基于多重免疫熒光(mIF)技術(shù)的空間表型特征用以開發(fā)新一代生物標志物

越來越多的研究表明，基于多重免疫熒光(mIF)技術(shù)的空間表型特征正在用以開發(fā)新一代生物標志物，它使用多重抗體面板在完整組織樣本中通過所處環(huán)境中的功能和狀態(tài)來描述腫瘤和免疫細胞的特征。不同的細胞密度模式和相互作用構(gòu)成的細胞間腫瘤微環(huán)境中(TME)已被證明可以對疾病結(jié)果和免疫治療反應高度預測。

在《空間表型特征：表征實體腫瘤和預測免疫治療反應的新型生物標志物》白皮書中介紹了基于mIF的空間表型特征作為新一代生物標志物發(fā)現(xiàn)的案例，意義和價值。

目前，只有少數(shù)經(jīng)FDA批準的生物標志物鑒定的患者對PD-1/PD-L1檢查點抑制劑治療表現(xiàn)出陽性反應，而且，并不是所有測試結(jié)果呈陰性的人最后都表現(xiàn)很差。這種不確定性使得本可以受益的患者無法得到治療，增加了治療無效的癌癥護理成本，阻礙了下一代免疫療法的發(fā)展。

基于多重免疫熒光(mIF)的技術(shù)的空間表型特征，是新一代病理工作流程，可生成有關(guān)癌癥樣本的定量和可重復的見解，具有預測價值和臨床洞見方面的潛在價值，可能在不久的將來進入常規(guī)臨床實踐中的標準工具。
 

設定新的預測值標準

空間表型的核心是一種被稱為多重免疫熒光(mIF)的技術(shù)，這是新一代病理工作流程，可生成有關(guān)癌癥樣本的定量和可重復的見解。Lu等人發(fā)表在《JAMA Oncology》上的一項多種診斷技術(shù)的meta分析顯示，在預測誰將對PD-1/PD-L1免疫治療產(chǎn)生反應方面，mIF比目前廣泛使用的技術(shù)PD-L1 IHC、基于下一代測序的腫瘤突變負荷(TMB)和基因表達譜(GEP)具有更高的預測價值。

mIF：揭示PD-1/PD-L1阻斷反應的新見解

多項研究表明，使用基于mIF的平臺檢測PD-L1表達，可以獲得更量化、更準確的結(jié)果，提高預測能力。此外，mIF允許與其他標記物同時檢測PD-L1表達，從而產(chǎn)生比單獨使用每個標記物更高的預測值。

Vanhersecke等人在一項對11種不同腫瘤類型的泛癌研究中證明了這一點，其中PD-L1表達分析與三級淋巴結(jié)構(gòu)(TLS)和CD8+淋巴細胞密度的測量配對。使用結(jié)合CD4、CD8、CD20、CD21和CD23的mIF分析來識別TLS，并區(qū)分成熟(mTLS)和不成熟(iTLS)形式。這些發(fā)現(xiàn)強調(diào)了基于mIF的多重分析在預測價值和臨床洞見方面的潛在價值。

尋找更好的預測工具

到目前為止，F(xiàn)DA已經(jīng)批準了7種針對PD-1/PD-L1通路的腫瘤免疫療法，其中三種包括對PD-L1表達進行mIHC染色的輔助診斷，兩種需要DNA或RNA測序來識別微衛(wèi)星不穩(wěn)定性、腫瘤突變負擔或錯配修復錯誤。
隨著抗PD-L1療法的數(shù)量增加，不同的檢測要求也在增加。如表中所示，使用PD-L1IHC染色有四種不同的評分算法，有些聚焦于TCs(腫瘤細胞)，有些聚焦于ICs(免疫細胞)，所有這些都需要一些主觀的操作判斷。Rimm等人注意到，當試圖對ICs上的PD-L1表達進行評分時，病理學家觀察者之間的一致性特別差，特別是在低表達范圍。所有這些都表明需要新的腫瘤組織分析方法，以減少實驗室間和觀察者之間的可變因素，并提高每個樣本的預測價值。
 

臨床病理學實驗室中基于mIF方法的空間表型特征

在堪稱里程碑的多機構(gòu)TSA擴增多重免疫熒光重復性評估(MITRE)研究中，6家機構(gòu)使用了mIF解決方案，以證明和驗證了一個基于腫瘤組織樣本中的PD-1/PD-L1免疫檢查點信號自動化的端到端工作流程。研究結(jié)果表明，在測量IC密度、共表達和接近參數(shù)方面，實驗室內(nèi)和實驗室間的一致性很高。MITRE的結(jié)果代表著基于mIF方法的自動化空間生物學工作流程標準化的重要一步，該工作流程提供了支持臨床試驗所需要的性能水平，并可在未來應用于臨床試驗。

基于mIF的空間表型特征正在開發(fā)新一代的生物標志物。像MITRE這樣開創(chuàng)性的研究使用了標準的Phenoptics解決方案。Phenoptics解決方案集成了染色、成像和分析，使用現(xiàn)有的工作流程和技能來定量捕獲細胞組織的細節(jié)，并整合到整個樣本中，以獲得豐富的洞見，了解疾病的機制和脆弱性。通過鏈接下載完整《空間表型特征：表征實體腫瘤和預測免疫治療反應的新型生物標志物》白皮書。

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[參考信息]

1. Duffy MJ, Crown J. Biomarkers for predicting response to immunotherapy with immune checkpoint inhibitors in cancer patients. ClinicalChemistry. 2019;65(10):1230.
2. Vanhersecke L, etal. Mature tertiary lymphoid structures predict immune checkpo intinhibitor efficacy in solid tumors independently of PD-L1 expression. Nature Cancer.2021;2:794-802.
3. Taube JM, Roman K, Engle EL, et al. Multi-institutional TSA-amplified Multiplexed Immunofluorescence Reproducibility valuation (MITRE) Study. J Immunother Cancer. 2021;9(7):e002197.
4.  Taube JM, et al. The Society for Immunotherapy of Cancer statement on best practices for multiplex immunohistochemistry (IHC) and immunofluorescence (IF) staining and validation. J Immunother Cancer. 2020;8(1):e000155.