腫瘤微環(huán)境分析發(fā)現(xiàn)肺癌的治療應答標志物
摘要：研究發(fā)現(xiàn)，單細胞多模態(tài)分析有助于鑒定NSCLC腫瘤微環(huán)境中與免疫治療結(jié)局有關的表型特征
非小細胞肺癌（NSCLC）占肺癌病例的80%以上，仍然是全球癌癥相關死亡的主要原因。盡管免疫檢查點抑制劑已出現(xiàn)，但其療效僅限于27%至45%的患者。因此，鑒定可靠的生物標志物來預測治療應答至關重要。
近日，斯坦福大學領導的一項研究發(fā)現(xiàn)，單細胞多模態(tài)分析有助于鑒定NSCLC腫瘤微環(huán)境中與免疫治療結(jié)局有關的表型特征。
這項研究成果于5月23日發(fā)表在《Science Advances》雜志上，有望改善患者分層，并指導有效治療方案的選擇。
圖1 單細胞多模態(tài)分析揭示非小細胞肺癌腫瘤微環(huán)境對治療反應的預測作用在這項研究中，斯坦福大學醫(yī)學院的Olivier Gevaert及其同事假設，整合多模態(tài)生物醫(yī)學數(shù)據(jù)集的腫瘤微環(huán)境信息可以指導醫(yī)生選擇有效的治療方案。
為了驗證這一假設，研究人員對132例NSCLC患者FFPE組織中腫瘤及周圍微環(huán)境的空間特征進行了分析。他們通過分析多重免疫熒光（mIF）圖像，檢測了33個生物標志物的表達水平，同時整合了115例和122例患者的全切片組織學圖像和RNA測序數(shù)據(jù)。
“我們的結(jié)果表明，與僅僅依賴單一數(shù)據(jù)模態(tài)相比，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)分析整合每種模態(tài)的獨特優(yōu)勢，可以提高治療應答預測的準確性，” 作者指出。
之后，為了鑒定與免疫治療應答相關的腫瘤微環(huán)境特征，研究人員采集了34例患者接受PD-1/PD-L1抗體治療前的腫瘤樣本。這些患者被分為應答者（n =11）和無應答者（n = 23）。
他們發(fā)現(xiàn)，細胞毒性T（Tc）細胞的比例及其與腫瘤微環(huán)境中抗原呈遞細胞的空間鄰近程度與免疫治療應答的增強有關。
根據(jù)發(fā)現(xiàn)的空間特征，研究人員開發(fā)出一種名為NucSegAI的深度學習模型，可用于細胞核分割和細胞分類。利用該模型，他們分析了119張全切片圖像中約4,560萬個細胞。
圖2 基于多重免疫熒光成像（mIF）的非小細胞肺癌組織微環(huán)境表征
NucSegAI發(fā)現(xiàn)了1,970萬個腫瘤細胞、1,230萬個淋巴細胞、960萬個成纖維細胞、330萬個巨噬細胞和70萬個血管細胞。接下來，他們利用單細胞形態(tài)和拓撲分析（sc-MTOP）進一步分析了腫瘤細胞內(nèi)及周圍的各種淋巴細胞，將它們分為12個表型簇（Lym0到Lym11）。
研究人員發(fā)現(xiàn)，在對免疫檢查點治療產(chǎn)生應答的NSCLC患者中，腫瘤組織內(nèi)Lym2表型簇的比例明顯高于無應答者，而Lym4表型簇的比例明顯低于無應答者。
作者報告稱：“利用淋巴細胞表型在鑒定治療應答者方面達到了0.78的AUC，優(yōu)于傳統(tǒng)的PD-1 IHC評分。我們的方法提供了一種自動化的可擴展方法，可從組織學圖像中鑒定與臨床相關的空間細胞表型。”
總的來說，這項研究利用多模態(tài)數(shù)據(jù)集全面表征了NSCLC組織中的細胞多樣性、空間細胞關系和信號傳導環(huán)境。研究還鑒定出與癌癥進展相關的腫瘤微環(huán)境特征，這有望指導患者選擇個性化的治療方法。
參考資料
[1] Single-cell multimodal analysis reveals tumor microenvironment predictive of treatment response in non–small cell lung cancer
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