一组多维分析预测胃癌免疫治疗疗效的TIIC指标及其应用制造技术

本发明专利技术首次通过使用多重免疫组化结合数字图像分析和统计分析，揭示了GC临床标本的免疫细胞特征，公开描述了肿瘤浸润免疫细胞(tumor infiltrating immune cells,TIICs)的密度和空间模式的变化与GC分子特征及其疗效意义的关系；通过对抗PD

【技术实现步骤摘要】
一组多维分析预测胃癌免疫治疗疗效的TIIC指标及其应用


[0001]本专利技术属于医学检测领域，更为具体的，本专利技术涉及一组可多维分析预测肿瘤免疫治疗疗效的生物标志物及其应用。

技术介绍

[0002]胃癌(gastric cancer, GC)是世界上第五大最常见的癌症和第二大癌症相关死亡原因;全球 47%以上的病例发生在中国。针对程序性细胞死亡蛋白 1(programmed cell death protein 1,PD
‑
1)和程序性死亡配体 1(programmed death
‑
ligand 1, PD
‑
L1)的免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors, ICIs)的出现，使癌症治疗发生了革命性的变化，在胃癌中提供了强大和持久的反应。Pembrolizumab 或 Nivolumab 单药治疗的临床试验表明，在没有选择性生物标志物的晚期 GC 中有广泛的缓解率(10%
ꢀ‑
26%)。因此，为了提高抗 PD
ꢀ‑
1/PD
‑
L1 治疗 GC 的疗效，迫切需要确定哪些患者最有可能从免疫治疗中获益。
[0003]许多生物标志物，包括肿瘤突变负荷(TMB)、PD
‑
L1 表达、微卫星不稳定性(MSI)和 Epstein
‑
Barr 病毒(EBV)感染状态，已经被提出用于识别 PD
‑
1/PD
‑
L1抑制剂的易感性。然而，在个体水平上使用这些生物标志物的几个临床试验的结果并不一致;有些甚至自相矛盾。因此，到目前为止，还没有单一的生物标志物可以用于足够的患者分层，这可能是由于癌症免疫反应的复杂性导致。
[0004]肿瘤免疫细胞是异质性的，具有功能和表型可塑性，可能具有促肿瘤和抗肿瘤作用。有趣的是，不同免疫细胞亚群的分布及其与癌细胞的精确位置已经被提出作为预测肿瘤行为的有价值的指标。事实上，肿瘤微环境的组成部分可能会影响治疗反应，包括 T 细胞、B 细胞、中性粒细胞和巨噬细胞，正在越来越多地被研究领域所考虑。例如，以往的研究表明，敲除环型 GMP
‑
AMP干扰素合成酶刺激因子(STING)可促进肿瘤相关巨噬细胞(TAM)极化为促炎亚型，并诱导 GC 细胞凋亡，突出了 STING 在 TAMs 中的负作用。因此，分析单个细胞和非细胞组分的空间关系可能会促进对 GC 生物学的理解。然而目前GC 免疫生物学分析仍停留在传统的免疫组化方法或生物标志物的检测，尚未有能够从空间、细胞、细胞组分等多维视角分析预测GC对于免疫治疗的疗效的方法或组合的指标。

