Tissue-arrays en oncología
Hospital USP-San Jaime15 de Diciembre de 2006
Sesión Plataforma de Oncología
Jerónimo Forteza Vila
PPPP
PPPP
PPPP
PP PPPP PP
PP
PPPP
PPPP
PPPP
PP PPPP PP
PP
DABDAB
INMUNOHISTOQUINMUNOHISTOQUÍÍMICAMICA
EGFR en carcinoma de EGFR en carcinoma de pulmpulmóónn no no microcmicrocííticotico
InmunohistoqúímicaInmunohistoqInmunohistoqúíúímicamica
HibridaciHibridacióónn in situin situ
FISH
Cromosoma 17
Centrómero
17 p11.1-q11.1
Gen HER-2
17 q11.2-q12
Sonda CEN 17CEN 17 Sonda HER2HER2
FISH con FISH con gengen HERHER--2/neu 2/neu amplificadoamplificado
Determinación del estado del HER2/neuDeterminaciDeterminacióón del estado del HER2/n del estado del HER2/neuneu
Centrómero
Gen HER2 amplificado
BIOCHIPS DE VIDRIO: HIBRIDACIÓN Y LECTURA
BIOCHIP(6.000-20.000
CLONES)
CÉLULAS “A” CÉLULAS “B”
ADNcMARCADOS
MEZCLA DE ADNc
HIBRIDACIÓN
GEN 1
GEN 2
GEN 3
AD
Nc1
AD
Nc3
AD
Nc2
A> BA=B A<B
LECTURA
EXTRACCIÓN DE ARN Y RETROTRANSCRIPCIÓN
NO ANO B
Cedido por Dr. Xose Bustelo (CICS)
CUIDADOS DEL PACIENTE CON CANCER
A Gene-Expression Signature as a Predictor of Survival in Breast Cancer
Marc J. van de Vijver, M.D., Ph.D., Yudong D. He, Ph.D., Laura J. van 't Veer, Ph.D., Hongyue
Dai, Ph.D., Augustinus A.M. Hart, M.Sc., Dorien W. Voskuil, Ph.D., George J. Schreiber,
M.Sc., Johannes L. Peterse, M.D., Chris Roberts, Ph.D., Matthew J. Marton, Ph.D., et al
CONCEPTO MICROARRAYSNovedosa técnica de Biología Molecular consistente en la realización de un perfil genómico para una muestra en cuestión mediante la detección por medio de unas sondas dispuestas ordenadamente en una microcuadrícula conformando así un ARRAY.Esta estructura será hibridada posteriormente con la muestra determinando el perfil en cuestión con lectura por inmunofluorescencia
UTILIDAD
Susceptibilidad genéticaFactores pronósticos molecularesFarmacogenómicaQuimioresistenciaEnfermedad mínima residual
VENTAJAS
Elevado número de eventos moleculares capaces de ser analizados simultáneamenteCantidad de muestra necesaria muy pequeñaAlta sensibilidad (se dice similar a una PCR)Procedimiento rápido (una vez que ya se ha diseñado el array)
CONSIDERACIONES DE LA TÉCNICA
1. Análisis racional del problema que se pretende abordar
2. Diseño de las sondas (toda la información obtenida dependerá de ello)
3. Soporte físico del array (depende del análisis a realizar)
4. Equipo para la producción del microarray5. Hibridación6. Lectura e interpretación
DESVENTAJAS
Elevado coste del equipoCoste de síntesisDiseño de array laborioso: Es necesario planificar meticulosamente tanto las secuencias a introducir como la utilidad de las mismas, y realizar una simulación previa informatizada del proceso de hibridaciónAnálisis informático de los resultados complejo
“El análisis de un gran número de tejidos tumorales con técnicas convencionales de patología molecular es pesado y lento. Recientemente los autores desarrollaron la tecnología del ‘microarray’ tisular que hace posible estudiar hasta 1000 tumores en una única preparación, la cual puede ser analizada por hibridación in situ con fluorescencia (FISH), hibridación in situ para ARN, o inmunohistoquímica.”
Tissue Microarrays: What Will They Bring to Molecular andAnatomic Pathology?
Holger Moch, Juha Kononen, Olli-P. Kallioniemi, and Guido Sauter
Advances in Anatomic Pathology (2001) 8: 14-20
“Los microarrays tisulares han llegado a convertirse en uno de las más prometedoras herramientas para el patólogo molecular, y tendrá muchas aplicaciones en investigación del cancer, al igual que en otros campos de la patología.”
Tissue Microarrays: What Will They Bring to Molecular andAnatomic Pathology?
