Tissue Microarrayers

Experimente una precisión y automatización inigualables en la creación de Tissue Microarrays

Explore nuestras opciones de flujo de trabajo

Los días de creación manual de muestras de microarray son historia.

Las micromatrices tisulares 3DHISTECH que ofrece Epredia elevan el flujo de trabajo de micromatrices tisulares a un nuevo nivel. Estos instrumentos fáciles de usar y altamente automatizados agilizan la creación de tissue microarrays (TMAs) de alta densidad y alta calidad con facilidad y mayor precisión, gracias a las características avanzadas del innovador diseño de hardware.

Puede preparar de forma fácil y rápida bloques de TMA a partir de muestras biológicas y muestras de tejidos humanos o animales con total trazabilidad y reproducibilidad para diversas aplicaciones relacionadas con la anatomopatología molecular.

Selección de perforaciones totalmente automatizada

Proceso totalmente automatizado desde la selección de perforaciones hasta la creación de bloques de destinatarios de hasta 500 muestras en un solo bloque.

La solución fácil de usar estandariza y agiliza las actividades que consumen mucho tiempo y no añaden valor.
Maximiza el potencial analítico de muestras y tumores raros mediante la conservación de las muestras.
La carga, la adquisición de imágenes, la perforación y la creación de orificios simultáneos permiten un funcionamiento de alto rendimiento.

Exacto y preciso

La tecnología perforante totalmente automatizada permite la selección y extracción precisas de regiones específicas de interés sin intervención humana.

La solución de perforación exacta y precisa reemplaza los procesos manuales susceptibles de errores y elimina la incoherencia en la producción de TMA.

Identificadores de muestra únicos

La lectura de códigos de barras 1D y 2D permite utilizar cadenas de códigos de barras como identificadores de muestras únicos.

Garantiza el seguimiento y la localización de todas las muestras de perforaciones durante la vida útil de la muestra.
Mejore la precisión y accesibilidad en el mantenimiento de registros.

Cuatro opciones de tamaño de perforación

Cuatro opciones de tamaño de perforación más capacidades de extracción de muestras de tejido para PCR para aplicaciones moleculares.

Permite la determinación del método de perforación correcto para maximizar el resultado y minimizar los residuos.
Las opciones de tamaño de perforación proporcionan flexibilidad para cumplir con los requisitos de la aplicación para mejorar la precisión analítica y técnica.
Extracción de muestras de tejidos en tubos de PCR para análisis molecular.

Software de control de TMA

Software de control de TMA para el diseño y la creación de bloques de TMA.

Interfaz gráfica de usuario clara e intuitiva diseñada para aumentar la productividad y reducir la fatiga del operador.

Demostración TMA Grand Master

TMA Grand Master™

Instrumento totalmente automatizado de alta capacidad de 72 bloques. 4 opciones de diámetro de perforación con función de extracción para PCR.

TMA Master II™

Instrumento totalmente automatizado compacto con capacidad para 5 bloques, 4 opciones de diámetro de perforación con función de extracción para PCR.

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Explorar publicaciones científicas basadas en investigaciones realizadas con nuestros productos

Publicaciones

1. Popiel-Kopaczyk, A., Grzegrzolka, J., Piotrowska, A., Olbromski, M., Smolarz, B., Romanowicz, H., Rusak, A., Mrozowska, M., Dziegiel, P., Podhorska-Okolow, M., et al. (2023). The Expression of Testin, Ki-67 and p16 in Cervical Cancer Diagnostics. CIMB 45, 490–500.

2. Gatius, S.; Jove, M.; Megino-Luque, C.; Albertí-Valls, M.; Yeramian, A.; Bonifaci, N.; Piñol, M.; Santacana, M.; Pradas, I.; Llobet-Navas, D.; Pamplona, R.; Matías-Guiu, X.; Eritja, N. (2022). Metabolomic Analysis Points to Bioactive Lipid Species and Acireductone Dioxygenase 1 (ADI1) as Potential Therapeutic Targets in Poor Prognosis Endometrial Cancer. Cancers, 14 (12), 2842.

