Comparative analysis of immunohistochemistry and imaging mass cytometry technologies for detection of clinical biomarkers in cancer tissues.
Notice bibliographique
Résumé
e14628 Background: Detecting clinically relevant biomarkers in cancer tissues provides key insights into the unique tumor characteristics of patients, allowing for more personalized and effective therapies. Clinical biomarkers such as PD-1 and PD-L1 are associated with an immune-suppressive tumor microenvironment (TME), whereas HER2 is associated with metastasis and recurrence in multiple types of cancers. Immunohistochemistry (IHC) is the gold-standard technique for biomarker detection and is widely used by pathologists to grade tissue expression. Limitations related to plexity, quantitation and false signal detection are frequently observed using IHC, and day-to-day variability due to signal amplification and false positive signal can misinform pathologists about biomarker expression. Imaging Mass Cytometry (IMC) technology is a multiplexed spatial imaging technique that incorporates stoichiometric and quantitative assessment of 40-plus biomarkers simultaneously on a single slide and offers a large dynamic range of signal detection. We strove to determine whether IMC based spatial proteomics can be used for pathological evaluation of PD-1, PD-L1 and HER2 and provide key biological insights for clinical and translational studies. Methods: We stained serial sections of tissues using the same antibody clone and generated IHC and IMC data, which was assessed by a board-certified pathologist. For IMC technology, we detected single cells using the Human Immuno-Oncology IMC Panel, which highlights individual tumor, immune and stromal components of the TME. We conducted quantitative image analysis to detect expression of relevant biomarkers on cells and found enriched cellular neighborhoods associated with various pro- and antitumor processes. Results: Our analysis demonstrated that IMC technology and IHC similarly detected PD-1 and PD-L1. However, IMC accomplished it without signal amplification. For HER2, IMC technology and IHC provided comparable data. However, IMC detected the true dynamic range of signal intensities. Quantitative comparison of IMC technology combined with single-cell spatial proteomic analysis resolved the location of PD-1-, PD-L1- and HER2-expressing cells relative to other immune, stromal and tumor cell populations and offered additional biological insights into disease mechanisms. Conclusions: Clinical assessment of tissues using IMC technology offers an advantage over IHC by providing true biological context through multiplexing capabilities. High-dimensional spatially resolved data offered by IMC technology has the potential to expand our understanding of disease mechanisms of cancers and expedite development of personalized therapies for cancer patients in the clinic. For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».