Tissue matrices: New technologies to increase the diagnostic efficiency in oncogynecology


Cite item

Full Text

Abstract

The method of tissue microarrays (TMA), invented by H. Battifora [1], was developing actively and modernized during last 20 years. Many aspects of this method have been studied: validation of the results of TMA technology to the results of the standard research methods, the expenses of TMA creation, variants of the estimation of the results of TMA research, tissue antigenicity preservation etc [4, 5,17]. Recently research of paraffin tissue banks in the aim of retrospective search for new tumor markers was considered as «a titanic work». Today TMA method makes this work a reality [12]. The authors of the present publication have used TMA method for studying of malignant gynecologic tumors in big cohorts of patients. High-throughput, estimated in practice, an opportunity of the fast standardized analyses of numerous patients for various biomarkers, economy and adequacy of TMA method allow to recommend this method for practical use. Application of TMA method in clinical histology expands the diagnostic opportunities for different kinds of pathology essentially and promotes the foundation of predictive medicine [14]. The speed with which new prognostic factors, defining the modality of therapy, are generated and transferred into clinical practice, demands the new methodological approaches enabling real-time or retrospective estimation of these clinically significant factors in numerous patients. Wide use ofTMA method will become an integrative part of work for scientific and routine clinical research in future.

About the authors

E K Aylamayan

Ott Institute of Obstetrics and Gynecology of the Russian Academy of Medical Sciences, St. Petersburg

Академик РАМН

I M Kvetnoy

Ott Institute of Obstetrics and Gynecology of the Russian Academy of Medical Sciences, St. Petersburg

N E Bondarev

Sity Clinical oncologic dispensary», St. Petersburg; Military Medical Academy, St. Petersburg

Кафедра акушерства и гинекологии

I E Bondarev

Military Medical Academy, St. Petersburg

Кафедра акушерства и гинекологии

I N Kostujchek

Ott Institute of Obstetrics and Gynecology of the Russian Academy of Medical Sciences, St. Petersburg

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2009 Aylamayan E.K., Kvetnoy I.M., Bondarev N.E., Bondarev I.E., Kostujchek I.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».