癌癥免疫療法新法寶：天空映射算法與癌癥活檢相結合

　　在過去的 40 年里，癌癥的病理學分析一次只檢查一個標志物，提供的信息有限。顯著利用新技術，可以同時對多達12個標志物進行成像。

　　約翰霍普金斯大學彭博-金梅爾腫瘤免疫治療研究所的研究人員將天空映射算法與癌癥活檢的高級免疫熒光成像相結合，開發了一個強大的平臺，通過預測哪些癌癥會產生反應來指導癌癥免疫治療。

　　這個新平臺被命名為AstroPath，它將天文圖像分析和映射、病理標本相結合，分析腫瘤的顯微圖像。相關成果公布在Science雜志上。

　　免疫熒光成像使用帶有熒光標簽的抗體，使研究人員能夠同時觀察多種細胞蛋白質，并確定它們的表達模式和強度。研究人員應用 AstroPath 研究了黑色素瘤，這是一種侵襲性皮膚癌。他們通過檢查腫瘤塊內癌細胞內部和周圍的免疫細胞來表征黑色素瘤活檢中的免疫微環境，然后確定了一種復合生物標志物，其中包括六個標志物，可以高度預測患者對特定類型的稱為抗 PD 的免疫療法的反應。

　　PD-1是一種在免疫系統T細胞上發現的蛋白質，當它與另一種稱為PD-L1（程序性死亡配體）的蛋白質結合時，可幫助癌細胞逃避免疫系統的攻擊。抗PD-1 藥物阻斷PD-1 蛋白，可以幫助免疫系統看到并殺死癌細胞。研究人員解釋說，只有一些黑色素瘤患者對抗PD-1 療法有反應，預測反應或抵抗的能力對于為每個患者的癌癥選擇最佳治療方法至關重要。

　　AstroPath 平臺也被應用于肺癌研究，并有可能為許多其他癌癥提供治療指導。該研究團隊由彭博-金梅爾研究所Janis Taube 博士和Alexander Szalay博士等領導完成。

　　 “在過去的 40 年里，癌癥的病理學分析一次只檢查一個標志物，提供的信息有限。利用新技術，可以同時對多達12個標志物進行成像的儀器，AstroPath 成像算法提供了比目前通過常規病理學可獲得的單一活檢多了 1,000 倍的信息內容。這有助于精確的癌癥免疫療法，識別每個患者癌癥的獨特特征，預測誰會對特定的免疫療法（例如抗 PD-1）產生反應。”

　　AstroPath 平臺的基礎是圖像分析技術，通過Sloan Digital Sky Survey創建數據庫，后者是由天體物理學家 Szalay構建的大型宇宙數字地圖，

　　正如Sky Survey在天文尺度上繪制宇宙圖一樣，約翰霍普金斯大學Taube也在微觀尺度上繪制腫瘤和免疫細胞圖。

　　AstroPath 使用 Akoya Biosciences 的多重免疫熒光 (mIF) 技術——用不同顏色的熒光分子標記每個感興趣的蛋白質——來量化腫瘤微環境 (TME) 的許多細胞和分子特征。AstroPath 的天體映射算法分析由 mIF 成像產生的數百萬個細胞的龐大數據集，并將多個熒光圖像“場”“縫合”在一起。這在安裝于具有單細胞分辨率的顯微載玻片上的整個組織切片上創建了 TME 的二維多色視覺圖，并使研究人員能夠詳細了解腫瘤細胞與周圍組織相互作用的方式和位置，包括免疫系統。它可以放大和縮小，查看單個細胞的空間特征以及單個細胞對不同標記的表達組合，最后是這些標記的表達強度。

　　“腫瘤內不同類型細胞的空間排列很重要，”Taube 說，“基于直接接觸以及局部分泌的因子，細胞相互發出通過/不通過信號。量化表達特定蛋白質的細胞之間的接近程度有可能揭示這些地理相互作用是否可能發生，以及哪些相互作用可能導致抑制免疫細胞殺死腫瘤。”

　　“在天文學中，我們經常問，'星系彼此靠近的概率是多少？'”Szalay 說，“我們對癌癥應用相同的方法——觀察腫瘤微環境中的空間關系。這是一個完全不同的問題。”

　　在最新研究中，研究人員使用 AstroPath 平臺來表征晚期黑色素瘤患者腫瘤標本中癌細胞和免疫細胞上 PD-1 和 PD-L1 的表達，這些患者隨后接受了抗 PD-1 免疫治療。他們還可視化了由不同類型的免疫細胞表達的另外三種蛋白質——CD8、CD163 和 FOXP3，最后是腫瘤細胞本身的標記物 Sox10/S100。

　　研究小組發現，這些標志物在腫瘤特定細胞上的特定表達模式和強度可以強烈預測哪些患者在抗PD-1 治療后會產生反應并存活下來。

　　“大數據正在改變科學。應用無處不在，從天文學到基因組學再到海洋學，”Szalay 說，“數據密集型科學發現是一種新范式。我們面臨的技術挑戰是如何在大規模收集數據時獲得一致、可重復的結果，AstroPath 是朝著建立通用標準邁出的一步。”

　　“接下來是重要的步驟。我們需要多機構研究表明這些測試可以標準化，然后進行前瞻性臨床試驗，將 AstroPath 的下一代診斷潛力帶到患者護理中，”Taube 說。除了開發新的伴隨診斷外，該團隊的長期目標還包括構建一個開源的腫瘤免疫圖譜，類似于美國國家癌癥研究所的癌癥基因組圖譜。

　　“天文學中先進繪圖技術的應用有可能識別出預測性生物標志物，這些生物標志物將幫助醫生為個體癌癥患者設計精確的免疫療法，這些早期結果令人興奮。”