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2019, Número 4

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Rev Cubana Hematol Inmunol Hemoter 2019; 35 (4)


Diseño de un panel de citometría de flujo para muestras de sangre, ascitis y tejido ovárico

Villegas VCA, Torres LG, Morejón MA, Arango PMC

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 29
Paginas: 1-19
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RESUMEN

Introducción: El cáncer epitelial de ovario (CEO) ocupa el sexto lugar en incidencia y mortalidad a nivel mundial yen Cuba, el quinto en incidencia. Este cáncer es inmunogénicoy sus células malignas crecen en interacción conlas células inmunitarias. Su curso clínico depende del infiltrado inflamatorio acompañante del tumor. La citología e histopatología son los métodos diagnóstico de elección. Sin embargo, la citometría de flujo emerge como una tecnología de mayor sensibilidad, objetividad y rapidez. Objetivo: Diseñar un panel multicolor de citometría de flujo para inmunofenotipar el infiltrado linfocitario de tres tipos de muestras de pacientes con CEO. Métodos: Se realizó un diseño experimental, para la creación y evaluación de un panel multicolor de citometríade flujo, en el laboratorio de Inmunología del Instituto Nacional de Oncología y Radiobiología. El panel se diseñó en sangre de 3 sujetos sanos y se optimizó para sangreperiférica en 33 sujetos sanos y, en sangreperiférica, ascitis y tejido tumoral ovárico de tres pacientes con CEO. En cada muestra se inmunofenotiparonvarias poblaciones linfocitarias. Resultados: Se seleccionaron 11 marcadores antigénicospara el inmunofenotipo, el panel quedó conformado por 4 tubos de citometría. La metodología se pudo aplicar a las muestras de ascitis y tejido tumoral sin interferencias, se obtuvieron porcentajes de lassubpoblaciones linfocitarias dentro de los valores esperados. Conclusiones: El paneldiseñado permitió inmunofenotipar linfocitos en distintos tipos de muestras de pacientes con CEO, con resultados confiables y reproducibles. Esta metodología puede extenderse a la realización de inmunofenotipaje en otras enfermedades.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. MINSAP. Anuario estadístico de salud. 2017. La Habana, 2018. Revisado: (24/09/2018). Disponible en: www.sld.cu/sitios/dne

  2. Reid BM, Permuth JB, Sellers TA. Epidemiology of ovarian cancer: a review. Cancer Biol Med. 2017;14:9-32.

  3. Berek JS, Crum C, Friedlander M. Cancer of the ovary, fallopian tube, and peritoneum. Int J GynecolObstet. 2015;131:111-22.

  4. Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer Statistics, 2017. CA Cancer J Clin 2017;67(1):7-30.

  5. Lukesova S, Vroblova2 V, Tosner J, KopeckyJ,Sedlakova I, Čermáková E, et al. Comparative study of various subpopulations of cytotoxic cells in blood and ascites from patients with ovarian carcinoma.ContempOncol (Pozn) 2015;19(4):290–99.

  6. Zhang B, Chen F, Xu Q, Han L, Xu J, Gao L, et al. Revisiting ovarian cancer microenvironment:a friend or a foe?Protein Cell 2018, 9(8):674–92.

  7. Kitamura T, Bin-Zhi Q, Pollard JW. Immune cell promotion of metastasis. Nat Rev Immunol. 2015;15:73-86.

  8. Wefers C, Duiveman-de Boer T, Yigit R, Zusterzeel PLM, van Altena AM, Massuger LFAG, et al. Survival of Ovarian Cancer Patients Is Independent of the Presence of DC and T Cell Subsets in Ascites. FrontImmunol. 2019;9:1-10.

  9. Quijano S, Guzmán P, De los Reyes I, Córdoba M. Estudio de concordancia entre citología convencional y citometría de flujo en la identificación de infiltracionneoplástica del líquido cefalorraquídeo en pacientes con diagnóstico de leucemia aguda. UM 2016;57(2):163-70.

  10. Wang L, Hoffman RA. Standardization, calibration, and control in flow cytometry. Curr Proto Cytom. 2017 Jan;79:1.3.1-1.3.27. doi: 10.1002/cpcy.14.

  11. Cossarizza A, Chang HD, Radbruch A, Akdis M, Andrä I, Annunziato F, et al. Guidelines for the use of flow cytometry and cell sorting in immunological studies. Eur J Immunol 2017; 47:1584-797.

