天文学与病理识别预测生物标记对癌症免疫疗法
配对sky-mapping与先进的肿瘤活检免疫荧光成像算法,研究人员马克基金会中心先进的基因组学和成像约翰霍普金斯大学布隆伯格~ Kimmel癌症免疫疗法研究所开发一个健壮的平台指导由预测癌症免疫疗法将应对特定疗法针对免疫系统。
一个新的平台,称为AstroPath,将天文图像分析和映射与病理标本分析肿瘤的显微图像。
Immunofluorescent成像,使用荧光标记的抗体,使研究人员能够同时可视化多个细胞蛋白质和决定他们的模式和强度的表达式。应用AstroPath,研究人员研究了黑色素瘤,咄咄逼人的肤质癌症。他们在黑色素瘤活检免疫微环境特征的选人免疫细胞在癌细胞中肿瘤质量,然后确定了复合生物标志物包括六个标记和高度预测的响应特定类型的一个名为anti-PD-1治疗的免疫疗法。
PD-1(程序细胞死亡1)上发现的一种蛋白质免疫系统T细胞,当绑定到另一个叫做PD-L1的蛋白质(程序性死亡配体),帮助肿瘤细胞逃避免疫系统的攻击。Anti-PD-1药物阻止PD-1蛋白质和可以帮助免疫系统发现和杀死癌细胞。只有一些黑色素瘤患者应对anti-PD-1疗法,和预测反应或抵抗的能力是关键,选择最好的治疗每个病人的癌症研究人员解释。AstroPath平台也被应用于研究肺癌和潜在的可以提供许多其他癌症的治疗指导。研究小组由詹尼斯Taube,医学博士,moran教授皮肤病与肿瘤微环境实验室的主任彭博~ Kimmel研究所和亚历山大Szalay博士,数据密集型工程和科学研究所主任约翰霍普金斯大学(补贴)。
“这个平台有可能改变肿瘤学家将如何交付癌症免疫疗法说:“画Pardoll说,医学博士布隆伯格博士,主任~ Kimmel癌症免疫疗法。“在过去的40年,癌症的病理分析研究了一个标记,它提供了有限的信息。利用新技术,包括仪表形象同时12个标记,AstroPath成像算法提供的1000倍的信息内容从一个比目前可以通过常规病理活检。这facilates精密癌症免疫疗法——识别每个病人的癌症的独特特性来预测谁会对一个给定的免疫疗法,如anti-PD-1,谁不会。在这一过程中,它还进步诊断病理学从uniparameter多参数分析。”
这项研究发表在6月11日科学。
AstroPath平台的基础数据库创建的图像分析技术,斯隆数字巡天,宇宙架构的大型数字地图的天体物理学家Szalay约翰霍普金斯大学彭博杰出的物理学和天文学和计算机科学的教授。天空一起调查“缝合”数以百万计的数十亿天体的伸缩图像,每个表达不同的signatures-just像不同的荧光标记抗体用于染色肿瘤活检。使用一个大型的、专用的计算机处理数万亿像素的成像数据,这些对象的位置和特性是存储在一个大的开放数据库。这个数据库是用来量化恒星的光谱属性和空间布置,类星体,星云和星系在宇宙中。
就像斯隆调查地图宇宙天文规模,Taube,皮肤病理学在皮肤病学系主任约翰·霍普金斯大学医学院与Szalay映射肿瘤和免疫细胞在微观范围内。
AstroPath使用多重免疫荧光(mIF)技术从海水养Biosciences-which标记每个感兴趣的蛋白与不同颜色的荧光分子量化肿瘤微环境的许多细胞和分子特性(时差)。AstroPath天体对象映射算法分析数以百万计的细胞所产生的巨大的数据集mIF成像和“缝合”一起多个荧光图像“字段”。This creates a two-dimensional, multicolor visual map of the TME across an entire tissue section mounted on a microscopic slide with single-cell resolution, and enables researchers to have a detailed view of how and where the tumor cells interact with surrounding tissues, including the immune system. It makes it possible to zoom in and out to see the spatial features of individual cells as well as combinations of expression of different markers by individual cells, and finally, the intensity of expression of those markers.
”的空间安排不同类型的细胞在肿瘤很重要,”Taube说。“细胞给彼此去/不方便信号基于直接接触以及局部分泌的因素。之间的接近性量化细胞表达特定的蛋白质有可能揭示这些地理交互是否可能和交互可能被负责抑制免疫细胞杀死肿瘤。”
“在天文学中我们经常问,‘什么是星系的概率接近彼此?’”Szalay说。“我们同样的方法应用于癌症在肿瘤微环境的空间关系。这是同样的问题截然不同的规模。”
在目前的研究中,研究人员使用AstroPath平台”来形容PD-1 PD-L1表达式癌症细胞和免疫细胞肿瘤标本的晚期黑色素瘤患者随后收到anti-PD-1免疫疗法。他们还可视化三个额外的蛋白质表达的不同类型的免疫cells-CD8 CD163,最后FOXP3-and标记肿瘤细胞本身,Sox10 / S100。
研究小组发现,一个特定的模式,这些标记特定的表达强度细胞肿瘤的强烈预测哪些病人会anti-PD-1治疗后的反应和生存。
“大数据变化的科学。到处都有应用,从天文学到基因组学海洋学,”Szalay说。“数据密集型科学发现是一个新的范例。我们面临的技术挑战是如何获得一致的、可重复的结果当你收集数据?AstroPath一步建立一个统一的标准。”
“下一个重要步骤。我们需要多机构研究表明,这些测试可以标准化,紧随其后的是一个前瞻性的临床试验将AstroPath下一代病人护理诊断潜力,”Taube说。除了开发新同伴诊断,团队的长期目标包括建立一个开源的阿特拉斯的肿瘤免疫地图,类似于美国国家癌症研究所癌症基因组图谱。
“先进的测绘技术的应用从天文学有可能识别预测生物标记,这将有助于医生设计精确的免疫疗法治疗癌症患者,”米歇尔·克利里说,首席执行官马克癌症研究基金会。“这些初步结果是令人兴奋和验证方法,癌症研究马克基金会,我们很自豪地支持这种开创性的科学。”
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