2022-10-03 ジョージア工科大学
npj Precision Oncologyに発表した。
Immunoscoreは予後予測ツールとして使用され、身体の免疫細胞がどれだけ腫瘍を取り囲み、入り込んでいるかを測定する。スコアが高いほど免疫細胞の浸潤が良好であることを示し、低いほど再発のリスクが高いことを示している。
標準的な手法では、T細胞が腫瘍とどのように相互作用するかを調べますが、Coskun氏のシステムでは、マクロファージなどの免疫細胞の相互作用も調べます。M1は病原体の排除に役立つが、M2は腫瘍の成長を促進する可能性がある。
マルチプレックスイメージングシステムは、これらの細胞が、腫瘍の内部や周囲だけでなく、腫瘍環境全体にわたって、互いに、そしてがん細胞とどのようにコミュニケーションし、相互作用するかを可視化する。
免疫と免疫の相互作用の効果を見ることで、腫瘍を説明することができ、より包括的な免疫スコアを開発することができる。
チームは、RapMIF(rapid multiplexed immunofluorescence)と呼ばれる細胞内分解能のイメージング技術を開発した。それは、タンパク質の活動を観察し、マッピングすることができる。
<関連情報>
- https://research.gatech.edu/coskun-lab-zooming-signals-cancer
- https://www.nature.com/articles/s41698-022-00305-4
ヒト癌組織における空間的に変化した免疫浸潤のスコアリング Spatially variant immune infiltration scoring in human cancer tissues
Mayar Allam,Thomas Hu,Jeongjin Lee,Jeffrey Aldrich,Sunil S. Badve,Yesim Gökmen-Polar,Manali Bhave,Suresh S. Ramalingam,Frank Schneider & Ahmet F. Coskun
npj Precision Oncology Published:01 September 2022
DOI:https://doi.org/10.1038/s41698-022-00305-4
Abstract
The Immunoscore is a method to quantify the immune cell infiltration within cancers to predict the disease prognosis. Previous immune profiling approaches relied on limited immune markers to establish patients’ tumor immunity. However, immune cells exhibit a higher-level complexity that is typically not obtained by the conventional immunohistochemistry methods. Herein, we present a spatially variant immune infiltration score, termed as SpatialVizScore, to quantify immune cells infiltration within lung tumor samples using multiplex protein imaging data. Imaging mass cytometry (IMC) was used to target 26 markers in tumors to identify stromal, immune, and cancer cell states within 26 human tissues from lung cancer patients. Unsupervised clustering methods dissected the spatial infiltration of cells in tissue using the high-dimensional analysis of 16 immune markers and other cancer and stroma enriched labels to profile alterations in the tumors’ immune infiltration patterns. Spatially resolved maps of distinct tumors determined the spatial proximity and neighborhoods of immune-cancer cell pairs. These SpatialVizScore maps provided a ranking of patients’ tumors consisting of immune inflamed, immune suppressed, and immune cold states, demonstrating the tumor’s immune continuum assigned to three distinct infiltration score ranges. Several inflammatory and suppressive immune markers were used to establish the cell-based scoring schemes at the single-cell and pixel-level, depicting the cellular spectra in diverse lung tissues. Thus, SpatialVizScore is an emerging quantitative method to deeply study tumor immunology in cancer tissues.
