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DSP空間轉(zhuǎn)錄組揭示非小細(xì)胞肺癌腫瘤內(nèi)異質(zhì)性并發(fā)掘空間分子標(biāo)志物

瀏覽次數(shù):531 發(fā)布日期:2023-8-28  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

本研究回顧性納入18例接受雙特異性抗體(bsAb)治療的NSCLC晚期患者(aNSCLC),采用GeoMx® protein和CTA檢測方案,結(jié)合特定細(xì)胞類型的圈選策略(Segmentation),分別獲得了腫瘤區(qū)域和基質(zhì)區(qū)域蛋白組和轉(zhuǎn)錄組表達(dá)譜,在空間水平解析了瘤內(nèi)異質(zhì)性。通過比較分析不同療效組,不同組織區(qū)域蛋白和RNA差異表達(dá)特征,篩選并構(gòu)建了基于空間分子表達(dá)的Signature,可以作為用來預(yù)測免疫療法療效的生物標(biāo)志物。通過比較基質(zhì)區(qū)域和腫瘤區(qū)域中預(yù)測臨床療效的空間標(biāo)志物分子評分,發(fā)現(xiàn)基質(zhì)區(qū)域的分子特征對治療反應(yīng)顯示出更大的預(yù)測能力。

 

文章詳情

文章題目:Spatial multi-omics revealed the impact of tumor ecosystem heterogeneity on immunotherapy efficacy in patients with advanced non-small cell lung cancer treated with bispecific antibody

中文題目:空間多組學(xué)研究揭示了腫瘤生態(tài)系統(tǒng)的異質(zhì)性對使用雙特異性抗體治療的晚期非小細(xì)胞肺癌患者免疫治療療效的影響

發(fā)表時(shí)間:2023.02

期刊名稱:Journal for ImmunoTherapy of Cance

影響因子:17

實(shí)驗(yàn)平臺:GeoMx DSP

doi:10.1136/jitc-2022-006234.

 

研究方法

圖片

圖1 人類HBV相關(guān)HCC中不同的成纖維細(xì)胞亞群

 

(1)樣本:來自18名接受KN046治療的晚期NSCLC患者的20個(gè)腫瘤樣本

(2)技術(shù):GeoMx DSP

(3)檢測panel:

● 空間轉(zhuǎn)錄組檢測:GeoMx® CTA panel,包含腫瘤相關(guān)的1800種RNA; 

● 空間蛋白組檢測:4個(gè)GeoMx® 蛋白檢測模塊,包括:Immune Cell Profiling Core,Pan-Tumor Module,Immune Cell Typing Module和IO Drug Target Module,共包括44種靶標(biāo)蛋白和6種內(nèi)參蛋白; 

(4)感興趣區(qū)域(ROI)圈選方案:136個(gè)腫瘤 AOI和70個(gè)基質(zhì)AOI

通過細(xì)胞類型圈選方式進(jìn)行圈選區(qū)域:形態(tài)學(xué)標(biāo)記(panCK(上皮細(xì)胞),CD45(免疫細(xì)胞), SYTO 13(細(xì)胞核))對組織進(jìn)行染色,識別和區(qū)分組織中的腫瘤細(xì)胞和基質(zhì)細(xì)胞,獲得其各自表達(dá)譜;

 

研究結(jié)果

1. 通過DSP鑒定出瘤內(nèi)AOIs具有不同表達(dá)模式

為了評估瘤內(nèi)異質(zhì)性(ITH),研究者分析了每個(gè)樣本不同AOIs中蛋白質(zhì)和RNA的表達(dá)模式。結(jié)果顯示,同一樣本基質(zhì)細(xì)胞及腫瘤細(xì)胞RNA和蛋白的表達(dá)具有明顯差異,分為兩個(gè)獨(dú)立的聚類。研究人員推測空間上相鄰的腫瘤區(qū)域在分子水平上會有更高的相似性,為了證明該推測,研究人員對12個(gè)腫瘤樣本進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在這12個(gè)樣本中,8個(gè)樣本中腫瘤AOIs的空間距離與分子聚類模式具有一致性,并且同一ROI中的腫瘤與間質(zhì)細(xì)胞的表達(dá)譜比不同區(qū)域的表達(dá)譜更相似。

圖片

Fig.1 腫瘤內(nèi)不同AOIs具有不同表達(dá)模式

 

2.腫瘤和間質(zhì)中免疫細(xì)胞類型和通路的特征

研究者構(gòu)建了肝癌小鼠模型,隨后對10個(gè)腫瘤小鼠進(jìn)行了單細(xì)胞分析,共聚類成10個(gè)細(xì)胞群。與人類HCC相似,小鼠HCC腫瘤含有大量的髓系細(xì)胞(~30%),主要由巨噬細(xì)胞和MDSCs組成,還有少量的DC。為了進(jìn)一步鑒別成纖維細(xì)胞的異質(zhì)性,研究者從7個(gè)小鼠肝癌腫瘤的scRNA-seq分析中篩選出CAFs,并聚類成了7個(gè)亞群。并且在人類HCC腫瘤中發(fā)現(xiàn)的所有5種CAF亞型在小鼠HCC組織中也有表達(dá)。

