如何利用激光顯微切割來改善生物標記物工作流程

癌癥研究：快速可再現(xiàn)的生物標記物探索

生物標記物可用作特定疾病如癌癥的指征標記。這樣一來，腫瘤微環(huán)境就容易引起人們的警覺。但在腫瘤區(qū)域和非腫瘤區(qū)域以及腫瘤本身之間存在著明顯的分子差異。這些情況只能通過分離這些區(qū)域的特定的、微小的部分來破譯。

 
所以，徠卡LMD系統(tǒng)允許直接將樣本收集到下游的分析容器如PCT微管當中用于快速組織均質(zhì)化、蛋白質(zhì)提取和酶解。

壓力循環(huán)技術(shù)（PCT, PressureBioSciences Inc.）利用高壓為大規(guī)模分析加快樣本制備。PCT可在1小時內(nèi)完成對LMD樣本的處理，更大的活檢組織塊則可在3小時內(nèi)完成處理。

此聯(lián)用技術(shù)可以高精度、快速地分離腫瘤微環(huán)境。來自不同組織區(qū)域的下游分子分析將帶來重大意義，因為下游分子可以進行單獨分析，而不用再作為混合物加以分析。 



激光顯微切割利用激光在細胞層面切割顯微鏡下的樣品。切割后，徠卡LMD系統(tǒng)利用重力將解剖物收集到試樣下方的容器內(nèi)。
 
單細胞精度下的生物標記物探索工作流程
徠卡激光顯微切割系統(tǒng)能夠精準切割您感興趣的單個細胞，改進您的工作流程。所以工作都在可視化控制之下，絕對不會污染到周圍組織。

1. 樣本制備

激光顯微切割通常會用到專門的薄膜切片。LMD的樣本制備較為直觀，可以從組織學(xué)的經(jīng)典制備方法中獲得。 下游蛋白質(zhì)組學(xué)方面，我們推薦使用PET薄膜切片（幾乎不存在軟化劑）或DIRECTOR™切片以滿足完全無薄膜消融。 石蠟包埋使組織樣品形成組織，可以切成薄片�；蛘呖梢岳�用冷凍切片來制備樣本切片。 我們將提供最合適您應(yīng)用的LMD切片。

 


 
2. 固定和染色

LMD應(yīng)用中可根據(jù)感興趣的結(jié)構(gòu)來對組織進行固定和染色。此處包括了明場和熒光染色。 該步驟可通過染色設(shè)備實現(xiàn)自動化處理。 絕大多數(shù)染色劑一般都與下游蛋白組學(xué)相容。盡管如此，我們依然有必要做提前的調(diào)查。

 
3. 可視化和ROI

徠卡LMD系統(tǒng)可自動化生成樣品的全玻片圖像概覽，輕松導(dǎo)航至您的感興趣區(qū)域（ROI）。 ADM軟件模塊能夠識別出您的感興趣區(qū)域并自動標記形狀，或者您可以手動勾勒出形狀。 有關(guān)徠卡LMD系統(tǒng)的更多信息 激光顯微切割文章與教學(xué)

 




小鼠大腦，甲酚紫。運行ADM軟件模塊前后，自動識別和檢測神經(jīng)元。
4. 激光顯微解剖

接下來在目測控制下通過激光切出特定的ROI并直接通過重力作用進行收集。 點擊鼠標即可分離出癌癥材料或任何其他ROI并進行必要的匯集，然后按需要收集到1個或多個不同的反應(yīng)容器內(nèi)。 您可以使用標準耗材如PCR試管，或者利用特定的LMD收集裝置將樣本直接收集到下游分析容器內(nèi)如PCT μTubes試管（Pressure BioSciences Inc.），詳見下一步操作。

 
5. 蛋白質(zhì)制備

小樣本的均質(zhì)化、提取和酶解消化可利用如Pressure BioSciences Inc.的壓力循環(huán)技術(shù)（PCT）來完成。遵循LMD-PCT工作流程可快速、可再現(xiàn)地制備生物肽且整個過程不超過1小時（Lee S et al., Cell Reports 2020，doi.org/10.1016/j.celrep.2020.03.066），能夠節(jié)省出數(shù)小時時間而且小組織樣本的制備完全不用“動手"。 有關(guān)該工作流程的更多信息敬請訪問： https://bit.ly/2AXxWdn

 




 
6. 分析
 通過質(zhì)譜法分析樣本并識別出生物標記物。
典型研究領(lǐng)域

• 生物標記物探索
• 癌癥研究
• 個體化醫(yī)療
• 轉(zhuǎn)譯研究
• 蛋白質(zhì)組學(xué)
• 代謝組學(xué)

 
參考文獻
1.    Lee S et al., Cell Reports 2020,
https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.03.066
2.    Hunt AL et al., Cancer Res 2019;79 doi.org/10.1158/1538-7445.AM2019-4709
3.    Guo T et al., Nat Med. 2015; 21:407-13
4.   Shao S et al., Proteomics 2015; 15: 1-11
 
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