
mIHC高内涵病理分析技术,以多靶点组织染色、全景数字病理扫描、智能定量病理分析技术为依托,在组织水平实现了单细胞精度的多元统计分析,是细胞组学时代重要的研究技术平台。高内涵病理分析在肿瘤、免疫、神经等研究领域以及对应的药物开发中都有着广泛的应用价值。特别是在热门的肿瘤免疫研究领域,高内涵病理分析技术成为描绘肿瘤微环境免疫状态的重要工具。通过多靶点病理染色和成像分析,可以在肿瘤组织原位准确测定不同免疫细胞亚群的表型、丰度、状态和相互关系,进而定量描绘肿瘤免疫微环境的实际状态,为个性化免疫诊疗策略的制定提供辅助支持。
Part A 多重抗体染色

Part B 组织微环境全景分析
通过多靶点组织原位标记、多通道叠加信号识别、多指标形态定量分析三个环节的技术突破,在一张组织切片上原位检测多种生物标记物的表达水平(n≥5),借以识别组织上每个细胞的表型类别、功能状态及其相互关系,并给出具有统计学意义的细胞组学数据。该方法非常适合全面描绘复杂的组织微环境信息,称之为组织微环境全景分析技术(Tissue Microenvironment Landscape Analysis)。

基于抗原、抗体特异性结合的原理,借助不同的荧光染料标记,实现组织或细胞的原位多靶点染色。

利用光谱成像技术,以纯光谱算法拆分混染的各色信号。

智能组织和细胞识别,多指标批量分析。
单张玻片上复染多种标记物,共同展现样本的结构和功能信息。

高内涵病理数据

灵活的实验方案

高置信度结果

巨大的临床应用开发潜力



样本制备
制备病理组织切片
全景染色(手工/自动)
通过特异性抗体对目标蛋白进行染色标记
全景扫描
对染色玻片进行多通道扫描成像
定量分析
通过形态识别,输出单细胞精度的统计结果
统计作图
分析细胞表型、丰度、状态及其相互关系
样本制备
全景染色(手工/自动)
全景扫描
定量分析
统计作图
| 适用样本 | 组织形式 | 玻片要求 |
|---|---|---|
|
|
|
| 靶标类型 | 靶标名称 | 人 | 小鼠 |
|---|---|---|---|
| T Cell | CD3 | ● | ● |
| CD4 | ● | ● | |
| CD8 | ● | ● | |
| FoxP3 | ● | ● | |
| CD45RO | ● | ||
| MHC Class II | ● | ● | |
| CD27 | ● | ||
| GranZyme B | ● | ||
| B Cell | CD19 | ● | ● |
| CD22 | ● | ||
| CD20 | ● | ||
| Dendritic Cell | CD11c | ● | ● |
| HLA-DR | ● | ||
| CD123 | ● | ● | |
| NK Cell | CD161c(NK1.1) | ● | |
| CD56 | ● | ||
| Macrophage | CD68 | ● | |
| CD163 | ● | ||
| F4/80 | ● | ||
| iNOS | ● | ||
| Monocyte | CD16 | ● | |
| CD14 | ● | ● |
| 靶标类型 | 靶标名称 | 人 | 小鼠 |
|---|---|---|---|
| MDSC | CD11b | ● | ● |
| Ly6G | ● | ||
| CCR2 | ● | ||
| Immune Inhibitor | PD-1 | ● | ● |
| PD-L1 | ● | ● | |
| TIM-3 | ● | ● | |
| LAG3 | ● | ● | |
| STING | ● | ||
| IDO | ● | ||
| CD47 | ● | ||
| CD39 | ● | ||
| CTLA-4 | ● | ||
| OX40 | ● | ||
| TIGIT | ● | ||
| T-bet | ● | ||
| VISTA | ● | ||
| Galectin-1 | ● | ||
| Galectin-9 | ● | ||
| Cancer Marker | panCK | ● | ● |
| CD15//SSEA1 | ● | ● | |
| Ki67 | ● |
| Panel 组合 | 样本 | 文献 |
|---|---|---|
| S15, CD68, CK | 人,肺癌NSCLC | Nat Med 2019 |
| PD-L1, PD-1, CD8, FoxP3, CD68, CK | 人,肺癌 | N Engl J Med 2018 |
| PD-L1, CD3, CD4, CD8, CD68, CK | 人,肺癌NSCLC | J Immuno Ther Cancer 2018 |
| CD3, CD20, CD21, CD23, CXCL13, CK | 人,肺癌 | Cancer Res 2018 |
| PD-L1, IDO-1, B7-H4, CK | 人,肺癌 | Clin Cancer Res 2017 |
| CD3, CD4, CD8, FoxP3 | 人,肺癌NSCLC | Cell 2017 |
| PD-L1, PD1, HLA-DR, IDO-1, S100 | 人,黑色素瘤 | Clin Cancer Res 2018 |
| PD-L1, CD3, CD4, CD8, FoxP3 | 人,黑色素瘤 | Scientific Reports 2018 |
| PD-L1, CD68, CD11c, panCK | 人,卵巢癌,黑色素瘤 | J Clin Invest 2018 |
| CD3, CD8, HLA-DR, Ki67, SOX10 | 人,黑色素瘤 | Cancer Immun Res 2018 |
| CD38, CD8, CD68 | 人,黑色素瘤 | Cell 2017 |
| CD4, CD8, CD68, PD-L1, VISTA | 人,前列腺癌 | Nat Med 2017 |
| PD-L1, CD3, CD4, CD8, FoxP3, CK18 | 人,乳腺癌 | Sci Transl Med 2017 |
| CD3, CD8, CD4, FoxP3, CK | 人,胰腺癌 | Nat Commun 2017 |
| PD-L1, CD68, CD33, CD11b, CD3, CD20, CD57 | 人,肝癌 | BJ Cancer 2018 |
| CD8, CD20, CD68, CD138, CD27, CD38 | 人,肝癌 | Gut 2017 |
| PD-L1, FoxP3, CD8 | 人,胃癌 | J Transl Med 2017 |
| PD-L1, CD3, CD8, FoxP3, CD163 | 人,结肠癌 | JCI Insight 2018 |
| CD3, CD8, CD57, T-Bet, CD45RO, GZMB, CD68, CD1A | 人,结直肠癌 | Sci Transl Med 2016 |
| CD8, Pax-5, A2aR, CD73 | 人,弥漫大B淋巴瘤 | Inter J Cancer 2019 |
| PD-L1, CD4, CD8, CD68, FoxP3 | 人,头颈癌 | Oncoimmunology 2018 |
| PD-L1, CD3, CD8, CD68, HLA-DR, SOX2 | 人,脑胶质瘤 | Nat Med 2019 |
| PD-L1, PD-1, CD8, SOX2 | 人,脑胶质瘤 | Nature 2019 |
| PD-L1, PD-1, CD8 | 人,脑胶质瘤 | Nat Med 2019 |