多色免疫組化技術(shù)在非小細(xì)胞肺癌預(yù)后分層的關(guān)鍵靶點(diǎn)研究中的應(yīng)用

💯研究結(jié)果：
1、基于多色免疫組化（mIHC）技術(shù)解析 NSCLC 組織的腫瘤免疫微環(huán)境表型
為明確非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）組織中原位駐留及浸潤(rùn)免疫細(xì)胞的特征，本研究建立并優(yōu)化了 mIHC 實(shí)驗(yàn)流程，用于檢測(cè) CD8⁺T 細(xì)胞、FOXP3⁺Treg 細(xì)胞、PD-1⁺細(xì)胞及 PD-L1⁺細(xì)胞的表達(dá)情況，同時(shí)以 PanCK 陽(yáng)性標(biāo)記腫瘤組織成分。通過(guò) inForm 軟件完成光譜拆分，實(shí)現(xiàn)熒光信號(hào)的分離與可視化分析（圖 1A）。

圖1. 使用六色mIHC評(píng)估NSCLC的微環(huán)境

2、NSCLC中高密度腫瘤相關(guān)免疫細(xì)胞與免疫抑制表型的相關(guān)性

研究者按樣本來(lái)源將NSCLC樣本分為腫瘤組織組與癌旁正常組織組，采用六色mIHC技術(shù)檢測(cè)兩組樣本中腫瘤相關(guān)免疫細(xì)胞及免疫檢查點(diǎn)的表達(dá)特征。結(jié)果顯示，腫瘤組織中CD8⁺、FOXP3⁺及PD-1⁺細(xì)胞密度顯著高于癌旁正常組織（p < 0.01），而癌旁正常組織中CD8/FOXP3比值顯著更高（p < 0.0001）；PD-L1⁺細(xì)胞水平在兩組間無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（p = 0.067）。

 

鑒于PD-1/PD-L1高表達(dá)常與患者不良預(yù)后相關(guān)，研究者進(jìn)一步以PD-1⁺細(xì)胞密度中值及PD-L1表達(dá)水平為界，對(duì)NSCLC樣本進(jìn)行分組，比較各組CD8⁺、FOXP3⁺細(xì)胞的密度差異。結(jié)果表明，PD-1高表達(dá)組中，CD8⁺T細(xì)胞（p < 0.0001）與FOXP3⁺Treg細(xì)胞（p < 0.001）密度均顯著升高；PD-L1高表達(dá)組中，CD8⁺T細(xì)胞（p = 0.0192）與FOXP3⁺Treg細(xì)胞（p = 0.0201）水平亦顯著升高。上述結(jié)果提示，CD8⁺、FOXP3⁺細(xì)胞浸潤(rùn)與PD-1/PD-L1高表達(dá)密切相關(guān)，推測(cè)在免疫抑制亞型NSCLC中，高浸潤(rùn)C(jī)D8⁺T細(xì)胞可能誘導(dǎo)Treg細(xì)胞浸潤(rùn)增加，進(jìn)而促使腫瘤通過(guò)適應(yīng)性調(diào)控機(jī)制上調(diào)PD-1/PD-L1表達(dá)。

  

3、腫瘤周?chē)�和腫瘤內(nèi)亞區(qū)NSCLC樣本表現(xiàn)出不同的免疫亞群和檢查點(diǎn)特征

研究者通過(guò)熱圖分析與聚類分析，探究NSCLC腫瘤周?chē)�（瘤周）與腫瘤內(nèi)（瘤內(nèi)）亞區(qū)樣本間的潛在關(guān)聯(lián)�；�于CD8⁺、FOXP3⁺、PD-1⁺及PD-L1⁺細(xì)胞的表達(dá)水平，可有效區(qū)分瘤周與瘤內(nèi)組織的獨(dú)特免疫亞區(qū)特征。

對(duì)同一患者瘤周與瘤內(nèi)組織的免疫亞群及檢查點(diǎn)表達(dá)進(jìn)行配對(duì)比較發(fā)現(xiàn)，瘤周區(qū)域CD8⁺、FOXP3⁺及PD-1⁺T細(xì)胞群體比例顯著高于瘤內(nèi)區(qū)域（P < 0.01~0.0001）（圖2D-F），而兩組間PD-L1⁺細(xì)胞比例無(wú)顯著差異（圖2G）。瘤周組織中細(xì)胞毒性T細(xì)胞（CD8⁺T細(xì)胞）富集，提示腫瘤邊緣可能存在特異性免疫應(yīng)答反應(yīng)，這也為后續(xù)聚焦瘤周亞區(qū)開(kāi)展深入研究提供了依據(jù)。

 

圖2. 免疫細(xì)胞亞群在瘤內(nèi)和瘤周的差異

 

