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多维单细胞分析助力肿瘤免疫治疗疗效预测

更新时间: 2018.11.13


       近年来,免疫疗法使不少癌症患者获益,成为肿瘤治疗的重要手段之一。遗憾的是,并非所有肿瘤患者都对免疫疗法产生应答。因此,筛选能够用于预测免疫治疗疗效的生物标志物,对于临床治疗方案的选择具有重要的意义。来自瑞士苏黎世大学的研究人员采用质谱流式技术(Mass Cytomety),对黑色素瘤患者外周血PBMC进行了多维单细胞分析,研究发现CD14+CD16-HLA-DRhi单核细胞亚群比例可以作为预测患者抗PD-1治疗疗效的Biomarker。研究成果2018年发表在《Nature Medicine》上。


      免疫疗法的出现给肿瘤治疗领域带来了重大的变革和希望,2018年诺贝尔生理或医学奖授予美国免疫学家James P Alison和日本免疫学家Tasuku Honjo,以表彰他们“发现了抑制负性免疫调节的癌症疗法”。PD-1/PD-L1免疫疗法已经在转移性黑色素瘤和多种肿瘤中证实有效;尽管免疫疗法极大地延长了PFS,但只有一小部分患者存在持续应答,大部分的患者依然无法从中获益。因此,筛选出一些可以用于预测临床预后疗效的biomarker,对于患者治疗方案的选择具有非常重要的临床意义。苏黎世大学的研究人员采用多维单细胞质谱流式技术结合生物信息学分析,对黑色素瘤IV期患者在接受抗PD-1免疫治疗前和治疗后12周的外周血样本以及健康人群样本进行了免疫细胞亚群的深度分析(Fig. 1)。

       Figure 1

       为了对外周血PBMC样本中各类细胞亚群的表型和功能进行全面的分析,研究人员设计了3个独立但有部分重叠的质谱流式Panel:1)淋巴细胞表型分析;2)T细胞功能分析;3)髓细胞亚群深度分析。通过对质谱流式数据的分析,可以从不同角度展示各免疫细胞亚群的表型和功能,以及在应答组(Responder,R)和无应答组(Nonresponder,NR)或治疗前后的差异(Fig.2)。

Figure 2

       研究人员通过FlowSOM算法对样本进行多轮聚类分析和统计分析发现,应答组患者样本中的CD14+CD16-HLA-DRhi单核细胞亚群比例显著高于无应答组。为了进一步确证质谱流式筛选到的biomarker,研究人员选择了panel中的少数抗体,采用传统流式方法在第二个接受抗PD-1治疗前的黑色素瘤患者队列中(n=31,其中R=15,NR=16)进行了盲测。结果与质谱流式数据一致,CD14+CD16-HLA-DRhi的单核细胞亚群在有应答组和无应答组中存在显著差异。为了更好地在治疗前区分有应答和无应答患者,研究人员通过模型计算确定了判断阈值---19.38%,即接受抗PD-1免疫治疗前CD14+CD16-HLA-DRhi单核细胞亚群大于19.38%的患者,对免疫治疗可能具有较好的应答和预后(Fig. 3)。

Figure 3


质谱流式技术小科普(Mass Cytometry)

传统的流式技术使用荧光基团偶联抗体和荧光光路检测系统,由于存在荧光发射光谱重叠的问题,造成检测通道间的相互干扰,通道数量受限。质谱流式技术是新兴的多维单细胞分析技术,采用金属元素偶联抗体,结合电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)对单细胞上的标签元素进行检测,避免了传统流式的荧光串色、自发荧光以及通道受限等问题。上海立迪目前已开展质谱流式检测服务,包括免疫检测Panel(29个markers)以及个性化定制服务。


参考文献
Krieg C, Nowicka M, Guglietta S, et al. High-dimensional single-cell analysis predicts response to anti-PD-1 immunotherapy. Nat Med. 2018 Feb;24(2):144-153.


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