技术实现思路

[0005]为了填补现有技术的空白，本专利技术建立了一种多重免疫组化(multiplexed immunohistochemistry, mIHC)结合数字图像分析的方法，可用来检测GC 临床标本的免疫细胞特征，并提供一组可用来评估预测抗 PD
‑
1/PD
‑
L1 治疗背景下GC对免疫治疗反应的TIIC（tumor infiltrating immune cells, 肿瘤浸润免疫细胞）指标。具体的，本专利技术提供如下的技术方案：本专利技术的第一个方面，提供一种多维分析预测GC免疫治疗疗效的TIIC指标，所述指标至少包括3个数量指标与1个空间指标，其中数量指标为CD8+PD
‑1‑
LAG
‑3‑
细胞的密度、
CD4+FoxP3
‑
PD
‑
L1+细胞的密度、以及CD68+STING+细胞的密度；空间指标为CD8+PD
‑
1+LAG3
‑ꢀ
T细胞的有效评分，其中，有效评分为半径20微米范围内，CD8+PD
‑
1+LAG
‑3‑
细胞与周边肿瘤细胞的配对数与CD8+PD
‑
1+LAG
‑3‑
细胞总细胞数的比值。
[0006]本专利技术的第二个方面，提供上述TIIC指标在预测GC免疫治疗疗效中的应用。
[0007]在一种实施方式中，所述治疗疗效是指免疫治疗是否有效。
[0008]本专利技术的第三个方面，提供上述TIIC指标在制备用于预测GC免疫治疗疗效的产品中的应用。
[0009]在一种实施方式中，上述产品包括试剂盒等。
[0010]本专利技术相对于现有技术可获得如下有益的技术效果：1. 本专利技术首次通过使用多重免疫组化结合数字图像分析和统计分析，揭示了GC 临床标本的免疫细胞特征；2. 本专利技术首次公开描述了肿瘤浸润免疫细胞(TIICs)的密度和空间模式的变化与GC 分子特征及其疗效意义的关系；3. 通过对抗 PD
‑
1/PD
‑
L1 治疗背景下 TIICs 的密度和空间模式与GC病理学进行评估，建立了一套可用于筛查肿瘤对治疗反应的决定因素的方法，为肿瘤治疗的疗效预判提供了思路和科学依据，实现在治疗前对患者进行预测分层，推进了肿瘤治疗学的发展。
附图说明
[0011]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1：Panel1的mIHC染色图；图2：Panel2的mIHC染色图；图3：Panel3的mIHC染色图；图4：图像分割流程：包括HE对照
‑
mIHC多色染色
‑
组织拆分
‑
细胞拆分
‑
细胞亚型确定；图5：空间分析示例图；图6：空间有效评分计算示例图；图7：训练集、测试集以及全部患者的ROC曲线；图8：TIIC特征预测患者治疗疗效有反应R(Response)组和无反应N(non
‑
response)组之间的对比柱状图；图9：所有患者单独TIIC特征预测患者治疗疗效瀑布图（有反应R，无反应N）。
具体实施方式
[0012]下面参照具体的实施例对本专利技术做进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术的范围。
[0013]实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件，或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可通过正规渠道购买得到的常规产品。
[0014]下面实施例中的实验方法，如无特殊说明，均为常规方法。下述实施例中所用的试
验材料，如无特殊说明，均为市售产品。
[0015]实施例1：生物标志物的筛选1.标本采集福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)胃癌组织取自北京大学肿瘤医院病理科。胃癌组织包括从2018年3月至2020年12月收集的60例经组织学证实的胃癌患者的60个预处理样本。我们排除了同时患有自身免疫性疾病、HIV或梅毒的患者。本研究经北京大学肿瘤医院伦理委员会批准。所有参与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多维分析预测GC免疫治疗疗效的检测方法，其特征在于，所述方法包括对3个数量指标与1个空间指标进行检测，其中，所述数量指标为CD8+PD
‑1‑
LAG
‑3‑
细胞的密度、CD4+FoxP3
‑
PD
‑
L1+细胞的密度、以及CD68+STING+细胞的密度；所述空间指标为CD8+PD
‑
1+LAG3
‑ꢀ
T细胞的有效评分，其中，有效评分为半径20微米范围内，CD8+PD
‑
1+LAG
‑3‑
细胞与周边肿瘤细胞的配对数与CD8+PD
‑
1+LAG
‑3‑
细胞总细胞数的比值。2.如权利要求1所述的应用，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈琳，陈杨，章程，李艳艳，郏科人，
申请(专利权)人：北京市肿瘤防治研究所，
类型：发明
国别省市：