4、聚類分析證實(shí)：NSCLC 免疫亞群與檢查點(diǎn)聯(lián)合評(píng)估具有顯著預(yù)后價(jià)值
研究者采用無(wú)監(jiān)督分層聚類分析，探究瘤周亞區(qū) CD8⁺、FOXP3⁺、PD-1⁺及 PD-L1⁺細(xì)胞密度對(duì) NSCLC 患者預(yù)后的影響。Kaplan-Meier 生存分析結(jié)果顯示，單一標(biāo)志物（CD8⁺T 細(xì)胞、FOXP3⁺Treg 細(xì)胞、PD-1⁺細(xì)胞、PD-L1⁺細(xì)胞）的密度水平，均無(wú)法對(duì)患者生存預(yù)后進(jìn)行有效分層（圖 3A-D）。

 

進(jìn)一步基于免疫細(xì)胞密度開(kāi)展無(wú)監(jiān)督聚類分析，成功鑒定出 3 個(gè)生存預(yù)后差異顯著的患者亞群：

• 簇 1：CD8/FOXP3 比值中等，PD-1、PD-L1 高表達(dá)
• 簇 2：CD8/FOXP3 比值低，PD-1、PD-L1 低表達(dá)
• 簇 3：CD8/FOXP3 比值高，PD-1、PD-L1 低表達(dá)

 

生存分析顯示，簇 3 患者的總生存期（OS）顯著優(yōu)于簇 1 與簇 2（P=0.0486）（圖 3E, F）。上述結(jié)果提示，基于免疫亞群與檢查點(diǎn)的聯(lián)合聚類分型，可為臨床治療策略選擇提供參考：簇 1 患者或可從抗 PD-1/PD-L1 治療中獲益，而簇 2 患者更適合接受靶向 Treg 細(xì)胞的干預(yù)方案。

圖3. 根據(jù)CD8+、FOXP3+、PD-1+、PD-L1+細(xì)胞密度對(duì)患者進(jìn)行預(yù)后分層

 

5、高 CD8/FOXP3 比值聯(lián)合高 PD-L1 表達(dá)，與特定亞組患者的良好生存預(yù)后相關(guān)
研究者進(jìn)一步分析 3 個(gè)患者亞組中，瘤周區(qū)域 CD8⁺、FOXP3⁺、PD-1⁺、PD-L1⁺細(xì)胞密度，以及 CD8/FOXP3、CD8/PD-1、CD8/PD-L1 細(xì)胞比值的預(yù)后價(jià)值（圖 4A-E）。

已有研究證實(shí)，高腫瘤浸潤(rùn)性 CD8⁺T 細(xì)胞是包括 NSCLC 在內(nèi)的多種癌癥的良好預(yù)后指標(biāo)，但本研究中，腫瘤浸潤(rùn)性 CD8⁺T 細(xì)胞密度與全部患者或任一亞組患者的生存預(yù)后均無(wú)顯著相關(guān)性（圖 3A）。分層分析顯示，高 CD8/FOXP3 比值僅能顯著提升簇 3 患者的生存率，在其余亞組中未觀察到類似效應(yīng)（圖 4B）；而 CD8/PD-1、CD8/PD-L1 比值在所有亞組中均無(wú)預(yù)后指導(dǎo)價(jià)值。上述結(jié)果提示，CD8⁺細(xì)胞相對(duì)于 FOXP3⁺細(xì)胞的水平比例，對(duì)特定亞組患者具有預(yù)后評(píng)估意義。

 

此外，F(xiàn)OXP3 高表達(dá)的簇 2 患者（特征為低 CD8/FOXP3 比值）生存率顯著偏低（圖 3C），這一現(xiàn)象提示，靶向 FOXP3⁺Treg 細(xì)胞的干預(yù)策略，或可改善該亞組患者體內(nèi) CD8⁺細(xì)胞的抗腫瘤功能，進(jìn)而優(yōu)化預(yù)后。對(duì)免疫檢查點(diǎn)分子的分析顯示，PD-1 表達(dá)水平在 3 個(gè)亞組中均無(wú)預(yù)后價(jià)值（圖 4D）；而PD-L1 單分子水平僅在簇 3 中表現(xiàn)出預(yù)后價(jià)值，且高 PD-L1 表達(dá)與更好的生存結(jié)局相關(guān)（圖 3E），該趨勢(shì)在簇 1 中未被觀察到。

 

綜上，高 CD8/FOXP3 比值聯(lián)合適度 PD-L1 表達(dá)，可能通過(guò)平衡腫瘤免疫應(yīng)答效應(yīng)與免疫抑制微環(huán)境的影響，最終為患者帶來(lái)更優(yōu)的生存獲益。

 

圖4. 根據(jù)CD8、CD8/FOXP3、FOXP3、PD-1、PD-L1表達(dá)水平分層的亞組患者總生存率(OS)

  

6、EGFR 突變狀態(tài)與 PD-1/PD-L1 介導(dǎo)的免疫抑制密切相關(guān)
既往研究表明，EGFR 突變型非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）組織中存在 PD-L1 過(guò)表達(dá)現(xiàn)象，且腫瘤組織 PD-L1 表達(dá)水平與肺腺癌的 EGFR 突變狀態(tài)及不良預(yù)后呈正相關(guān)�；�于此，本研究進(jìn)一步探討 PD-1/PD-L1 表達(dá)是否與 EGFR 或 ALK 突變狀態(tài)協(xié)同調(diào)控腫瘤免疫抑制進(jìn)程。