3. Flanagan, D. J.; Amirkhah, R.; Vincent, D. F.; Gundaz, N.; Gentaz, P.; Cammareri, P.; McCooey, A. J.; McCorry, A. M. B.; Fisher, N. C.; Davis, H. L.; Ridgway, R. A.; Lohuis, J.; Leach, J. D. G.; Jackstadt, R.; Gilroy, K.; Mariella, E.; Nixon, C.; Clark, W.; Hedley, A.; Markert, E. K.; Strathdee, D.; Bartholin, L.; Redmond, K. L.; Kerr, E. M.; Longley, D. B.; Ginty, F.; Cho, S.; Coleman, H. G.; Loughrey, M. B.; Bardelli, A.; Maughan, T. S.; Campbell, A. D.; Lawler, M.; Leedham, S. J.; Barry, S. T.; Inman, G. J.; van Rheenen, J.; Dunne, P. D.; Sansom, O. J. (2022). Epithelial TGFβ Engages Growth-Factor Signalling to Circumvent Apoptosis and Drive Intestinal Tumourigenesis with Aggressive Features. Nat Commun, 13 (1), 7551.

4. Farkash, S.; Schwartz, N.; Edison, N.; Greenberg, S.; Peled, H. B.; Sindiany, W.; Krausz, J. (2022). Tissue Microarrey: A Potential Cost-Effective Approach for Mismatch Repair Testing in Colorectal Cancer. BMC Gastroenterol, 22 (1), 504.

5. Ugolini, F.; Szumera-Ciećkiewicz, A.; Baroni, G.; Nesi, G.; Mandalà, M.; Ferrone, S.; Massi, D. (2022). Differential HLA Class I Subunit (A, B, C Heavy Chain and Β2-Microglobulin) Expression Levels in Normal Tissues. Virchows Arch.

6. Benhamou, S., Fournier, E., Puppa, G., McKee, T., Ris, F., Rubbia, L., Viassolo, V., Zilli, T., Zlobec, I., Chappuis, P.O., et al. (2022). Cohort profile: population-b¬ ased cohorts of patients with colorectal cancer and of their relatives in Geneva, Switzerland. Open access, 9.

7. Ferician, A.M., Ferician, O.C., Cumpanas, A.D., Berzava, P.L., Nesiu, A., Barmayoun, A., and Cimpean, A.M. (2022). Heterogeneity of Platelet Derived Growth Factor Pathway Gene Expression Profile Defines Three Distinct Subgroups of Renal Cell Carcinomas. Cancer Genomics Proteomics 19, 477–489.

8. Partynska, A., Gomulkiewicz, A., Piotrowska, A., Grzegrzolka, J., Rzechonek, A., Ratajczak-Wielgomas, K., Podhorska-Okolow, M., and Dziegiel, P. (2022). Expression of Zyxin in Non-Small Cell Lung Cancer—A Preliminary Study. Biomolecules 12, 827.

9. Ratajczak-Wielgomas, K., Kmiecik, A., and Dziegiel, P. (2022). Role of Periostin Expression in Non-Small Cell Lung Cancer: Periostin Silencing Inhibits the Migration and Invasion of Lung Cancer Cells via Regulation of MMP-2 Expression. IJMS 23, 1240.

10. Iaccarino, A., Acanfora, G., Pisapia, P., Malapelle, U., Bellevicine, C., Troncone, G., and Vigliar, E. (2022). Tissue Microarray from Cell Block Material (cbTMA)—An Additional Shot for Cytology in the Predictive Pathology Era: The PD-L1 Experience. JMP 3, 15–23.

11. Hladek, L., Bankov, K., von der Grün, J., Filmann, N., Demes, M., Vallo, S., Wild, P.J., and Winkelmann, R. (2022). Tumor-associated immune cell infiltrate density in penile squamous cell carcinomas. Virchows Arch.

12. Wozniak, S., Nowinska, K., Chabowski, M., and Dziegiel, P. (2022). Significance of Irisin (FNDC5) Expression in Colorectal Cancer. In Vivo 36, 180–188. 2021

13. Haslbauer, J.D., Stalder, A., Zinner, C., Bassetti, S., Mertz, K.D., Went, P., Matter, M., and Tzankov, A. (2021). Immunohistochemical and Transcriptional Analysis of SARS-CoV-2 Entry Factors and Renin-Angiotensin-Aldosterone System Components in Lethal COVID-19. Pathobiology, 1–12.

