ТКАНЕВЫЕ МАТРИЦЫ: НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИАГНОСТИКИ В ОНКОГИНЕКОЛОГИИ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Метод тканевых матриц активно развивался и модернизировался в последние 20 лет. Изучены многие аспекты этого метода, а именно: соответствие результатов матричной технологии результатам стандартных исследований, трудозатраты по созданию матрицы, варианты оценки результатов исследования, сохранение антигенности тканей и т. д. В настоящей статье метод тканевых матриц использован для изучения злокачественных опухолей женской репродуктивной системы у большого контингента больных. Оцененные на практике высокая пропускная способность, возможность быстрого стандартизованного обследования большого количества пациентов на различные маркеры, экономичность и адекватность метода позволяют рекомендовать его для широкого внедрения в практику. Применение тканевых матриц в клинической гистологии существенно расширяет возможности диагностики различных видов патологии и способствует становлению предиктивной медицины. Скорость, с которой новые прогностические факторы, определяющие модальность терапии, генерируются и переносятся в клиническую практику, требует новых методологических подходов, дающих возможность своевременной или ретроспективной оценки этих клинически значимых факторов у большого количества пациентов. Широкое использование тканевых матриц в ближайшее время должно стать интегральной частью ежедневной работы при проведении научных и рутинных клинических исследований.

Об авторах

Э К АЙЛАМАЗЯН

ГУ «Научно-исследовательский институт акушерства и гинекологии им. Д. О. Отта РАМН», Санкт-Петербург

Академик РАМН

И М КВЕТНОЙ

ГУ «Научно-исследовательский институт акушерства и гинекологии им. Д. О. Отта РАМН», Санкт-Петербург

Н Э БОНДАРЕВ

Санкт-Петербургский ГУЗ «Городской клинический онкологический диспансер»; Военно-медицинская академия им. С М. Кирова, Санкт-Петербург

Кафедра акушерства и гинекологии

И Э БОНДАРЕВ

Военно-медицинская академия им. С М. Кирова, Санкт-Петербург

Кафедра акушерства и гинекологии

И Н КОСТЮЧЕК

ГУ «Научно-исследовательский институт акушерства и гинекологии им. Д. О. Отта РАМН», Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Batiffora Н. The multitumor (sausage) tissue block: novel method for immunohistochemical antibody testing // Lab. Invest. 1986. Vol. 55. P. 244-248.
  2. Batiffora Н., Mehta P. The checkerboard tissue block. An improved multitissue control block // Lab. Invest. 1990. Vol. 63. P. 722-724.
  3. Budwit-Novotay D.A., McCarty K.S., Cox E.B. et al. Immunohistochemical analyses of estrogen Receptor in Endometrial Adenocarcinoma Using a Monoclonal Antibody // Cancer Res. 1986. Vol. 46. P. 5419-5425.
  4. Camp R.L., Charette L.A., Rimm D.L. Validation of tissue microarray technology in breast carcinoma // Lab. Invest. 2000. Vol. 80. P. 1943-1949.
  5. Fons G., Hasibuan S.M., van der Velden J., ten Kate F.J.W. Validation of tissue microarray technology in endometrioid cancer of the endometrium // J. Clin. Pathol. 2007. Vol. 60. P. 500-503.
  6. Hoos A., Urist M.J., Stojadinovic A. et al. Validation of tissue microarray for immunohistochemical profiling of cancer specimens using the example of human fibroblastic tumors //Am. J. Pathol. 2001. Vol. 158. P. 1251-1254.
  7. Kallioniemi O., Wagner U., Kononen J., Sauter G. Tissue microarray technology for high-throughput molecular profiling of cancer // Hum. Mol. Genet. 2001. № 10. P. 657-662.
  8. Kononen 1., Bubendorf L., Kallioniemi A. et al. Tissue microarrays for high-throughput molecular profiling of tumor specimens //Nat. Med. 1998. № 4. P. 844-847.
  9. Liu C.L., Prapong W., Natkunam Y. et al. Software tools for high-throughput analysis and archiving of immunohistochemistry staining data obtained with tissue microarrays //Am. J. Pathol. 2002. Vol. 161. № 5. P. 1557-1565.
  10. McCarty K.S., Jr., Sbazo E., Flowers J.L. et al. Use of Monoclonal anti-estrogen receptor antibody in the immunohistochemical evaluation of human minors // Cancer Res. 1986. Vol. 46 (SuppL). P. 4244s-4248s.
  11. Montgomery K., Zhsao M., van de Rijn M., Natkunam Y. A novel method for making "tissue" microarrays from small number of suspension cells //Appl. Immnunohistochem. Mol. Morphol. 2005. № 13. P. 80-84.
  12. Packeisen J., Korsching E., Herbst H. et al. Demystified.. tissue microarray technology // Mol. Pathol. 2003. Vol. 56. P. 198-204.
  13. Rimm D.L., Camp R.L., Charette L.A. et al. Amplification of tissue by construction of tissue microarray // Exp. Mol. Pathol. 2001. Vol. 70. P. 255-264.
  14. Sauter G., Mirlacher M. Tissue microarrays for predictive molecular pathology // J. Clin. Pathol. 2002. Vol. 55. P. 575-576.
  15. Schoenberg Fezjo M., Slamon D.J. Frozen tumor tissue microarray technology for analysis of tumor RNA, DNA and proteins //Am. J. Pathol. 2001. Vol. 150. P. 1645-1650.
  16. Wan W.H., Fortina M.B., Furmansky P. A rapid and efficient method fro testing immunohistochemical reactivity of monoclonal antibodies against multiple tissue samples simultaneously//J. Immunol. Methods. 1987. Vol. 103. P. 121-129.
  17. Wang L., Deavers M.T., Malpica A. et al. Tissue array: a simple and cost-effective method for high-throughput studies // Appl. Immunohistochem. Mol. Morphol. 2003. № 11. P. 174-176.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© АЙЛАМАЗЯН Э.К., КВЕТНОЙ И.М., БОНДАРЕВ Н.Э., БОНДАРЕВ И.Э., КОСТЮЧЕК И.Н., 2009

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».