瘤微环境的时间和空间组成预测了对免疫检查点抑制的反应

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学
• 计算病理学计算病理学

背景情况:

• 免疫检查点抑制 (ICI) 已经改变了癌症治疗,但转移性三阴性乳腺癌 (TNBC) 的反应率仍然有限.
• 识别生物标志物来预测TNBC中的ICI反应对于优化患者选择和治疗策略至关重要.

研究的目的:

• 调查纵向瘤活检中的空间和非空间特征,以预测ICI治疗转移性TNBC患者的患者结果.
• 开发和验证用于分析来自连续瘤样本的复杂多重成像数据的计算方法.

主要方法:

• 来自117名转移性TNBC患者的长度组织队列,接受了尼沃卢马布 (ICI) 治疗.
• 37种蛋白质的高度多重成像和SpaceCat计算管道的开发,用于特征提取 (细胞密度,多样性,空间结构,标记表达).
• 分析原发性,治疗前和治疗后转移性瘤的空间特征 (例如细胞混合,免疫细胞多样性,T细胞透) 和非空间特征 (例如T细胞亚群比率,PD-L1水平).

主要成果:

• 转移性瘤中的空间特征,如免疫细胞混合和瘤边界的T细胞透,是患者结果的强有力的预测因素.
• 在治疗期间的转移性瘤产生了比初级瘤更具预测性的特征,一些特征在时间点之间共享.
• 多变量模型使用治疗前和更有效地使用治疗后转移性瘤特征准确预测患者的结果,并使用RNA-seq数据验证.

结论:

• 剖析连续瘤活检,特别是在治疗中转移的样本,对于理解瘤微环境的演变和预测TNBC中的ICI反应至关重要.
• 瘤微环境的空间和时间动态显著影响患者的结果,突显了转移性组织的预后作用.
• 需要进一步的研究来利用转移性组织分析来分层TNBC患者进行ICI治疗.