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DOI: 10.1055/s-0042-1747230
4D-Analyse von Lymphozytenbewegungen in frischem Lymphknotengewebe als Grundlage zukünftiger Diagnostik bei malignen Lymphomen
Während über die morphologischen und genomischen Merkmale von Lymphozyten in Lymphknotengewebe viel bekannt ist, existiert wenig Wissen über die Beweglichkeit und Interaktion primärer menschlicher Lymphozyten in Lymphknoten. Ziel dieser Studie war es daher, Bewegung von Lymphozyten in frischem menschlichen Lymphknotengewebe darzustellen.
Verdächtige Lymphknoten wurden exstirpiert, repräsentatives Gewebe der Routinediagnostik zugeführt und ein 2-mm-Stück des verbleibenden Gewebes in 5% niedriggelierende Agarose eingebettet. Alle folgenden Verarbeitungs- und Untersuchungsschritte wurden, um das Überleben und die Motilität der Lymphozyten nicht einzuschränken, unter besonderen Kautelen durchgeführt. Es wurden 350 µm dicke Scheiben geschnitten und mit Antikörpern (PD-1 und CD 20) gefärbt. Anschließend wurden diese Präparate in einer speziellen Kammer mit Sauerstoff, CO2 und Nährstoffen versorgt und mit einem konfokalen Lasermikroskop untersucht. Für die vierdimensionale Analyse der Zellmigration wurden über die Dauer von 20 min alle 10-20 s Bilderstapel von 10-12 Schnitten (z-Schritt=5 µm) in Tiefen von bis zu 80 µm aufgenommen. Die Bewegungen der Lymphozyten wurden automatisiert mit einer Imaris-Software nachverfolgt und ausgewertet.
Es wurden fünf Fälle von Lymphadenitis (2 x EBV, 2 x unspezifisch und 1 x Kikuchi-Fujimoto) untersucht. Die mittleren Geschwindigkeiten der CD20-positiven B Zellen betrug 5,73 µm/min. Die durchschnittliche Geschwindigkeit der PD-1 Zellen betrug 8,31 µm/min.
Es ist gelungen, die Bewegung von Lymphozyten in frischem menschlichem Lymphknotengewebe nachzuverfolgen und hinsichtlich der Geschwindigkeit auszuwerten. Dieser 4d Ansatz der Diagnostik wird in Zukunft vermehrt eine Rolle bei dem Verständnis und der Diagnosestellung von Lymphomen spielen.
Publikationsverlauf
Artikel online veröffentlicht:
24. Mai 2022
© 2022. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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