應(yīng)用案例解析：成像創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用于癌癥治療

 
（胰腺癌 13個biomarkers：CD3、CD4、CD20、CD45、CD31、HLA1、SMA、Vimentin、PCK26、NAK、Collagen）
摘要
Prachi Bogetto ：徠卡顯微系統(tǒng)公司的轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究部門，闡述了成像創(chuàng)新技術(shù)用于癌癥研究方面的重要性。

藥物發(fā)現(xiàn)越來越得益于利用人工智能（AI）技術(shù)發(fā)現(xiàn)的新的科學(xué)見解。特別是在顯微成像領(lǐng)域，由人工智能和機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的解決方案加深了人們了對生物學(xué)的理解，以及提供了前所未有見解——患者對臨床治療將會表現(xiàn)出什么樣的反應(yīng)。同時，這也為突破性療法和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展提供了新思路。
在癌癥研究和免疫療法領(lǐng)域，這種趨勢更為明顯。近年來，這一領(lǐng)域取得了突破性的進展，科學(xué)家們更加深入的了解到導(dǎo)致細(xì)胞異常增長的機制。顯微成像技術(shù)和免疫組化（IHC）已經(jīng)成為腫瘤診斷的核心手段，可以顯示腫瘤組織樣本中細(xì)胞的分布和密度之間的關(guān)系。

這些病理學(xué)的信息有助于臨床治療策略的制定，并且在個性化腫瘤治療中發(fā)揮著越來越重要的作用。為了更好的利用現(xiàn)有的治療方案治愈患者以及提升新藥發(fā)現(xiàn)的腳步，科學(xué)家們需要解析在腫瘤微環(huán)境（TME）中細(xì)胞的作用和相互關(guān)系。這些信息將是闡明疾病的發(fā)病機制以及制定更好的治療方案最重要的基礎(chǔ)^1,2。

腫瘤組織的異質(zhì)性研究可以幫助科研工作者更好的理解甚至預(yù)測腫瘤的形成、治療效果和臨床結(jié)果，但是卻是科學(xué)家們長期以來難以攻破的難題。將腫瘤微環(huán)境進行可視化的障礙并不在于顯微成像技術(shù)本身——徠卡擁有世界上最高超的顯微成像技術(shù)。³。它的難點就在于分析和使用顯微成像技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)。隨著計算生物學(xué)的出現(xiàn)，這為理解復(fù)雜生物學(xué)和病理學(xué)開啟了一個全新的研究通道。我們也終于可以向破解癌癥之謎和如何成功戰(zhàn)勝它邁出新的一步。

超多重免疫熒光成像技術(shù)的興起
傳統(tǒng)的免疫熒光技術(shù)(偶聯(lián)熒光素的抗體探針用于標(biāo)記蛋白質(zhì))通常僅限于在每個組織切片上顯示最多7個生物標(biāo)記物，主要用于可視化腫瘤組織病理，以達到診斷目的^3,4。此外，定量的方法往往依賴于半定量技術(shù)，該技術(shù)受到非線性生物標(biāo)志物染色強度、人為觀察之間的不同和實驗操作流程之間不同的限制。
為了打破這些限制，歷經(jīng)十多年開發(fā)的方案可以讓科學(xué)家們能夠使用多重?zé)晒饧夹g(shù)（MxIF）進行實驗。該技術(shù)可以在單個組織切片上標(biāo)記60多個生物標(biāo)志物并且可以更清楚的識別單個細(xì)胞³。

然而，這些大部分是很復(fù)雜的手動方案，很難標(biāo)準(zhǔn)化，既耗時也耗財力。為了解決這些困難，高通量多重免疫熒光染色方案和標(biāo)準(zhǔn)的熒光定量分析技術(shù)已經(jīng)面向于世，用于高度可重復(fù)性、高效、高投入產(chǎn)出比的組織成像^4,5。先進的基于人工智能（AI） 和機器學(xué)習(xí) （ML）算法的圖像采集和分析軟件，結(jié)合自動化和簡化工作流程的多重免疫熒光成像系統(tǒng)，已經(jīng)能夠讓研究人員更好地理解腫瘤細(xì)胞的特性和相互作用，以及它們是如何與臨床需求相互結(jié)合^3,5-9。

揭示高度特異性腫瘤組織中的“同質(zhì)化模式”
在一項使用多重免疫熒光技術(shù)探究轉(zhuǎn)移性黑色素瘤腫瘤異質(zhì)性成因中⁷。研究人員使用到了來自徠卡顯微系統(tǒng)的Cell DIVE超多標(biāo)組織成像分析整體解決方案該系統(tǒng)可以讓研究人員通過循環(huán)染色的方法在一張切片中標(biāo)記21種生物標(biāo)志物來表征細(xì)胞個體，完整的保存腫瘤切片的空間位置信息^5,7。

該系統(tǒng)還包括自動成像、先進圖像處理技術(shù)和采集軟件以及用于成像分析的專有機器學(xué)習(xí)的算法。這些處理技術(shù)可實現(xiàn)校準(zhǔn)光路、去除自身熒光、圖像校準(zhǔn)、分割細(xì)胞、定量生物標(biāo)志物以及對細(xì)胞類型進行分類，從而使得切片、活檢和實驗之間標(biāo)準(zhǔn)化。

