利用多重染色成像技术研究乳腺癌的 TME
乳腺癌（BC）在分子和临床水平上都是一种异质性疾病。在全球范围内，乳腺癌是女性因癌症死亡的主要原因。除了传统的化疗/放疗外，免疫疗法是一小部分有反应的患者最有希望的选择之一。然而，这些疗法往往无法防止复发和转移。BC的疾病异质性给生存预测带来了挑战，因为诊断相似的患者对治疗的反应往往不同。在本文中，我们对乳腺癌组织和正常组织配对进行了多重空间蛋白质组学分析，观察到多种免疫细胞类型和生物标记物，从而深入了解影响免疫疗法反应的TME特征。
Cell DIVE多重成像解决方案采用迭代染色和染料灭活工作流程，可对整个单一组织切片上的几十种生物标记物进行探测和成像。Cell DIVE 是一种试剂开放的多重成像解决方案，可灵活选择用于多重成像研究的生物标记物套餐抗体。细胞信号技术公司（CST）拥有广泛的经 IHC 验证的抗体组合，可检测 TME 中的关键蛋白，实现组织中免疫细胞的检测和表型分析。CST 提供经 Cell DIVE 验证有效的现成 (OTS) 即用型抗体结合物。CST 采用严格的 IHC 验证方法，然后在 Cell DIVE 平台上进行验证，以确保成功检测蛋白质。在这里，我们展示了使用由数十种 CST 生物标记物组成的新套餐对人类乳腺癌组织样本进行多重细胞 DIVE 成像的过程。
利用人工智能驱动的空间分析揭示肿瘤免疫格局
利用 Aivia 软件进行人工智能指导分析，对人体正常乳腺和浸润性导管癌（IDC）组织进行分析，发现单个细胞表达了 40 多种针对不同表型的抗体（图 1）。组织对比分析显示了肿瘤生长、免疫逃避、代谢、基质和干细胞相关标记物以及免疫细胞亚型（如调节性 T 细胞（T-regs）、表达免疫检查点蛋白的细胞、B 细胞、巨噬细胞和树突状细胞）的变化。聚类分析显示，IDC 和对照组织中细胞表型的共表达谱存在差异。我们还确定了与肿瘤相关的细胞类型在局部邻域的不同空间分布图，这表明肿瘤细胞周围存在免疫异质环境（抗肿瘤和促肿瘤细胞类型的混合）。
