulting in a combined 31-marker co-detection panel. Results The identified target protein markers encompassed a diverse range of extracellular matrix, immune, tumor, stromal, and endothelial cells. Detection of RNA enabled the visualization of various cytokines and chemokines, including CXCL13, CXCL9, CXCL10, IFNγ, IL10, and IL8, thereby facilitating the identification of the cellular sources for these secreted factors. Additionally, the use of marker-specific antibodies allowed for the visualization of immune cell subpopulations and their activation states. Immune cell hubs associated with anti-tumor immune responses were detected in tumor niches throughout the TMA. Conclusions By integrating RNAscope with the IMC platform, we achieved simultaneous visualization of RNA and protein targets on the same sample to investigate the TME. The superior sensitivity for RNA detection offered by the RNAscope assay unlocks targets previously inaccessible through antibody detection. Thus, this new workflow complements existing multiplexing capabilities of IMC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».