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9色免疫荧光区分免疫表型,用于预测三阴性乳腺癌生存率的又一报道

2022-02-08     来源:本站     点击次数:1020

三阴乳腺癌(TNBC)缺乏表达雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR),或人类表皮生长因子受体2 (HER2),占所有确诊乳腺癌的10-15%, 且预后差,5年内复发风险高。PD-L1是患者选择免疫治疗的重要生物标志物,TNBC肿瘤免疫微环境(TIME)中PD-L1表达细胞的详细空间特征可能会进一步加深我们对不同PD-L1+细胞表型的重要贡献,及其与结果关联的理解。


多重免疫荧光(mIF)代表了一种先进的检测方式,使用独特的光谱成像技术识别肿瘤免疫微环境的多标记免疫表型,为深入研究肿瘤微环境中的空间特征提供了可能性。大量转化医学研究者也对其方法学的可靠性和稳定性进行了验证,证实了多色免疫荧光和免疫组织化学(IHC)技术定量的一致性。[1,2]

Yeong 等人[1]对比了使用传统IHC定量PD-L1表达和多色免疫荧光下PD-L1的定量一致性,证实了mIHC/IF同时检测和量化多个抗体克隆的PD-L1标记,并允许准确评估肿瘤和免疫细胞,是一种非常有前景的临床研究工具。

用mIHC/IF标记的TNBC组织切片的代表性图像

来自澳大利亚的Millar教授团队[3]进一步研究了TNBC患者中表达PD-L1的免疫细胞的表型,并确定它们与总生存期(OS)和乳腺癌特异性生存期(BCSS)的关系。研究中收集了来自悉尼圣乔治医院(n = 244)的TNBC患者样本进行了回顾性研究,使用基于Akoya Biosciences Vectra Polaris™平台的多重免疫荧光(mIF)技术评估CD3、CD8、CD20、CD68、PD-1、PD-L1、FOXP3和泛细胞角蛋白(pan-CK)及DAPI的9色荧光染色,使用InForm 软件进行了光谱拆分和样本自发荧光的去除,使用QuPath进行定量分析。

CD3、CD8、CD20、CD68、PD-1、PD-L1、FOXP3、泛细胞角蛋白(pan-CK)和DAPI的9色染色和HE的对比。

9色免疫荧光的详细染色方案

统计分析显示对比整体群体,在接受化疗的病人 (HR 0.56, 95% CI 0.33–0.95, p = 0.030)中,高CD68+ PD-L1+基质细胞计数与改善预后相关。尤其是在乳腺癌特异性生存期的预测上,可以显著提供仅使用PD-L1单一数据预测的准确性(HR 0.47, 95% CI 0.25–0.88, p = 0.018)。

根据间质CD68+ PD-L1+划分的Kaplan-Meier图(A)所有患者的总生存期和(B)乳腺癌特异性生存期;(C)接受化疗患者的总体生存期和(D) 接受化疗患者乳腺癌特异性生存期。

统计分析生存率发现对比使用PD-L1,高表达的CD68+ PD-L1+ 巨噬细胞数量可以有效提供预后预测的准确性。CD68+ PD-L1+的定量分析可以为临床治疗提供有用的预后信息,以识别预后良好或不良的患者亚组。

综上,使用9色免疫荧光染色,准确识别T细胞、B细胞、巨噬细胞和肿瘤细胞,并对其PD-1/PD-L1表达进行分析。间质中的大量双染色CD68+ PD-L1+巨噬细胞,可以有效区分TNBC患者的一个亚组,辅助改善该亚组的预后,提高仅使用PD-L1+对BCSS的预测的准确性。这种预后免疫表型为进一步分层TNBC预后提供了有用的数据,为治疗方案提供参考。

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[参考文献]
1.  Yeong J, et al.Multiplex immunohistochemistry/immunofluorescence (mIHC/IF) for PD-L1 testing in triple-negative breast cancer: a translational assay compared with conventional IHC. Journal of Clinical Pathology 2020;73:557-562.
2.  Lu S, et al. Comparison of Biomarker Modalities for Predicting Response to PD-1/PD-L1 Checkpoint Blockade: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Oncol. 2019;5(8):1195–1204. doi:10.1001/jamaoncol.2019.1549
3.  Wang, J., et al. Multiplexed immunofluorescence identifies high stromal CD68+PD-L1+ macrophages as a predictor of improved survival in triple negative breast cancer. Sci Rep 11, 21608 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-01116-6

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