健康

肺がん免疫療法反応を予測するための腫瘍微小環境のマッピング

MIFアッセイの概略図。クレジット： 科学の進歩 （2025）。 2：10.1126/sciadv.adu2151 非小細胞肺がんの治療に継続的に闘争されている中で、スタンフォード大学の科学者が率いる新しい研究は、免疫療法に対する患者の反応が腫瘍の周りに免疫細胞がどのように群がるかにかかっている可能性があることを示唆しています。彼らの結果は、腫瘍内の特定の免疫細胞の空間的配置が、既存のバイオマーカーテストを上回り、治療反応の強力な予測因子として役立つことを明らかにしています。 肺がんは世界的な癌の死亡率をリードしており、非小細胞変異体は80％以上の症例を占めています。免疫チェックポイント阻害剤は治療を形質転換しましたが、レシピエントの27〜45％のみに役立ちます。 免疫療法反応のための信頼できる予測バイオマーカーは、現在PD-L1免疫組織化学、腫瘍変異負担、およびマイクロサテライト安定性テストに依存している臨床医を避けており、それぞれが試験間で控えめな予測パフォーマンスを提供し、矛盾しやすい。 この研究では、「シングルセルマルチモーダル分析が明らかになりました 腫瘍微小環境 非治療反応を予測する小細胞肺がん、」 公開 で 科学の進歩、研究者は、多重免疫蛍光、RNA配列決定、および ディープラーニング- 相関する腫瘍免疫構造を特定するための駆動型組織学 患者の転帰。 スタンフォードメディカルセンターで治療された132の非小細胞肺癌患者の組織サンプルは、この作業の基礎を形成しました。これらのうち、50人の患者が集中的なマルチプレックス免疫蛍光（MIF）イメージングを受けましたが、すべてのモダリティで115人、RNAシーケンスデータで全面的な組織学画像が利用可能でした。 多重免疫蛍光は、255組織コア全体で33のタンパク質マーカーを捕獲し、150万細胞の空間座標を生成しました。監視されていないクラスタリングは、地元の近隣を8つの表現型にグループ化しました。 220万個の核で訓練され、30個の肺スライドで微調整されたNucsegaiと呼ばれる深い学習モデルは、119個のスライド組織画像で4560万個のセルをマッピングしました。 RNA-seqデコンボリューションの推定免疫細胞画分、および遺伝子セット濃縮は、空間パターンをシグナル伝達経路にリンクしました。細胞毒性Tリンパ球（CTL）スコアは、患者あたりの細胞毒性T細胞（TC）濃縮近隣の割合を要約しました。 抗PD-1/PD-L1療法を受けた34人の患者のうち、応答者は、非応答者の2.5倍多くのTC細胞と6.5倍のTC濃縮地域を運びました。これらの腫瘍は、TCと樹状細胞（DC）、単球、および腫瘍細胞の間のより強い空間的相互作用も示しました。 CTLスコア分布の上半分の患者は、無増悪の生存期間が大幅に長く享受し、マクロファージ優性地域は早期再発にフラグを立てました。 非小細胞肺癌を患った元喫煙者は、腫瘍に静かな免疫フットプリントを運ぶ傾向がありました。 スタンフォード大学の研究者は、元喫煙者の腫瘍サンプルには大幅に少ない地域が含まれていることを発見しました。 免疫細胞 直接隣人 癌細胞。対照的に、喫煙者は腫瘍細胞に隣接するリンパ球の密度の高いクラスターを持っていませんでした。 研究者は、空間免疫学と日常的な病理を統合することで、免疫チェックポイント薬の費用がかかり、他の毒性曝露をspareしまないように患者の選択を研ぐことができると結論付けています。 標準的なH＆Eスライドから同様の洞察を抽出するNucsegaiなどのソフトウェアに、より広い採用が依存する可能性があり、精密な肺癌ケアへの合理化されたパスを約束します。 詳細： Yuanning Zheng et al、単一細胞マルチモーダル分析により、非小細胞肺癌における治療反応を予測する腫瘍微小環境が明らかになりました。 科学の進歩 （2025）。 2：10.1126/sciadv.adu2151 ©2025…
お問い合わせ・広告・著作権・不具合に関するご連絡は [email protected] までメールでお願いします。