Holger Moch, Juha Kononen, Olli-P. Kallioniemi, and Guido Sauter
Advances in Anatomic Pathology (2001) 8: 14-20
Múltiples tejidos diferentes en una única matriz incorporada en un bloque de parafina
MMúúltiples tejidos diferentes en ltiples tejidos diferentes en una una úúnica matriz incorporada nica matriz incorporada en un bloque de parafinaen un bloque de parafina
Análisis inmunohistoquímicoso molecular de cientos de muestras en una sola sección
AnAnáálisis lisis inmunohistoquinmunohistoquíímicosmicoso molecular de cientos de o molecular de cientos de muestras en una sola seccimuestras en una sola seccióón n
Tissue MicroarraysTissueTissue MicroarraysMicroarrays
Valoración del gen HER2/neu en hibridación in situ cromogénica (CISH) y con fluorescencia (FISH)
Ángel Vázquez-Boquete y cols.Facultad de Medicina y Hospital Clínico-Universitario. Santiago de Compostela
Marcadores del ciclo celular y carcinoma humanos
205 pacientes (110 mujeres y 95 hombres)Carcinomas de colon, mama, pulmón y próstata (80, 73, 37 y 15, respectivamente)Tissue microarray: Estudio inmunohistoquímicopara: Ki-67, Bcl2, Bax, Ciclina D1, Ciclina D3, cDK1, cDK2, cDK6, p16, p21 y p27Análisis estadístico (SPSS)
Abdulkader I et al. Oncol Rep (2005) 14: 1527-31
Material y métodos
Marcadores del ciclo celular y carcinoma humanos
Análisis univariante:Mayor supervivencia global
P27 (p < 0,0135)P16 (p < 0,0442)Bcl2 (p < 0,0001)
El riesgo de muerte es 2,3 veces mayor en los bcl2 negativos
Bcl2 es un factor clave en el comportamiento clínico de los carcinomas con independencia del órgano afectado
Resultados
Abdulkader I et al. Oncol Rep (2005) 14: 1527-31
Risk-stratification for lymphoma patients. DLBCL
Referencia
cyclin E < 80% CDK1 > 80% SKP2 > 80% EBER - MUM1 < 80% CDK2 < 50% Bcl-6 > 50% Rb-P > 80%
Beta (peso específico)
3.035 2.650 2.457 2.249 1.483 0.964 0.937 0.646
Referencecategory
Beta (specific weight)
Referencia
cyclin E < 80% CDK1 > 80% SKP2 > 80% EBER - MUM1 < 80% CDK2 < 50% Bcl-6 > 50% Rb-P > 80%
Beta (peso específico)
3.035 2.650 2.457 2.249 1.483 0.964 0.937 0.646
Referencia
cyclin E < 80% CDK1 > 80% SKP2 > 80% EBER - MUM1 < 80% CDK2 < 50% Bcl-6 > 50% Rb-P > 80%
Beta (peso específico)
3.035 2.650 2.457 2.249 1.483 0.964 0.937 0.646
Referencecategory
Beta (specific weight)
Referencecategory
Beta (specific weight)
Logistic regression analysisfailure versus failure-free.
8 / 21Cyclin E CDK1 SKP2 EBER MUM1 CDK2 Bcl-6 Rb-P
z = -7.0865 + 3.0352*Cyclin E + 2.6502*CDK1 + 2.4572*SKP2 + 2.2494*EBER + 1.4833*MUM1 +
0.9639*CDK2 + 0.9367*Bcl-6 + 0.6458*Rb-P
1
(1+e-z)p =
The model can predict thecategory to which a given
patient belongs
Risk-stratification for lymphoma patients. DLBCL
+
Integration of protein-expression-based scoreand IPI in a predictive multivariate model
The predictive capacity of the integrate final model was slightly higher in each one of the quartiles. Moreover, the separation into groups with different outcome was better.
Biological score + IPI
Time (months)
806040200
Pro
babi
lity
of s
urvi
val
1,0
,8
,6
,4
,2
0,0
p
Risk-stratification for lymphoma patients. DLBCL
The protein expression-based scorewith 8 markers complements the
information obtained from the use ofthe IPI, allowing patients to be
assigned to different risk categorieswith unprecedent accuracy.
PET Y CANCERPET Y CANCER18F18F--FDGFDG
Mayor captación en tumores vs no tumorMayor captación en tumores indiferenciadosCorrelación con:
EstadioMicroinvasiónProliferación celularRespuesta a la QTSupervivencia
Nuevo proyecto tissuearrays
PET Y MICROARRAYPET Y MICROARRAYEN CANCER DE PULMONEN CANCER DE PULMON
Correlación con factores de proliferación, apoptosis, necrosis y proliferación vascular
After “The Anatomy Lecture of Dr. Nicolaes Tulp” – Rembrandt, 1632(Courtesy of Dr. Carlos Cordón, New York, USA)