A new remedy in pathology practice: Molecular solution to sample mix-Up

Patoloji pratiğinde yeni bir çare uygulaması:örnek karışıklığına moleküler çözüm

Özet

Amaç: Patoloji pratiğinde, tüm önlemlere rağmen, nadir de olsa tanı örneğinin ‘aidiyeti’ konusunda kuşkular yaşanmaktadır. Bu durumun istenmeyen sonuçlara yol açma potansiyeli taşıdığı kuşkusuzdur. Bu çalışmada, tanı örneklerinin karışıklığı kuşkusunu gidermeye ve örneklerin ‘aidiyetini’ belirlemeye yönelik bir uygulama tanımlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Genomda tanımlı kısa tekrar bölgelerinden (STR) CSF1PO, TH01, TPOX, D3S1358, D5S818, D7S820, D8S1179, D13S317, D16S539 ve Penta E’yi içeren biyoinformatik ayrım gücü yüksek ve uygulanabilirliği kolay bir kombinasyon seçilmiştir. Olası tanı materyali karışıklığı, iki farklı kişiye ait 3 doku örneği üzerinden model 1, model 2 ve model 3 olarak 3 farklı durumda kurgulanmıştır. Seçilen dokulardan A (tükürük bezi) ve B (çizgili kas) kodlu olanlar aynı kişiye, C (uterus duvarı) kodlu olan ise farklı bir kişiye aittir. Modellerden ilkinde karışıklık yoktur (M1: A/B). İkincisinde 2 tanı materyali arasında karışıklık vardır (M2: B/C). Sonuncuda ise 2 kişiye ait 3 tanı materyali arasında karışıklık vardır (M3: A/B/C). Örneklerden DNA ekstraksiyonu yapılmış ve her bir STR için özel primerlerle hedeflerin ayrı ayrı PCR amplifikasyonu yapılmıştır. Amplikonlar kimyasal denatürasyondan sonra, DNA tek zincirinin konformasyon farklılığına (SSCP) dayalı ayrım için poliakrilamid jel matrikste elektroforeze tabi tutulmuştur. Bu matrikste her STR için oluşan özgün konformasyon paternlerinin ‘aynı/farklı olma’ prensipine göre, M1, M2 ve M3 modellerindeki tanı materyalinin aidiyeti irdelenmiştir. Bulgular: M1, M2 ve M3 modellerinin her birinde 10 ayrı STR SSCP paterni değerlendirilerek, tükürük bezi, çizgili kas ve uterus duvarı örnekleri tek tek ayırt edilebilmiştir. Sonuç: Tanı örneği karışıklığını çözmeyi amaçlayan bu uygulama basit ve ucuz bir SSCP uygulamasıdır ve ne kadar etkili çalıştığı olası model karışıklıklarında gösterilmiştir.

Abstract

Objective: Although very rare, suspicious situations about the identity of diagnostic tissue material have been encountering in pathology practice. Such situations undoubtedly have the potential to create undesirable results. In the present study, an application targeting getting rid of any doubts about the identity of the diagnostic tissue samples is described. Material and Method: A combination of short tandem repeats (STR) of the human genome consisting of CSF1PO, TH01, TPOX, D3S1358, D5S818, D7S820, D8S1179, D13S317, D16S539 and Penta E were selected on the basis of ease of application and bioinformatic discrimination power. Possible forms of diagnostic tissue mix up were set in 3 different models with 3 diagnostic tissue samples of 2 different cases. Of the tissue samples selected, A (salivary gland) and B (striated muscle) belonged to the same case and C (uterus wall) belonged to another case. In the first model, there was no problem about tissue identity (M1: A/B). In the second model, two different diagnostic material were mixed up (M2: B/C). In the last model, there were 3 diagnostic material obtained from 2 different cases (M3: A/B/C). DNA was extracted from all tissue samples and all of the selected 10 STR were amplified with specially designed primers by PCR. After chemical denaturation, amplicons were submitted to polyacrylamide gel electrophoresis for discrimination of single DNA strands according to their conformation polymorphism (SSCP). Special patterns of each STR in the gel matrix obtained from M1, M2 and M3 models, were evaluated on the principle of being ‘same or different’ to determine the diagnostic material identity. Results: Each of the salivary gland, striated muscle and uterus wall samples were correctly identified (matched with the right source cases) after evaluating 10 different STR SSCP patterns designed under M1, M2 and M3 models. Conclusion: This application targeting to solve diagnostic tissue identity problems is a simple and cheap application of SSCP and its efficacy was proven on the designed models.