一种新的计算机辅助工具,用于对免疫光染色和光学清除的乳腺癌样本中编程死亡配体1表达的3D成像

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学
• 生物医学成像技术 生物医学成像技术

背景情况:

• 编程死亡-1 (PD-1) 和编程死亡配体1 (PD-L1) 是三阴性乳腺癌 (TNBC) 的关键免疫检查点.
• 准确选择患者接受PD-1/PD-L1抑制剂免疫治疗仍然具有挑战性.
• 需要一个数字病理学框架,用于空间分析theranostic生物标志物.

研究的目的:

• 开发和评估一种新的3D成像框架,用于评估乳腺癌中的PD-L1表达.
• 分析PD-L1在3D中的空间分布及其与患者接受免疫疗法的相关性.

主要方法:

• 开发了一种计算机辅助的3D成像工具,用于免疫光染色和光学清除的TNBC标本 (n=20).
• 3D框架与传统的2D染色技术进行了验证.
• 进行了自动免疫细胞检测和PD-L1表达分析.

主要成果:

• 在3D中,PD-L1表达显示了不同组织层的显著空间异质性.
• 在30%的病例中,不同层的PD-L1水平达到免疫治疗合格的1%门.
• 在40%的病例中,3D PD-L1表达不同于传统的IHC.

结论:

• 新的3D成像方法提供了PD-L1表达的改进空间分析.
• 这项技术有可能提高癌症免疫治疗的患者分层.
• 该方法在患者选择的标准技术上提供了相当大的改进.