Cancer Research：不同的肿瘤-免疫空间生态可预测肺癌治疗应答

莫菲特癌症中心的研究人员发现了不同的肿瘤-免疫空间生态系统，可预测晚期非小细胞肺癌患者是否能从免疫治疗中获益。研究成果于3月2日发表在《Cancer Research》杂志封面。

　　

组织多重成像技术有望改善癌症的早期检测、诊断和治疗。莫菲特癌症中心的研究人员收集了9例非小细胞肺癌患者的治疗前和治疗中配对样本，并分析了样本的多重组织学图像。

他们发现了不同的肿瘤-免疫空间生态系统，可预测晚期非小细胞肺癌患者是否能从免疫治疗中获益。研究成果于3月2日发表在《Cancer Research》杂志封面。

这项研究表明，与仅分析PD-L1状态相比，分析肿瘤细胞和免疫细胞在肿瘤微环境中的位置及相互作用有望更准确地预测疾病进展。 

通讯作者、莫菲特癌症中心的Alexander Anderson博士表示：“这项研究的主要目标是定义非小细胞肺癌中不同的肿瘤-免疫生态系统，并确定这些空间模式是否能预测疾病进展以及免疫治疗的应答。”

研究人员利用多重成像、空间统计和机器学习技术，分析了参与一项临床试验的患者的活检样本。这些患者接受了组蛋白乙酰化酶抑制剂（vorinostat）联合PD-1抑制剂（pembrolizumab）治疗。

团队并未着眼于单一的标志物，而是分析了免疫细胞与肿瘤细胞的相对空间定位，进而定义了空间“邻域”和更广泛的肿瘤-免疫生态系统。 

他们发现，疾病进展患者的肿瘤在治疗前已呈现免疫抑制性结构，包括FoxP3+调节性T细胞和表达PD-1的免疫细胞聚集在肿瘤细胞附近。

相比之下，疾病稳定患者的肿瘤则表现出CD3+和CD8+效应T细胞与肿瘤细胞的共定位。这些结果表明，肿瘤微环境中预先存在的空间结构可能影响免疫治疗的效果。 

当研究人员利用这些空间生态特征训练预测模型时，疾病进展的预测准确率高达87.5%。相比之下，仅基于PD-L1表达的预测准确率约为63%。

研究人员认为，PD-L1检测仅指示单个免疫检查点分子的存在，而肿瘤-免疫生态系统则反映了免疫细胞是否处于正确位置并具备杀伤肿瘤的能力。由于治疗成功取决于细胞间的空间相互作用，因此基于生态系统的模式更具预测价值。

这些结果支持将肺癌诊断从单一标志物检测扩展到空间标志物，这有望指导更精准的免疫治疗决策。

“带有免疫许可型生态系统的患者可能仅需检查点抑制剂治疗，而抑制型生态系统的患者则应当更早接受联合疗法或参与临床试验，”Anderson博士谈道。 

研究人员认为，多重免疫组化和数字病理学平台正变得越来越普及。随着进一步验证及计算工具的完善，空间免疫分析有望在未来几年成为肺癌诊断的常规手段。