Uso de la técnica de micromatrices de tejido en histología veterinaria

Abstract

Las micromatrices de tejido son plataformas de alto rendimiento que permiten el análisis de decenas a cientos de muestras de tejidos en forma simultánea. Estas se han utilizado, en especial, para analizar tejidos neoplásicos. Sin embargo, los beneficios de su aplicación pueden ser aprovechados en otras áreas de investigación, como la embriología y la histología. El presente trabajo explora el uso de la técnica de micromatrices de tejido para el análisis morfológico y molecular de tejidos animales normales. Un total de 82 muestras de piel canina normal prenatal y posnatal fueron utilizadas para construir la matriz. A partir de ésta, se obtuvo una gran cantidad de secciones en las que se aplicaron técnicas de histología convencional y de inmunohistoquímica. Los resultados nos muestran la eficacia de la técnica para realizar el análisis morfológico y molecular de decenas de muestras de tejido normal en forma simultánea. Esto permite la evaluación más estandarizada de los tejidos, reduciendo así la variabilidad que puede ocurrir cuando se realizan ensayos sobre muestras individuales.

Tissue microarrays are platforms for high throughput simultaneous analysis of tens to hundreds of tissue samples. They have been used especially to analyze neoplastic tissues. However, the advantages of this technique could be applied to other research areas such as embryology and histology. This study explores the use of tissue microarrays for morphological and molecular analysis of normal tissues from animals. A total of 82 samples of normal skin from prenatal and postnatal dogs were selected and used to construct the array. A large number of sections from this array block were obtained and routine stain and immunohistochemistry techniques were applied. The results show the effectiveness of the technique for morphological and molecular analysis of a large number of normal tissue samples simultaneously. This allows the standardized assessment of tissues, thus reducing the variability that can occur when testing is performed on individual samples.