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多重成像揭示癌症治疗后的生存标志物

Cell DIVE 的多重成像以及算法图像和细胞表型分析为爱尔兰皇家外科学院的研究结果提供了支持

Colon Adenocarcinoma. Four biomarkers shown: NaK, CD8, CD4 and Sma1. T-Cells shown in red and yellow.   Colon_adenomacarcinoma_NaK_CD8_CD4_Sma1_DAPI_teaser.jpg

结直肠癌是一种高发病率和高死亡率的癌症。目前,术后化疗只能使少数患者获益,因此需要新的工具来筛查患者并识别风险增加的患者。我们利用 Cell DIVE 的多重成像技术对数百名患者的组织样本进行了分析,以揭示癌症治疗后存活率的细微细胞决定因素。

导言

这项研究评估了从100多名接受治疗的患者身上收集的组织芯片的免疫特征,然后使用机器学习工作流程对其进行了分析。为了测试该工作流程的质量,将模型的评估结果与训练有素的病理学家使用 Cell DIVE 的虚拟苏木精和伊红染色功能进行的评分进行了比较。然后对肿瘤核进行成像,检测标记物CD45、CD3、CD4、CD8以检测免疫细胞,并通过模型分析对患者肿瘤核的基质细胞和免疫细胞浸润情况进行评分。病理学家对基质和免疫细胞的评分(分为低、中、高三个等级)高度一致,这表明 Cell DIVE 利用机器学习工作流程生成了高质量、可解释的数据。

研究方法

接着,利用多标记分析(以 CD3、CD4、CD8、FOXP3 和 PD1 为标记)确定了核心中 T 细胞亚型的数量。分析了T细胞亚型内部和之间的数量、位置和空间关联,发现了Th、Tc和Treg细胞的存在,以及是否存在PD1。作者利用这些信息进行了统计分析,以确定这些亚型中任何一种的增加是否与患者治疗后存活时间的延长相关。其中一种亚型,即 PD1 阴性 Treg 细胞,确实与生存期的延长有关。此外,这些 Treg 细胞在核心区免疫热点中的优势与无病生存期的关系更为密切。

结论

总之,Cell DIVE 与作者开发的机器学习分析工作流程一起,揭示了结直肠癌肿瘤核心内各种类型 T 细胞的数量和位置。作者利用这些信息表明,这些免疫细胞的特定亚型是患者存活的信号。重要的是,作者的多标志物表型分析可能提供了对这些Treg细胞更精细的识别,解决了它们在生存中作用的一些模糊之处。因此,对肿瘤样本进行超多标免疫荧光和分析可能会提供一种手段,使临床资源有针对性地用于那些风险较高的患者。

摘要链接

阅读全文:

Stachtea X., Loughry M.B.; Salvucci M., Lindner A.U., Cho S., McDonough E., Sood A., Graf J., Santamaria-Pang A., Corwin A., Laurent-Puig P., Dasgupta S., Shia J., Owens J.R., Abate S., Van Schaeybroeck S., Lawler M., Prehn J.H.M., Ginty F. & Longley D.B.:

利用T细胞群的超多标免疫荧光成像和单细胞分析对化疗III期结直肠癌患者进行分层

现代病理学 第 35 卷,第 564-576 页(2022 年)

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