文献解读DSP空间蛋白质组学构建预测

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博奥晶典DSP空间多组学是基于NanoString开发的数字空间分析技术(GeoMxDigitalSpatialProfiler)，通过将组织病理学、免疫学与分子技术相结合获得多个特定目标区域中多组学靶标信息，实现对冰冻组织或石蜡组织切片上蛋白和基因信息的原位检测，可以称为生物GPS定位系统。国内外已有多篇文章应用DSP技术研究肿瘤切片的异质性，如黑色素瘤、非小细胞肺癌、胰腺导管癌、前列腺癌等。

接下来，小编就为大家分享年4月8日NatureCancer杂志上报道的一篇来自美国斯坦福大学药学院通过DSP空间蛋白质组学构建预测HER2+乳腺癌治疗反应分类器的研究成果。

科学问题

过往研究很难将观察到的变化分配给复杂肿瘤生态系统中的特定位置或表型细胞群体。到目前为止，对肿瘤和免疫微环境在治疗过程中如何变化的了解甚少，这需要对纵向组织样品进行多重原位分析。在新辅助化疗中加入HER2靶向药物可以显着提高了早期HER2阳性乳腺癌的病理完全应答（pCR）率。尽管如此，高达50%的乳腺癌患者在治疗后仍有残余疾病，而其他一些乳腺癌患者可能会过度治疗。尚不清楚在预测HER2靶向治疗反应中，治疗中的原位分析是否可能优于治疗前的整体表达生物标志物。

技术方法及路线

科学问

图1研究思路图2样本信息及实验方案

研究结果

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结论一：治疗前HER2+乳腺癌的空间蛋白质组学分析

治疗前免疫标志物间相关性显著，表明多种免疫细胞亚群的协同作用。HER2通路成员和下游癌症信号标记物高度相关，而肿瘤和免疫标记物之间的相关性极小(图3c)。治疗前，蛋白质组学水平上的肿瘤间和肿瘤内变异是明显的，包括HER2和CD45。治疗前的pCR和非pCR病例之间的单个DSP蛋白标记（HER2和CD45）没有显著差异（图3d）。图3治疗前HER2+乳腺癌的空间蛋白质组学分析

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结论二：短期靶向HER2的治疗后癌症信号和免疫浸润的变化

使用DSP对治疗中活检标本进行剖析发现，与治疗前相比，治疗中免疫标志物（CD45,CD8）上调，而肿瘤标志物HER2和Ki67以及其他下游通路成员包括pAkt，Akt，pERK，S6和pS6，磷酸化蛋白减少(图4a)。根据新辅助治疗后获得pCR的结果对肿瘤分组进而研究治疗相关的变化。结果发现在pCR病例中，多种免疫标记随治疗增加；而在非pCR病例中，未观察到与治疗相关的显著免疫变化（图4b）。通过蛋白质标记相关性的比较发现，同非pCR病例相比，pCR病例中免疫标记簇和癌细胞标记簇之间具有更强的负相关性（图4c）。

图4短期靶向HER2的治疗后癌症信号和免疫浸润的变化

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结论三：在靶向HER2的治疗过程中异质性增加

接下来评估新辅助治疗后患者间以及肿瘤活检的不同区域中HER2蛋白表达的变化。结果表明在治疗时，区域间和患者之间均观察到HER2蛋白表达的异质性更大（图5c）。与治疗前相比，治疗中所有肿瘤和免疫标记物的异质性更高（图5d）。这种区域异质性可能反映出由于脉管系统，组织结构，免疫浸润或活检本身而引起的药代动力学差异，从而强调了对每个待处理样品进行多个区域分析的重要性。图5在靶向HER2的治疗过程中异质性增加

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结论四：肿瘤活检的DSP空间蛋白质组学揭示了与pCR相关的特征

接下来作者使用L2正则逻辑回归根据治疗前、治疗中或者综合治疗前和治疗中的多个ROI的平均蛋白表达水平，通过pCR状态对肿瘤进行分类。结果表明基于治疗中蛋白表达的分类器性能优于基于治疗前的分类器（AUROC=0.对0.），与综合治疗中和治疗前的分类器（平均AUROC=0.）性能相当（图6a）。使用免疫和肿瘤标志物训练的分类器优于仅使用肿瘤标志物的分类器（图6b）。作者使用了匹配的治疗中和治疗前BulkRNA-Seq数据来构建预测模型，结果表明其性能明显差于基于DSP蛋白质数据的模型（图6d）。图6肿瘤活检的DSP空间蛋白质组学揭示了与pCR相关的特征

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结论五：DSP空间蛋白质组学在独立的验证队列中预测pCR

作者进一步在TRIO-USB07临床试验的独立队列（n=29）患者中评估DSP治疗中+治疗前分类器的性能。构建的分类器在发现队列（AUROC=0.）和验证（AUROC=0.）队列中预测pCR方面的性能均较高（图7a）。在分类器中，具有最大调节系数的标记是治疗中CD45蛋白水平（图7b）。结果发现治疗中单一标记CD45的性能在发现（AUROC=0.）和验证（AUROC=0.）队列中均很高（图7c）。

图7DSP空间蛋白质组学在独立的验证队列中预测pCR

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结论六：IHC实验进一步表明治疗中CD45与pCR相关

作者进一步对来自发现和验证队列以及剩余其他组织的28例病例进行CD45IHC染色进而量化治疗中肿瘤富集区域内CD45+细胞的百分比。在具有CD45IHC数据的亚队列，基于治疗中IHCCD45+细胞百分比训练的分类器（AUROC=0.）和基于治疗中DSPCD45训练的分类器（AUROC=0.）性能均很强（图8b）。图8IHC实验进一步表明治疗中CD45与pCR相关

总结

同治疗前的测量特征或转录组学变化相比，单周期HER2靶向治疗后的蛋白质组学变化更加有助于识别最终进行病理完全应答（pCR）的肿瘤。该研究开发和验证了一种分类器，该分类器使用单一标记物CD45对治疗进行了稳健的预测pCR，通过常规免疫组织化学测量的CD45阳性细胞计数也验证这一点。以上结果证明强大的生物标记物可用来实现新辅助HER2靶向治疗期间的敏感肿瘤早期分层，对后续治疗的调整具有指导意义。

参考文献：

McNamaraKL,Caswell-JinJL,JoshiR,etal.SpatialproteomiccharacterizationofHER2-positivebreasttumorsthroughneoadjuvanttherapypredictsresponse.NatureCancer,:1-14.

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