在使用免疫檢查點(diǎn)抑制劑（ICI）治療時(shí)，通常只有20%的癌癥對(duì)這種療法表現(xiàn)出持久而顯著的反應(yīng)。這種反應(yīng)可能與腫瘤本身、周圍的微環(huán)境（TME）以及其他細(xì)胞類型（包括成纖維細(xì)胞和內(nèi)皮細(xì)胞）的存在有關(guān)。T淋巴細(xì)胞、腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞、樹突狀細(xì)胞和自然殺傷細(xì)胞等免疫細(xì)胞對(duì)這種反應(yīng)尤為重要。
如今，人們會(huì)根據(jù)免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)對(duì)腫瘤進(jìn)行免疫分型，將其分為“熱腫瘤”（hot）和“冷腫瘤”（cold），這有助于預(yù)測(cè)腫瘤對(duì)治療策略的反應(yīng)。本文將討論目前的分型方法以及未來(lái)應(yīng)用于臨床的潛力。
熱腫瘤 vs. 冷腫瘤
腫瘤浸潤(rùn)T淋巴細(xì)胞密度特別低的腫瘤被稱為冷腫瘤。熱腫瘤則表現(xiàn)出更密集的效應(yīng)T細(xì)胞浸潤(rùn)，對(duì)免疫檢查點(diǎn)抑制劑的反應(yīng)通常更強(qiáng)。通過(guò)腫瘤活檢可以了解免疫細(xì)胞TME以及腫瘤突變負(fù)荷，從而確定那些對(duì)免疫治療反應(yīng)更強(qiáng)的患者。
賽多利斯生物分析應(yīng)用團(tuán)隊(duì)的Natasha Lewis表示：“將腫瘤分為冷或熱已成為癌癥研究領(lǐng)域的一種主要模式。在以T細(xì)胞為基礎(chǔ)的免疫療法的開發(fā)過(guò)程中，尤為如此。”
TissueGnostics公司的產(chǎn)品專家Anastasiia Marchuk解釋說(shuō)：“這里主要存在兩個(gè)問(wèn)題：1) 究竟是什么決定了腫瘤是變熱還是變冷；2) 我們能夠做些什么將無(wú)應(yīng)答的冷腫瘤變成有應(yīng)答的熱腫瘤？”腫瘤的免疫分型能幫助您回答這些問(wèn)題。
腫瘤免疫分型
腫瘤免疫分型，也就是根據(jù)不同的T淋巴細(xì)胞亞群（如表面抗原的存在或缺乏）對(duì)免疫系統(tǒng)中的細(xì)胞進(jìn)行分類。它有望提高免疫治療的療效，并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療。
瑞典Navinci Diagnostics公司的首席商務(wù)官Subham Basu稱：“最終，這種方法將幫助患者更好地選擇治療方法，并鑒定出全新靶點(diǎn)用于治療（包括聯(lián)合治療）。”這家公司致力于為蛋白質(zhì)相互作用研究開發(fā)創(chuàng)新的解決方案。
Lewis認(rèn)為：“免疫分型的轉(zhuǎn)化應(yīng)用之一是根據(jù)預(yù)測(cè)性標(biāo)志物來(lái)判斷個(gè)性化醫(yī)療的潛力，為每位患者選擇最合適的治療方案，減少試錯(cuò)成本。”如果這種個(gè)性化醫(yī)療在未來(lái)能夠?qū)崿F(xiàn)，將在時(shí)間和成本方面為患者和醫(yī)生帶來(lái)不少好處。
免疫分型通常是利用流式細(xì)胞術(shù)開展的。不過(guò)，流式方法無(wú)法提供腫瘤的三維視圖和更廣泛的腫瘤微環(huán)境組成。
“幾十年來(lái)，流式細(xì)胞術(shù)一直是首選方法，因?yàn)樗梢愿鶕?jù)細(xì)胞表達(dá)的蛋白質(zhì)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行快速檢測(cè)和分類。如今，只知道樣本中存在哪些細(xì)胞是不夠的，我們還需要知道它們是如何分布的。這種需求導(dǎo)致了空間生物學(xué)方法的興起，” Marchuk談道。
傳統(tǒng)的免疫組化（IHC）或免疫熒光（IF）染色與全切片成像相結(jié)合，有助于更好地了解特定細(xì)胞類型在其原生組織微環(huán)境中的分布情況。Marchuk介紹了最近的一項(xiàng)研究，它結(jié)合了空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)和多重免疫熒光成像，對(duì)膠質(zhì)母細(xì)胞瘤中的腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞（TAM）亞群進(jìn)行表征。