圖片

Fig.2  腫瘤和基質(zhì)中的免疫細(xì)胞類型和分子通路分析

 

3. DSP標(biāo)記物的鑒定揭示ITH對篩選生物標(biāo)志物的影響

為了評估ITH對篩選與療效相關(guān)生物標(biāo)志物的影響,研究者通過DSP研究bsAb-KN046治療的療效。將每個(gè)腫瘤樣本的所有AOIs蛋白表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,模擬整體測序數(shù)據(jù),并與空間segmentation的結(jié)果進(jìn)行比較。共有18個(gè)DSP蛋白標(biāo)記物分別在間質(zhì)區(qū)和腫瘤區(qū)被鑒定出來,其中只有4個(gè)蛋白(CD45、CD4、CD4和CD11c)也在模擬測序數(shù)據(jù)中表達(dá),并且4種蛋白在PR組中的表達(dá)增加。為了進(jìn)一步驗(yàn)證不同區(qū)域內(nèi)蛋白的表達(dá)情況,研究者對PR組(n=3)和PD組(n=3)中基質(zhì)區(qū)4種蛋白(CD11c、Tim-3、CD45、CD4)進(jìn)行mIHC驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)基質(zhì)區(qū)PR組上述4種蛋白的表達(dá)均顯著高于PD組。在不同免疫浸潤反應(yīng)組的患者,也發(fā)現(xiàn)四種免疫細(xì)胞(CD4 T細(xì)胞,樹突狀細(xì)胞、巨噬細(xì)胞和單核細(xì)胞)在PR組中豐度更高。

圖片

Fig.3  ITH對尋找與治療療效相關(guān)的候選生物標(biāo)志物的影響

 

4. 空間數(shù)據(jù)顯示基質(zhì)區(qū)域比腫瘤區(qū)域具有更大的臨床反應(yīng)相關(guān)性

考慮到ITH對免疫治療的反應(yīng),研究者通過構(gòu)建療效相關(guān)的DSP蛋白標(biāo)記物的空間signature得分,評估間質(zhì)和腫瘤區(qū)域生物標(biāo)志物的臨床相關(guān)性。結(jié)果顯示,PD患者和PR患者在腫瘤區(qū)和間質(zhì)區(qū)的signature評分具有顯著差異。接下來,采用多因素Cox回歸分析了多種表征對臨床結(jié)果的影響,結(jié)果顯示,與傳統(tǒng)的腫瘤生物標(biāo)志物相比,間質(zhì)signature顯示出更強(qiáng)的臨床相關(guān)性。接下來研究者通過公共數(shù)據(jù)集中65例接受ICIs治療的NSCLC患者的基質(zhì)區(qū)數(shù)據(jù),進(jìn)一步驗(yàn)證了空間signature的有效性。這些結(jié)果表明,來自基質(zhì)區(qū)域的分子在評估免疫治療的臨床療效方面可能具有更大的潛力。

圖片

Fig.4 構(gòu)建空間signature來預(yù)測對免疫治療的臨床反應(yīng)

 

研究結(jié)論

本研究利用GeoMx® DSP空間多組學(xué)技術(shù),對不同療效組患者的不同組織空間區(qū)域中100多個(gè)ROI的轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組信息進(jìn)行了分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),來自同一樣本的腫瘤區(qū)域和基質(zhì)區(qū)域表現(xiàn)出明顯的特征,從腫瘤或基質(zhì)區(qū)識別出的多個(gè)分子與治療反應(yīng)相關(guān),并進(jìn)一步篩選提供了18個(gè)候選蛋白,其表達(dá)特征可以作為預(yù)測PD1/PD-L1和CTLA-4雙特異性抗體(bsAb)免疫療法療效的生物標(biāo)志物。此外,通過比較基質(zhì)區(qū)域和腫瘤區(qū)域中預(yù)測臨床療效的空間標(biāo)志物分子評分,發(fā)現(xiàn)基質(zhì)區(qū)域的分子特征對治療反應(yīng)顯示出更大的預(yù)測能力。 

 

參考文獻(xiàn):

Song X, Xiong A, Wu F, et al. Spatial multi-omics revealed the impact of tumor ecosystem heterogeneity on immunotherapy efficacy in patients with advanced non-small cell lung cancer treated with bispecific antibody. J Immunother Cancer. 2023;11(2):e006234. doi:10.1136/jitc-2022-006234

來源:上海生物芯片有限公司
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