Cell DIVE超多標(biāo)組織成像分析整體解決方案結(jié)合了單細(xì)胞蛋白表達和空間分布數(shù)據(jù)，結(jié)合進一步的統(tǒng)計算法分析能夠闡明腫瘤和免疫細(xì)胞之間的數(shù)量和空間分布以及相互關(guān)系7。MxIF研究顯示，特異性腫瘤組織中既有一些T細(xì)胞浸潤嚴(yán)重的區(qū)域，也有一些T細(xì)胞浸潤輕微的區(qū)域。此外，這些區(qū)域的細(xì)胞組分和空間分布也有很大的差異7。這是一個重大的發(fā)現(xiàn)，因為大量的T細(xì)胞浸潤與人類免疫系統(tǒng)攻擊腫瘤有關(guān)，而輕微的浸潤可能表明腫瘤成功地避開了宿主免疫系統(tǒng)。

該研究還觀察了腫瘤細(xì)胞對人類白細(xì)胞抗原(HLA)的表達，已知這種抗原能吸引T細(xì)胞攻擊腫瘤，并在逃避免疫攻擊的腫瘤中關(guān)閉10,14。他們發(fā)現(xiàn)盡管這是事實，但HLA的單獨表達不足以發(fā)生T細(xì)胞浸潤7。相反，其他免疫細(xì)胞，如B細(xì)胞，似乎也在決定T細(xì)胞浸潤的程度方面起著重要作用7。

識別潛在的癌癥治療靶點
最近的一項研究探究了腫瘤細(xì)胞的異質(zhì)性，這一次利用Cell DIVE超多標(biāo)組織成像分析整體解決方案，結(jié)合基因組和磁共振成像(MRI)分析，使用43種標(biāo)志性癌癥生物標(biāo)志物，揭示野生型彌漫性膠質(zhì)瘤腫瘤和含有異酸脫氫酶(IDH)突變膠質(zhì)瘤之間異質(zhì)性的差異⁸。

Cell DIVE超多標(biāo)組織成像分析整體解決方案的 圖像數(shù)據(jù)進行的空間分析和聚類分析顯示在IDH突變腫瘤中標(biāo)志性腫瘤蛋白的表達普遍低于野生型腫瘤。結(jié)合外顯子組、RNA測序和MRI數(shù)據(jù)，與突變型腫瘤相比，野生型腫瘤血管生成增強結(jié)果一致�；�因表達的數(shù)據(jù)還表明，IDH突變腫瘤的標(biāo)志性癌癥基因（例如用于復(fù)制永生，逃避生長抑制因子以及誘導(dǎo)血管生成）具有顯著低表達的趨勢。這些結(jié)果與以下發(fā)現(xiàn)相一致：攜帶IDH突變的神經(jīng)膠質(zhì)瘤患者比沒有突變的神經(jīng)膠質(zhì)瘤患者的總體存活時間更長^18,15。

用于轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究的超多標(biāo)成像
最近兩項研究借助MxIF技術(shù)解釋和了解腫瘤和癌癥生物學(xué)的復(fù)雜性，—— Cell DIVE超多標(biāo)組織成像分析整體解決方案可實現(xiàn)的生物標(biāo)志物研究的數(shù)量已超過了60（實際的上限遠(yuǎn)不止這個）^5,7,8。其他研究人員正在應(yīng)用MxIF來更好地了解臨床研究中的治療效果，這不僅可能闡明治療機制，還可能最終為臨床中的個性化治療決策提供信息⁹。

為了有效利用MxIF技術(shù)在轉(zhuǎn)化研究以及用于癌癥患者臨床實踐，我們需要在計算建模、預(yù)測分析以及ML/AL上進行技術(shù)創(chuàng)新和投資的變革，聚焦于獲取 MxIF數(shù)據(jù)并且用它理解導(dǎo)致腫瘤形成和進展的細(xì)胞變化。如果我們現(xiàn)在在這些技術(shù)上加大投入，相信過不了多久就可以預(yù)測這些變化，然后采取行動阻止它們。

鄰近分析可以讓研究人員確定PD1+T細(xì)胞與腫瘤細(xì)胞的相對位置。(A) 上皮和間質(zhì)內(nèi)結(jié)腸腫瘤細(xì)胞（SOX9+；灰色）與免疫細(xì)胞表型 CD4+ PD1+（綠色和黃色）或 CD8+ PD1+（紫色、青色）的 HALO 空間分析。（B）腫瘤浸潤CD8+ PD1+ 細(xì)胞（青色）和Sox9+ 腫瘤細(xì)胞（灰色）之間的鄰近分析。CD8+ PD1+ 細(xì)胞中心（紫色的圓圈）和SOX9腫瘤細(xì)胞中心（灰色圓圈）之間的距離和表型計數(shù)。
 
 
關(guān)于作者
 
Prachi Bogetto 負(fù)責(zé)徠卡顯微系統(tǒng)公司的轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究業(yè)務(wù)。她擁有生物化學(xué)和分子生物學(xué)學(xué)位，并致力于從創(chuàng)業(yè)到科學(xué)商業(yè)的想法。
Bogetto和她的團隊與科研工作者緊密合作，致力于研究和理解細(xì)胞的生命機制，并且向著更進一步的治療和人類健康的進步而努力。團隊的一致目標(biāo)是讓科學(xué)理念和工具從研究室轉(zhuǎn)化到大規(guī)模實驗室，惠及更多人群，讓患者獲益。
 
參考文獻
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