Nhuộm Hematoxylin và Eosin (H&E)
Hematoxylin và Eosin (H&E) là một kỹ thuật phòng thí nghiệm phổ biến được sử dụng trong nghiên cứu để cung cấp cái nhìn chi tiết về cấu trúc mô. Hematoxylin là chất ưa kiềm và được sử dụng để hình dung chi tiết hạt nhân với sắc thái hạt nhân xanh lam, và eosin được sử dụng để xác định tế bào chất, bào quan và các thành phần ngoại bào có màu hồng/đỏ.
Thông tin này có thể được sử dụng trong nghiên cứu dựa trên mô để xác định tổ chức và sự mất tổ chức tương tự của các tế bào, bất thường về nhân và thâm nhiễm viêm thường liên quan đến các bệnh như ung thư hoặc như một thước đo hiệu quả thuốc và/hoặc độc tính của quá trình phát triển thuốc. Để giải thích chính xác các tiêu bản H&E mô học, việc chuẩn hóa và tính nhất quán của nhuộm là rất quan trọng, cũng như chất lượng hình ảnh của các tiêu bản để phân tích.
Nâng cao chất lượng hình ảnh nhuộm H&E
Bệnh lý học kỹ thuật số đang ngày càng được các công ty dược phẩm sinh học và các tổ chức nghiên cứu hợp đồng/lâm sàng sử dụng để hợp lý hóa quy trình phát triển thuốc cho mục đích khám phá và nghiên cứu tiền lâm sàng. Việc chuyển đổi soi tiêu bản dưới kính hiển vi sang quét toàn bộ hình ảnh tiêu bản được số hóa mở ra những khả năng mới cho sự hợp tác toàn cầu từ xa và cho phân tích định lượng.
Việc giải thích các tiêu bản H&E của các nhà nghiên cứu bệnh học thường là bán định lượng hoặc định tính và có thể phụ thuộc vào sự khác biệt giữa các quan sát viên do sự khác biệt về kinh nghiệm. Phân tích định lượng các đặc điểm bệnh lý, đặc biệt là các thuật toán được tự động hóa, có thể giúp giảm độ lệch, chuẩn hóa việc giải thích giữa các quan sát viên, đồng thời giảm thời gian dành cho phân tích và tăng lượng dữ liệu trả về.
Cơ hội này có thể trở nên đặc biệt quan trọng với sự ra đời của các xét nghiệm khó có thể phân biệt bằng mắt thường, chẳng hạn như xét nghiệm đa phân tử, hoặc định lượng các thông số phức tạp hơn như thay đổi hình thái hoặc các dấu hiệu biểu hiện đặc điểm nhuộm lan tỏa trên nhiều ngăn tế bào.
Ví dụ, Martino (2020) đã sử dụng Leica Biosystems Aperio AT2 kết hợp với phần mềm phân tích hình ảnh nguồn mở (QuPath) để quét và phân tích các mô nhuộm H&E và hóa mô miễn dịch. Họ đã sử dụng phương pháp phân tích kỹ thuật số này để khám phá khả năng dự đoán nhãn Ki67 (dấu ấn sinh học được sử dụng để phát hiện phần tế bào tăng sinh), bằng cách sử dụng các phần nhuộm H&E của ung thư biểu mô tế bào vảy miệng. Họ phát hiện ra rằng mật độ quang học trung bình hematoxylin hạt nhân, phản ánh sự ngưng tụ chromatin, là một thông số tiềm năng có thể phát hiện các tế bào dương tính với Ki67, được xác nhận bằng phương pháp nhuộm hóa mô miễn dịch tuần tự. Khả năng dự đoán tương đương H&E của tính dương tính miễn dịch mô hóa học có khả năng bảo tồn các nguồn mô quý giá và tối đa hóa lượng dữ liệu thu được từ cùng một tiêu bản.
Hình 2 và 4 từ Martino (2020) cho thấy:
- Trường chồng chéo với SCC (ung thư biểu mô tế bào vảy) thu được từ mẫu đã tẩy màu H&E nhuộm Ki67. (A) Các ô H&E chỉ ra một số tế bào được chọn để phân tích đặc trưng; (B) Ki67/MIB1 IHC (hóa mô miễn dịch). Các ô màu đỏ và xanh lá cây, tương ứng, đại diện cho các tế bào được đánh dấu tích cực và tiêu cực.
- Hình ảnh đại diện cho thấy báo cáo đồ họa về dự đoán trạng thái Ki67. Màu của các ô vuông chồng lên nhau cho thấy trạng thái Ki67 thực tế như được quan sát thấy trong trường tương ứng của phần nhuộm miễn dịch Ki67.
Chất lượng hình ảnh trong quá trình quét rất quan trọng đối với việc phân tích thủ công, nhưng cũng quan trọng khi áp dụng các thuật toán như vậy để đảm bảo rằng các thông số được định lượng là biểu diễn thực sự của bệnh lý chứ không phải là hiện tượng giả.
Leica Biosystems cung cấp giải pháp toàn diện cho nhuộm mô học, bao gồm máy nhuộm, máy quét bệnh lý kỹ thuật số và phần mềm quản lý tiêu bản.
Hãy xem các hình ảnh bên dưới để biết một số ví dụ về các tiêu bản nhuộm H&E được quét bằng Aperio GT 450 và xem bằng Aperio eSlide Manager. Hãy tự mình xem độ rõ nét và chất lượng của các hình ảnh được tạo ra.
References
- Martino F, Varricchio S, Russo D, Merolla F, Ilardi G, Mascolo M, dell’Aversana GO, Califano L, Toscano G, De Pietro G, Frucci M, Brancati N, Fraggetta F, Staibano S. A Machine-learning Approach for the Assessment of the Proliferative Compartment of Solid Tumors on Hematoxylin-Eosin-Stained Sections. Cancers. 2020; 12(5):1344. https://doi.org/10.3390/cancers12051344
Minh Khang là nhà phân phối và nhập khẩu trực tiếp các thiết bị Giải phẫu bệnh từ hãng Leica Biosystems.
EN