 

聚類亞組分析顯示，具有免疫抑制表型的簇 1（18.92%）與簇 2（14.63%）患者，其 EGFR 突變率顯著高于無(wú)免疫抑制特征的簇 3（0%）（圖 5A）；而 ALK 突變率在三個(gè)亞組（簇 1：16.22%、簇 2：17.07%、簇 3：10.53%）間無(wú)顯著差異（圖 4B）。上述數(shù)據(jù)提示，EGFR 突變狀態(tài)與兩種免疫抑制表型密切相關(guān)：其一為高腫瘤浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞（TIL）密度聯(lián)合高 PD-1/PD-L1 表達(dá)（簇 1），其二為低 TIL 密度聯(lián)合低 PD-1/PD-L1 表達(dá)（簇 2），該結(jié)論與既往報(bào)道的 “EGFR 突變型 NSCLC 患者普遍高表達(dá) PD-L1” 的結(jié)論存在差異。

 

此外，研究者進(jìn)一步對(duì)比基因突變型與野生型患者免疫細(xì)胞的預(yù)后價(jià)值發(fā)現(xiàn)，僅在 EGFR 野生型亞組中，CD8⁺細(xì)胞相對(duì) FOXP3⁺細(xì)胞的水平比例具有明確預(yù)后價(jià)值，證實(shí) CD8/FOXP3 比值對(duì)該亞組患者的預(yù)后評(píng)估具有重要意義。

 

圖5. 免疫抑制狀態(tài)與EGFR或ALK突變的關(guān)系

 

7、基于多因素Cox回歸構(gòu)建預(yù)后相關(guān)免疫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型

研究者構(gòu)建了可量化線性風(fēng)險(xiǎn)的免疫評(píng)分模型，具體公式如下：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分=0.391×CD8⁺細(xì)胞密度 + (-0.374)×FOXP3⁺細(xì)胞密度 + (-0.396)×PD-1⁺細(xì)胞密度 + 0.272×PD-L1⁺細(xì)胞密度 + (-0.269)×CD8/FOXP3比值 + (-0.473)×CD8/PD-1比值 + 0.181×CD8/PD-L1比值。

 

為驗(yàn)證該模型的可靠性，研究者采用TCGA隊(duì)列對(duì)TMA樣本構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，結(jié)果與TMA隊(duì)列數(shù)據(jù)趨勢(shì)一致，即高危評(píng)分與患者不良生存預(yù)后呈相關(guān)性（P=0.0558）。該評(píng)分模型以瘤周亞區(qū)的免疫指標(biāo)為核心變量，通過(guò)整合各指標(biāo)間的復(fù)雜相互作用，精準(zhǔn)反映NSCLC患者的預(yù)后狀態(tài)。

 

此外，研究者通過(guò)時(shí)間依賴性ROC曲線分析，評(píng)估該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型預(yù)測(cè)NSCLC患者預(yù)后的敏感性與特異性。結(jié)果顯示，該模型預(yù)測(cè)患者1年、3年及5年總生存期（OS）的曲線下面積（AUC）分別為0.784、0.698和0.722，提示模型具有良好的預(yù)后預(yù)測(cè)效能。

 

進(jìn)一步分析臨床病理特征與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的關(guān)聯(lián)性發(fā)現(xiàn)，高淋巴結(jié)分期（P=0.03）及高AJCC分期（P=0.02）患者的免疫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分顯著高于低淋巴結(jié)分期、低AJCC分期患者，進(jìn)一步證實(shí)該免疫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型具有重要的臨床預(yù)后評(píng)估價(jià)值。

  

💯總結(jié)與展望
本研究圍繞非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）患者預(yù)后評(píng)估展開(kāi)，通過(guò)多色免疫組化（mIHC）技術(shù)解析腫瘤組織中核心免疫細(xì)胞與免疫檢查點(diǎn)的表達(dá)特征，結(jié)合無(wú)監(jiān)督聚類分析明確：高 CD8/FOXP3 比值、低 PD-1/PD-L1 表達(dá)及無(wú) EGFR 基因突變，可作為 NSCLC 患者預(yù)后良好的聯(lián)合預(yù)測(cè)標(biāo)志物。

 

基于 CD8/FOXP3 比值與 PD-1/PD-L1 表達(dá)水平的聚類分型，能夠?qū)崿F(xiàn)患者的精準(zhǔn)分層，為臨床制定個(gè)體化免疫治療策略（抗 PD-1/PD-L1 治療或靶向 Treg 細(xì)胞治療）提供重要參考。此外，本研究構(gòu)建的免疫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型，可有效評(píng)估 NSCLC 患者預(yù)后，具有較高的臨床轉(zhuǎn)化價(jià)值。

 

未來(lái)研究將進(jìn)一步聚焦腫瘤微環(huán)境的高度異質(zhì)性，深入探究 CD8、FOXP3、PD-1、PD-L1 等免疫分子的空間分布特征，以期更精準(zhǔn)地指導(dǎo)患者分層與臨床免疫治療方案的優(yōu)化。

 

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