  12. Lan C, Heindl A, Huang X, Xi S, Banerjee S, Liu J, Yuan Y. Quantitative histology analysis of the ovarian tumour microenvironment. Sci Rep. 2015;5:1-12.

  13. Panizo A, Idoate MA. Doble marcaje en inmunohistoquímica. RevEsp Patol.1998;31(3):287-90.

  14. World Medical Association. Declaration of Helsinki ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA 2013;310(20):2191-94.

  15. Pillai V, Dorman DM. Flow Cytometry of Nonhematopoietic Neoplasms. ActaCytol. 2016; 60:336-43.

  16. Finak G, Langweiler M, Jaimes M, Malek M, Taghiyar J, Korin Y,et al. Standardizing Flow Cytometry Immunophenotyping analysis from the Human Immunophenotyping Consortium. Sci Rep. 2016 Feb;6:20686. doi: 10.1038/srep20686.

  17. Mateus J, Lasso P, González JM, Puerta CJ, Cuellar A. Diseño de un panel multicolor para evaluar moléculas intracelulares y de superficie mediante citometría de flujo. Biomédicas 2013; 33:660-72.

  18. Curiel TJ, Coukos G, Zou L, Alvarez X, Cheng P, Mottram P, et al. Specific recruitment of regulatory T cells in ovarian carcinoma fosters immune privilege and predicts reduced survival. Nat Med.2004;10(9):942-49.

  19. Jang M, Poh-Yin Y, Hasegawa K, Ikeda Y, Fujiwara K, Fleming GF, et al. Characterization of T cell repertoire of blood, tumor, and ascites in ovarian cancer patients using next generation sequencing. Oncoimmunol. 2015;4(11):1-10.

  20. Liang H, Chu X, Zhao J, Xing G, SI Y. Elevated peripheral blood B lymphocytes and CD3+CD4‑CD8‑T lymphocytes in patients with non‑small cell lung cancer: A preliminary study on peripheral immune profile. Oncol Lett. 2018;15:8387-95.

  21. Apoil PA, Puissant-Lubrano B, Congy-Jolivet N, Peres M, Tkaczuk J, Roubinet F, et al. Reference values for T, B and NK human lymphocyte subpopulations in adults. Data Brief. 2017; 12:400-4.

  22. Villegas-Valverde CA, Kokuina E, Breff C. Estimating normal Values of rare T-Lymphocyte populations in peripheral blood of healthy Cuban adults. MEDICC Review. 2018;20(4):20-6.

  23. Kokuina E, Breff C, Villegas-Valverde CA, Mora-Díaz I. Normal values of T, B and NK lymphocytes subpopulations in peripheral blood of healthy Cuban adults. MEDICC Review.2019;21(2-3):16-21.

  24. Johansson U, Bloxham D, Couzens S, Jesson J, Morilla R, Erber W, et al. Guidelines on the use of multicolour flow cytometry in thediagnosis of haematological neoplasms. Br J Haematol.2014 May;165(4):455-88. doi: 10.1111/bjh.12789.

  25. Kovacsovics-Bankowski M, Chisholm L, Vercellini J, Tucker CG, Montler R, Haley D, et al.Detailed characterization of tumor infiltrating lymphocytes in two distinct human solidmalignancies show phenotypic similarities. J Immunother Cancer. 2014 Nov;2(1):38. doi: 10.1186/s40425-014-0038-9.

  26. Hegde PS, Karanikas V, Evers S.The Where, the When, and the How of Immune Monitoring for Cancer Immunotherapies in the Era of Checkpoint Inhibition.Clin Cancer Res.2016;15;22(8):1865-74.

  27. Matsuzaki J, Tsuji T, Chodon T, Ryan C, Koya RC, Odunsi K. A rare population of tumor antigen-specific CD4+CD8+ double-positive αβ T lymphocytes uniquely provide CD8-independent TCR genes for engineering therapeutic T cells. J Immunother Cancer. 2019;7:1-18.

  28. Saraiva DP, Jacinto A, Borralho P, Braga S, Cabral MG. HLA-DR in cytotoxic T lymphocytes predicts breast vancer patients’ response to neoadjuvant chemotherapy. Front Immunol.2018; 9:2605. doi: 10.3389/fimmu.2018.02605

  29. Kahraman DS, DinizG,Sayhan S, Sayar C, Ayaz D, Gokcu M, et al. The prognostic significance of pdl1 and foxp3 expressions in tumor cells and thetumor microenvironment of ovarian epithelial tumors. Int J ClinExpPathol. 2018;11(8):3884-90.




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