SpatialScore新型空间生物标志预测CTCL免疫治疗效果

作者：杨超月

2022-02-24 10:39 来源: 云准科技

原标题：SpatialScore新型空间生物标志预测CTCL免疫治疗效果

皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)是一种罕见的恶性肿瘤，缺乏有效治疗方法。近期一项针对晚期CTCL的抗PD-1免疫治疗多中心临床试验(CITN, NCT02243579)结果表明，38%的患者达到了持续的临床反应,可从治疗中获益。然而传统方法不能有效预测这些晚期CTCL患者的治疗效果，迫切需要新的预后生物标志物辅助。

来自斯坦福大学医学院、哈佛医学院、福瑞德哈金森肿瘤研究中心和德国蒂宾根大学医院和综合癌症中心的研究人员结合PhenoCycler（原CODEX）超多重组织成像技术和 RNA-seq转录分析，对14名晚期 CTCL患者在PD-1单抗治疗前后的肿瘤免疫微环境进行评估，探索新型空间标志物预测免疫抑制剂在CTCL中的治疗效果。

鉴别CTCL 微环境中恶性和反应性CD4+ T 细胞

研究发现免疫或肿瘤细胞的频率在治疗响应者和无反应者之间没有明显差异。确定了治疗响应者PD-1+CD4+ T细胞、肿瘤细胞和免疫抑制Treg之间的空间关系差异，并使用SpatialScore空间生物标志物，量化呈现这种空间关系。实验结果证明了SpatialScore与CTCL中的PD-1单抗治疗反应密切相关，与肿瘤微环境的功能性免疫状态、T细胞功能和肿瘤细胞特异性趋化因子招募的差异相一致。

在此基础上，研究者设计了临床可行的、简化的PhenoImager（原Phenoptics）多重免疫荧光方案设计进行更多临床样本验证。这些结果为研究效应因子和抑制性T细胞活性的空间平衡提供了范例，提供了使用SpatialScore这种空间生物标志物预测免疫疗法效果的可能性。

PhenoCycler 56色生物标记方案鉴别21种免疫细胞亚型，准确找到恶性和反应性 CD4+ T 细胞。

基于PhenoCycler 染色结果和细胞分型，深度解析抗PD-1免疫治疗前后CTCL患者肿瘤免疫微环境的变化。

细胞领域分析，解构PD-1抑制剂诱导的微环境空间变化，找到治疗前后有明显差异的CN-5、CN-8和CN-10。其中CN-5富集了肿瘤细胞和DC, CN-8聚集了肿瘤细胞和CD4+ T 细胞，CN-10包含大量Treg细胞。

确定PD-1+CD4+ T 细胞、肿瘤细胞的空间特征，以及 Tregs 对 CTCL 中PD-1单抗（Pembrolizumab）治疗反应的预测。

根据PhenoCycler 实验结果，结合临床可行、精简生物标志数量，设计了PhenoImager 多种免疫方案DAPI、 CD3、 CD4、 CD7、 CD8、 CD25、 foxp3和PD-1) ，用于捕捉 PD-1+ CD4+ T 细胞、肿瘤细胞和Tregs，计算SpatialScore。在更大规模临床样本上验证 SpatialScore预测CTCL免疫治疗预后的可能性。

结合RNA-seq 转录分析，发现肿瘤细胞特异性 CXCL13的表达与 PD-1阻断的良好反应一致, 提示CXCL13可能是CTCL患者对PD-1单抗治疗响应的关键驱动因素，解释了彭布鲁利珠单抗响应者中PD-1+ CD4+ T 细胞上的分子机制。

PD-1单抗在 CTCL 中的作用机制的假说，下图描述了PD-1单抗在治疗前后应答者和无应答者中应答机制。在无应答者中，TME 持续受到免疫抑制，持续疲劳的 PD-1 + CD4 + T 细胞更接近于强烈抑制的 ICOS + Tregs, 且对PD-1单抗治疗不敏感。相比之下，应答者有一个中性的功能性免疫状态预处理，是空间分数较低和免疫细胞启动和激活的基础。这使得在PD-1单抗治疗后，耗竭的 PD-1+ CD4+ T细胞转变为效应/细胞毒性的 GZMBhigh PD-1+ CD4+ T细胞。同时，应答者肿瘤细胞对PD-1阻断剂敏感，治疗后过度表达 CXCL13，吸引效应PD-1+ CD4+ T细胞向肿瘤细胞转移，提供了应答者持续临床反应的机制。