TISSUE MICROARRAYS (PUCES TISSULAIRES) Dr Gaëlle Fromont CHU Poitiers

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1 TISSUE MICROARRAYS (PUCES TISSULAIRES) Dr Gaëlle Fromont CHU Poitiers

2 Principe Construction Techniques réalisables sur TMA Analyse des résultats: lecture Interprétation - Intégration des résultats Intérêts Limites Applications

3 Principe Array: analyse simultanée sur un même support Gène array Tissue microarray 1 échantillon Multiples marqueurs Multiples échantillons 1 marqueur Génome: CGH array Transcriptome: cdna array Protéome: protein array Génome: FISH Transcriptome: HIS Protéome: IHC

4 Principe Gène array génique profil génomique ou d expression Milliers de gènes: débrouillage screening «pêche à la ligne» Validation sur de grandes séries d échantillons Validation in situ type de cellule expression du marqueur dans la cellule

5 Apport de l étude d expression in situ Type d expression cellule tumorale vs stroma Expression au sein de la cellule noyau vs cytoplasme

6 Principe des TMA: analyser sur une seule lame plusieurs centaines d échantillons Tissue arrayer inclusion dans un bloc de paraffine de plusieurs centaines de cylindres biopsiques prélevés à partir de différents blocs

7

8 Construction Préparation Sélection et préparation des blocs Matrice de localisation Préparation Construction

9 Construction Sélection et préparation des blocs

10 Construction Matrice de localisation

11 Construction

12 Construction

13 Construction Prélèvements 0.6 à 2 mm 2 mm: + fragile - de prélèvements par bloc + représentatif de l architecture indiqué pour petites lésions avec un ciblage difficile

14

15 Construction Lame Bloc receveur > 500 prélèvements / bloc 200 lames /bloc > tests / bloc

16 Matériel arrayé Tissu fixé (formol, AFA) Tissu congelé (sur carboglace, en OCT) Lignées cellulaires

17 Cellules Tissu congelé

18 Techniques Colorations standard Immunohistochimie HIS (CISH ou FISH) Ploïdie

19 Techniques Colorations standard: contrôle morphologique

20 Immunohistochimie Techniques

21 Hybridation in situ Techniques

22 (Analyse des résultats lecture (IHC Manuel Résultats quantitatifs Intensité de marquage Pourcentage de cellules marquées Résultats qualitatifs Type de cellules marquées Type de marquage au sein de la cellule Analyse d image

23 Interprétation Intégration des résultats +++ Masse de résultats Base de données: clinique, biologiques, évolutives, d expression Traitements statistiques Analyse biomathématique Clustering: groupement des tumeurs en fonction de leur similarité d expression

24

25 Intérêt Criblage de nombreux marqueurs sur d importantes séries de prélèvements Rapidité Coupe Marquage Lecture: jq 2300 biopsies en 4 H

26 Intérêt > 25% des marquages IHC diffèrent d un labo à l autre Comparatif Standardisation Même épaisseur de coupe Même restauration antigénique Mêmes conditions de marquage: température, dilution, temps d incubation

27 Intérêt Consommation tissulaire minimale

28 Intérêt Moindre coût Ki blocs 2184 Euros 11 Euros

29 Limites Perte de matériel à la coupe Technique de scotch Multiples répliquats

30 Limites Mauvais ciblage en cas de petit foyer Utiliser les plus gros trocards (1 ou 2 mm) Multiples répliquats

31 Limites Hétérogénéité des tissus des lésions Héterogénéité de l expression génique et donc des marquages

32 Détermination du nombre de cylindres nécessaires pour chaque type de tissu, chaque type de marqueur Erb B2 sur cancer du sein: 6 répliquats Cancers prostatiques: 3 répliquats Récepteur oestrogènes sur cancer du sein: 1 répliquat

33 Applications (1) Validation de l expression génique des gènes arrays cdna array CGH array IHC FISH Etudes de concordance

34 Applications (2) Screening de l expression de nouveaux AG Arrays multi-tissus, multi-tumeurs

35 Applications (3) Contrôle qualité Mise au point de techniques IHC Utilisation en contrôle pour IHC sur GC Contrôle externe Contrôle interne Arrays multi-tissus, multi-tumeurs

36

37 Applications (4) Rôle éducationnel Etude de reproductibilité et concordance d analyse Bases de données internet Exemple: Etude de la reproductibilité du score de Gleason dans les cancers prostatiques

38

39 Applications (5) Utilisation pour études IHC de routine hospitalière Marquages IHC systématiquement effectués sur certaines tumeurs Nécessitant une standardisation ++ car conséquences thérapeutiques ER, PR, HER2 dans les cancers du sein

40 Applications (6) Validation des différents profils d expression IHC dans les tumeurs Evaluation de l aide au diagnostic Définir une stratégie diagnostique

41 Tumeurs du rein

42 Applications (7) Tester marqueurs diagnostiques potentiels Arrays tissus normaux, tumeurs, lésions non tumorales

43

44 Applications (8) Evaluation marqueurs pronostiques ou de marqueurs de réponse aux traitements TMA de tumeurs avec un statut évolutif connu Les profils d expression multigènes sont plus performants en terme de pronostic que l expression d un gène Exemple: expression EZH2 / E Cadherin dans les cancers prostatiques

45 Amélioration pour le contrôle qualité et la reproductibilité en pratique de «routine» Intégration de l AP et des études in situ Dans les recherches de profils d expression multigéniques «reclassification» d entités pathologiques et surtout des tumeurs en fonction de la signature moléculaire

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