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        腫瘤

        天文學和病理學的結合可以預測PD-1阻斷治療癌癥的有效性

        作者:佚名 來源:生物谷 日期:2021-06-24
        導讀

                 新的療法已經被設計為刺激宿主的免疫系統來對抗癌癥。盡管近期取得了令人振奮的成功,但仍有很大一部分患者對抗PD-1療法或抗PD-L1療法沒有反應,因此,選擇患者的生物標志物來預測預后是非常理想的。美國食品藥品管理局(FDA)批準的唯一的抗PD-1或抗PD-L1療法的組織病理學生物標志物測試是通過免疫組織化學的方式評估PD-L1蛋白的表達。這種方法是單維的,有其局限性。

        關鍵字:  PD-1 | 癌癥 

                新的療法已經被設計為刺激宿主的免疫系統來對抗癌癥。盡管近期取得了令人振奮的成功,但仍有很大一部分患者對抗PD-1療法或抗PD-L1療法沒有反應,因此,選擇患者的生物標志物來預測預后是非常理想的。美國食品藥品管理局(FDA)批準的唯一的抗PD-1或抗PD-L1療法的組織病理學生物標志物測試是通過免疫組織化學的方式評估PD-L1蛋白的表達。這種方法是單維的,有其局限性。腫瘤微環境(TME)的新特征聚焦于單細胞水平上的多維、空間分辨率的相互作用,這將為治療反應提供關鍵的機理見解,并有可能識別出改進的生物標志物用于患者篩選。

                在一項新的研究中,來自美國約翰霍普金斯大學和耶魯大學醫學院的研究人員使用多光譜方法對腫瘤微環境進行成像,用細胞代替恒星和星系,將為天文學開發的方法和基礎設施應用于對來自黑色素瘤患者的樣本進行病理學分析。相關研究結果發表在2021年6月11日的Science期刊上,論文標題為“Analysis of multispectral imaging with the AstroPath platform informs efficacy of PD-1 blockade”。

                下一代的病理分析將需要能夠原位表征特定細胞亞群上的關鍵分子的共同表達以及腫瘤細胞和多種免疫成分之間的空間關系的平臺。為此,這些作者將用于高質量成像和建立關系數據庫的天文算法應用于病理樣本的多重免疫熒光(multiplex immunofluorescence, mIF)標記,從而促進了對宿主-腫瘤界面的空間分析和免疫結構表征。總的來說,他們在來自98名接受抗PD-1治療的黑色素瘤患者的腫瘤組織中單獨或組合地探索并協調繪制了6種標志物。這個數據集包含大約127400幅由1億多個單細胞組成的圖像馬賽克(image mosaics)。這些數據輸出與患者的臨床結局相聯系,以一種與臨床相關的方式告知癌癥如何逃避免疫系統,并為開發用于精準免疫療法的生物標志物測試方法提供動力。

                這項研究中使用的成像方案被用來解決有關高功率場采樣策略對生物標志物性能影響的懸而未決的問題。這種信息隨后被用于開發一種獨立于操作者的場選擇方法。這些圖像處理策略也促進了對不同類型細胞的PD-1和PD-L1原位表達強度(陰性、低、中和高水平)的有力評估。因此,通過僅使用六種標志物(PD-1、PD-L1、CD8、FoxP3、CD163和Sox10/S100),他們就能夠開發出這些分子的41種表達模式組合,并將相對罕見的細胞(如CD8+FoxP3+細胞)定位到腫瘤基質邊界。

                此外,高密度的CD8+FoxP3+PD-1low/mid細胞與對PD-1阻斷的反應密切相關。他們還確定了與對治療缺乏反應有關的細胞類型,比如,CD163+ PD-L1-巨噬細胞。后者的表型也被發現對長期生存有負面的影響。當這些細胞表型和其他關鍵的細胞表型密度結合在一起時,它們對客觀反應具有高度的預測性,并且在發現隊列和獨立的驗證隊列中,可對抗PD-1治療后的患者長期結局進行分層。

                終上所述,這些作者介紹了AstroPath平臺,這是一個端到端的病理工作流程,具有嚴格的質量控制,用于構建定量的、空間分辨率的mIF數據集。雖然目前的研究工作聚焦于六重mIF檢測,但這項研究描述的原則為開發任何具有單細胞圖像分辨率的多重檢測提供了一個總體框架。這種方法將極大地提高這些技術的標準化和可擴展性,實現跨地點和跨研究的比較。這對于多重成像技術實現其作為生物標志物發現平臺并最終作為用于臨床治療決策的標準診斷測試的潛力是至關重要的。

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