14. Carpenco, E., Fulga, V., David, V., Foca, E., Saptefrati, L., (2021) Mast cells in luminal vs non-luminal breast cancers E. Carpenco et al. Moldovan Medical Journal

15. Rubisz, P., Hirnle, L., and Kobierzycki, C. (2021) The Immunohistochemical Expression of MCM-3, -5, and -7 Proteins in the Uterine Fibroids Curr. Issues Mol. Biol.

16. Meriläinen, A-S., Sihto, H., and Koljonen, V. (2021) Merkel cell polyomavirus is a passenger virus in both poroma and porocarcinoma J Cutan Pathol.

17. Kaprio, H., Heuser, V. D., Orte, K., Tukiainen, M., Leivo, I., and Gardberg, M. (2021) Expression of Transcription Factor CREM in Human Tissues Journal of Histochemistry & Cytochemistry

18. Strohmeier, S., Brcic, I., Popper, H., Liegl-Atzwanger, B., Lindenmann, J., and Brcic, L. (2021) Applicability of pan-TRK immunohistochemistry for identification of NTRK fusions in lung carcinoma Scientific Reports

19. Viborg Lindskrog, S., Prip, F., […] and Dyrskjot, L. (2021) An integrated multi-omics analysis identifies prognostic molecular subtypes of non-muscle-invasive bladder cancer Nature Communications

20. Lee, C-J., Wozniak, A., Van Cann, T., Timmermans, I., Wellens, J., Vanleeuw, U., Briaire-de Bruijn, I. H., Britschgi, C., Bovée, J. V. M. G., Zlobec, I., Sciot, R. and Schöffski, P. (2021) Establishment of an Academic Tissue Microarray Platform as a Tool for Soft Tissue Sarcoma Research Sarcoma

21. Zadka, L., Chabowski, M., Grybowski, D., Piotrowska, A., and Dziegiel, P. (2021) Interplay of stromal tumor-infiltrating lymphocytes, normal colonic mucosa, cancer-associated fibroblasts, clinicopathological data and the immunoregulatory molecules of patients diagnosed with colorectal cancer Cancer Immunology, Immunotherapy

22. Weber, M., Homm, A., Müller, S., Frey, S., Amann, K., Ries, J., Geppert, C., Preidl, R., Möst, T., Kämmerer, P. W., Kesting, M. and Wehrhan, F. (2021) Zoledronate Causes a Systemic Shift of Macrophage Polarization towards M1 In Vivo International Journal of Medical Sciences 2020

23. Remoué, A., Conan-Charlet, V., Deiana, L., Tyulyandina, A., Marcorelles, P., Schick, U., and Uguen, A. (2020) Breast cancer tumor heterogeneity has only little impact on the estimation of Oncotype DX® recurrence score using Magee equations and Magee Decision Algorithm Human Pathology

24. Grzegrzolka, J., Olbromski, M., Gomulkiewicz, A., Piotrowska, A., Glatzel Plucinska, N., Ratajczak, K., Sputa Grzegrzolka, P., Rzechonek, A., Werynska, B., Podhorska Okolow, M., and Dziegiel, P. (2020) Role of tesmin expression in non small cell lung cancer Oncology Letters

25. Ciesielska, U., Piotrowska, A., Kobierzycki, C., Pastuszewski, W., Podhorska-Okolow, M., Dziegiel, P. and Nowinska, K. (2020) Comparison of TMA Technique and Routine Whole Slide Analysis in Evaluation of Proliferative Markers Expression in Laryngeal Squamous Cell Cancer in vivo

26. Gowkielewicz, M., Lipka, A., Majewska, M., Piotrowska, A., Szadurska-Noga, M., Nowakowski, J. J., Wiszpolska, M., Dziegiel, P., Wasniewski, T., Majewski, M. K. and Jozwik, M. (2020) Anti-Müllerian Hormone Type II Receptor Expression in Endometrial Cancer Tissue Cells

27. Carpenco, E. (2020) S100 protein in molecular subtypes of breast cancer Moldovan Medical Journal

28. Margan, M. M., Cimpean, A. M., Ceausu, A R., and Raica, M., (2020) Differential Expression of E-Cadherin and P-Cadherin in Breast Cancer Molecular Subtypes Anticancer Research