新興的分析方法
了解腫瘤微環(huán)境中的蛋白功能有助于監(jiān)測(cè)藥物作用機(jī)制、評(píng)估突變背景、細(xì)胞組成差異、檢測(cè)新型藥物靶點(diǎn)、選擇生物標(biāo)志物，以及信號(hào)通路方面的基礎(chǔ)研究。
Basu表示：“我們的技術(shù)可以對(duì)蛋白質(zhì)之間的相互作用進(jìn)行檢測(cè)、觀察和分析（包括定量），無(wú)論是細(xì)胞之間的相互作用（比如受體與配體：PD-1和PD-L1），還是細(xì)胞內(nèi)的信號(hào)傳導(dǎo)（如PD-1和SHP-2）。兩者都有助于了解腫瘤微環(huán)境中的蛋白功能。”
另外一些經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的分析方法還能提供有關(guān)細(xì)胞行為的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括細(xì)胞遷移和侵襲、免疫細(xì)胞浸潤(rùn)以及治療后的細(xì)胞凋亡。“熒光報(bào)告基團(tuán)和試劑可用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信號(hào)通路在治療后的動(dòng)態(tài)變化，” Lewis評(píng)論說(shuō)。
“賽多利斯的Incucyte®活細(xì)胞成像分析系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)細(xì)胞動(dòng)態(tài)，對(duì)分析腫瘤微環(huán)境很有幫助。iQue®流式細(xì)胞平臺(tái)可以在單細(xì)胞水平上同時(shí)分析多個(gè)參數(shù)，而基于微球的iQue®分析可定量趨化因子和細(xì)胞因子，描述腫瘤的炎癥狀態(tài)，以及它們?cè)谀[瘤發(fā)展過(guò)程中如何變化。”
“質(zhì)譜流式細(xì)胞術(shù)能夠測(cè)定多達(dá)50種表面標(biāo)志物，但采集速度可能比流式細(xì)胞術(shù)慢一個(gè)數(shù)量級(jí)，” Lewis說(shuō)。“高維度的流式細(xì)胞術(shù)能夠使用含更多標(biāo)志物的檢測(cè)組合，提供更詳細(xì)的免疫細(xì)胞表型圖譜。”
目前，人們正在開發(fā)先進(jìn)的計(jì)算工具和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以便處理這種免疫分型技術(shù)產(chǎn)生的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)集，并不斷改進(jìn)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、歸一化和可視化。
向3D和AI邁進(jìn)
免疫分型的未來(lái)會(huì)是什么樣？Lewis預(yù)測(cè)道：“3D模型將有著巨大的潛力和機(jī)遇。這些模型比2D培養(yǎng)或小鼠模型更具預(yù)測(cè)性，而且會(huì)減少臨床試驗(yàn)中的藥物失敗，從而節(jié)省時(shí)間和經(jīng)費(fèi)。”在這種培養(yǎng)系統(tǒng)中使用iPSC還有望帶來(lái)先進(jìn)的個(gè)性化治療策略。
Basu及其團(tuán)隊(duì)則認(rèn)為，下一個(gè)階段的進(jìn)步將來(lái)自對(duì)蛋白質(zhì)功能的更深入探索，而不僅僅是增加多重性。目前，Navinci公司的分析僅供研究使用，但也應(yīng)用在癌癥回顧性分析的生物標(biāo)志物評(píng)估中，包括非小細(xì)胞肺癌、結(jié)直腸癌和膀胱癌。
“當(dāng)然，隨著我們不斷了解免疫系統(tǒng)如何抗擊癌癥，還會(huì)出現(xiàn)更多有待解答的問(wèn)題，” Marchuk總結(jié)道。“人工智能已成為一種新標(biāo)準(zhǔn)，尤其是在圖像分析領(lǐng)域——協(xié)助處理和分析大量數(shù)據(jù)，并確保高效性和準(zhǔn)確性。因此，我們期待未來(lái)看到更多的在工作流程中應(yīng)用人工智能的例子。”
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（文章來(lái)源：www.ebiotrade.com/newsf/2024-9/202492172716675.htm） | 
