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荧光显微镜的CTC循环肿瘤细胞检测应用
发布:广州市明美光电技术有限公司浏览次数:97荧光显微镜的CTC循环肿瘤细胞检测应用
一、CTC循环肿瘤细胞检测
液体活检之父Klaus Pantel介绍CTC和ctDNA
CTC是“循环肿瘤细胞”的英文缩写,CTC检测是一种“液体活检”临床病理技术,可以用于癌症筛查、评估和监测。CTC检测使用外周血为样品,可以指导一些肿瘤位置较深、穿刺活检有风险的肿瘤患者的靶向,也可以为癌症预后评估、监测、癌症复发风险评估等提供重要参考。
CTC内渗和循环(B和C中的蓝色肿瘤细胞)①
目前CTC检测主要应用于上皮来源的肿瘤细胞,比如胃肠道上皮细胞层(口腔、食道、胃、小肠和大肠),以及皮肤、乳腺、肺、肝、卵巢、胆囊和膀胱上皮来源的肿瘤。
蓝绿信号=CTC,蓝红信号=白细胞②
典型CTC检测制样可以概括为四大步骤,首先是富集,使用抗EpCAM微磁珠黏附细胞(CTC、红细胞、白细胞),然后使用CD45染料,特异性染色白细胞,再用CK染料,特异性染色上皮细胞(CTC),用DAPI染色,特异性染色上皮细胞和白细胞的细胞核(排除红细胞)。
有DAPI荧光(蓝)和CK荧光(绿),无CD45荧光且细胞核尺寸较大,判定为CTC;有DAPI荧光(蓝)和CD45荧光(红),判定为白细胞。
二、CTC循环肿瘤细胞检测中的成像挑战
3D生物芯片(g)提升富集效率,但不适配专用仪器②
1、仪器便利性和通用性的矛盾
在以往,CTC检测常使用CellSearch等专用进口仪器实现,这些系统使用便利且成熟度高,但通用性差,只能用于CTC检测,且仅能针对上皮来源肿瘤细胞,只能通过计数评估预后,并且无法跟进新的技术进步。
近年微流控芯片、生物芯片和样品图像自动处理识别等技术的进步,已经让突破传统CTC检测限制成为可能,比如更高的富集效率、更特异性的鉴定策略等,而以往的专用仪器无法适配这些新技术。MF43-N等研究级荧光显微镜不仅更适合研究和利用这些新技术,还能满足其他病理阅片使用,应用前景比专用仪器更高。
加入CD16后的CTC检测,但阅片也更难③
2、多色荧光人工阅片费时费力
CTC检测使用了多种荧光探针,因此需要多色荧光激发,如果采用人工操作阅片,需要一个个视野镜检、每个视野都一个个通道激发然后拍照合成,阅片将会十分费时费力,且容易受主观因素影响。
使用电动化切换的荧光模块,结合XYZ三轴电动和成像软件系统,可以实现多色荧光切片的激发成像和扫描合成,对于提升CTC阅片效率非常有价值,同时数字切片也方便资料分享和研究学习,对于提升诊断精度和训练自动识别算法都有重要意义,明美多重荧光数字切片扫描系统MES200可以实现高效的多色荧光切片扫描。
LED荧光光源(右)比汞灯光源有更高的激发辨识效率③
3、高灵敏度荧光成像
要实现高效的多色荧光切片扫描,整个成像系统从荧光光源,到荧光模块,再到物镜和相机都需要有比较高的灵敏度,比如使用高光强的LED荧光光源、进口高质量滤光片组、半复消色差或以上物镜和高灵敏度荧光相机。
三、明美推荐方案
1、CTC检测数字切片扫描方案
推荐:多重荧光数字切片扫描系统MES200
·基于明美丰富的荧光成像研发经验打造
·可选多种LED荧光光源方案,激发效果稳定
·高灵敏度成像相机,荧光成像细节丰富
·高精度压电电动平台,自动对焦自动扫描
·智能软件自动扫描拼接,快速合成结果
2、CTC检测仪器集成方案
推荐:电动倒置荧光系统
·标准化配件集成,涵盖荧光附件、物镜、相机等
·可集成电动扫描拼接、自动对焦、电动荧光等功能
·可整合细胞计数、细胞融合度等细胞识别功能
·可用于CTC细胞识别、细胞筛选等领域
3、CTC检测微流控芯片、生物芯片研发和阅片
推荐:研究级荧光显微镜MF43-N
·研究级显微镜机身,扩展性强
·LED荧光光源,使用方便寿命长
·高数值孔径半复消色差物镜,荧光效率高
·6孔荧光模块,10X/25大视野目镜
·可升级高精度三维电动平台,实现扫描
引用:
①Ring A, Nguyen-Sträuli BD, Wicki A, Aceto N. Biology, vulnerabilities and clinical applications of circulating tumour cells. Nat Rev Cancer. 2023 Feb;23(2):95-111. doi: 10.1038/s41568-022-00536-4. Epub 2022 Dec 9. PMID: 36494603; PMCID: PMC9734934.
②Wu, X., Xiao, T., Luo, Z. et al. A micro-/nano-chip and quantum dots-based 3D cytosensor for quantitative analysis of circulating tumor cells. J Nanobiotechnol 16, 65 (2018). https://doi.org/10.1186/s12951-018-0390-x
③De Wit, S.; Zeune, et al. Classification of Cells in CTC-Enriched Samples by Advanced Image Analysis. Cancers 2018, 10, 377. https://doi.org/10.3390/cancers10100377
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