29. Lehmann, M., Marklund, M., Bolender, A-L., Bidhendi, E. E., Zetterström, P., Andersen, P. M., Brännström, T., Marklund, S. L., Gilthorpe, J. D. and Nordström, U. (2020) Aggregate-selective antibody attenuates seeded aggregation but not spontaneously evolving disease in SOD1 ALS model mice Acta Neuropathologica Communications

30. Deman, F., Punie, K., Laenen, A., Neven, P., Oldenburger, E., Smeets, A., Nevelsteen, I., Van Ongeval, C., Baten, A., Faes, T., Christiaens, M., Janssen, H., Weltens, C., Desmedt, C., Wildiers, H. and Floris, G. (2020) Assessment of stromal tumor infiltrating lymphocytes and immunohistochemical features in invasive micropapillary breast carcinoma with long-term outcomes Epidemiology

31. Luksza, M., Balachandran, V. P., Levin, A. J., Wolchok, J. D., Merghoub, T., Leach, S. D., Chan, T. A., Greenbaum, B. D., and Laessig, M. (2020) Neoantigens and uses thereof for treating cancer (United States Patent Application 20200232040) Free Patents Online

32. Contat, C., Ancey, P-B., Zangger, N., Sabatino, S., Pascual, J., Escrig, S., Jansen, L., Goepfert, C., Lanz, B. et al (2020) Combined deletion of Glut1 and Glut3 impairs lung adenocarcinoma growth eLife Sciences

33. Somri-Gannam, L., Meisel-Sharon, S., Hantisteanu, S., Groisman, G., Limonad, O., Hallak, M., and Bruchim, I. (2020) IGF1R Axis Inhibition Restores Dendritic Cell Antitumor Response in Ovarian Cancer Science Direct

34. Tanaka, A., Zhou, Y., Ogawa, M., Shia, J., Klimstra, D. S., Wang, J. Y., Roehrl, M. H. (2020) STAT1 as a potential prognosis marker for poor outcomes of early stage colorectal cancer with microsatellite instability PLOS One

35. Tian, C., Öhlund, D., Rickelt, S., Lidström, T., Huang, Y., Hao, L., Zhao, R. T., Franklin, O., Bhatia, S. N., Tuveson, D. A., Hynes, R. O. (2020) Cancer-cell derived matrisome proteins promote metastasis in pancreatic ductal adenocarcinoma Cancer Research

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Escáneres anatomopatológicos digitales de portaobjetos completos

La familia 3DHISTECH Pannoramic de Epredia es una gama completa de escáneres digitales de portaobjetos. Desde un modelo asequible de un solo portaobjetos hasta unidades con capacidad de 1000 portaobjetos de alta velocidad, desde un campo claro de alta calidad hasta un versátil escaneado de campo claro y fluorescencia en el mismo instrumento, ofrecemos sistemas diseñados para satisfacer las necesidades de los laboratorios líderes de hoy en día.

Pannoramic 1000

Escaneado FLASH de 1000 portaobjetos para laboratorios de gran volumen y rendimiento que no quieren sacrificar flexibilidad y calidad

Pannoramic 250 Flash III

Para laboratorios que exigen escaneado BF y/o FL en la misma plataforma con calidad galardonada y carga continua de hasta 300 portaobjetos a velocidades de tecnología FLASH

Más información

	TMA Master II®	TMA GRAND MASTER®
Capacidad (bloques)	5 (donante o receptor)	72 (60 donantes, 12 receptores)
Velocidad (perforaciones transferidas por hora)	200-250	250-280
Número máximo de perforaciones por bloque de TMA	558 (0,6 mm), 286 (1 mm), 135 (15 mm), 84 (2 mm)	558 (0,6 mm), 286 (1 mm), 135 (15 mm), 84 (2 mm)
Dimensión	38 × 24 × 29	80 × 50 × 46
Peso (kg)	8	48

Technical Specifications	TMA MASTER II®	TMA GRAND MASTER®
Capacidad (bloques)	5 (donante o receptor)	72 (60 donantes, 12 receptores)
Velocidad (perforaciones transferidas por hora)	200-250	250-280
Número máximo de perforaciones por bloque de TMA	558 (0,6 mm), 286 (1 mm), 135 (15 mm), 84 (2 mm)	558 (0,6 mm), 286 (1 mm), 135 (15 mm), 84 (2 mm)
Dimensión	38 × 24 × 29	80 × 50 × 46
Peso (kg)	8	48

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Características y ventajas de los Tissue Microarrayers