通过免疫指标对肿瘤进行分型这个思路相信小伙伴们一定不陌生，今天小编给大家推荐的这篇文章是今年9月发表在Nature communications（IF=14.919）一篇非常新颖的免疫分型。作者通过实验确定了三种空间免疫表型，并通过测序数据构建了基因分类器，探讨了不同空间免疫表型的基因组特征和免疫逃逸途径以及对预后和抗PD1治疗的预测价值。文章生物学知识非常丰富，快跟着小编一起来学习一下吧！

Spatial immunophenotypes predict response to anti-PD1 treatment and capture 

distinct paths of T cell evasion in triple negative breast cancer

空间免疫表型预测抗 PD1 治疗的反应并捕获三阴性乳腺癌中 T 细胞逃避的不同路径

一.研究背景

三阴性乳腺癌是一种侵袭性乳腺癌（BC）（占所有BC的10–20%），与其他类型的乳腺癌相比，TNBC具有较高水平的肿瘤浸润淋巴细胞（TIL），被认为对免疫检查点抑制（ICI）反应的可能性更高。虽然一些PD-L1阳性的患者受益于PD-L1阻断剂+紫杉醇联合治疗，但仍有相当一部分TNBC患者没有从ICI中获益。有研究表明，PD-L1表达情况、肿瘤突变负荷（TMB）以及TIL丰度并不能很好的预测TNBC患者对ICI的反应。最新的研究表明，TIL的细胞组成、激活状态和空间定位对TNBC的ICI反应有预测价值。基于空间免疫表型，作者通过使用多重免疫荧光及下一代测序技术（NGS）证明了空间表型对TNBC和其他肿瘤类型的预后有显著的相关性，并可以预测转移性TNBC和黑色素瘤对抗PD1治疗的反应。

二.主要结果

1.TNBC 中淋巴细胞而非髓细胞的空间结构可预测预后

为了评估TNBC中的肿瘤免疫相互作用，作者采用免疫组织化学染色（IHC）对236里未经治疗的原发TNBC中CD8+ T细胞的存在及空间结构进行了分析。在这里，作者定义了三种空间免疫表型：excluded表型（26%；CD8+ T细胞主要位于肿瘤边缘）；ignored表型（28%；CD8+ T细胞在边界和中心均不存在）；inflamed表型（46%；CD8+ T细胞均匀分布于肿瘤边缘和中心），如图1a所示。通过单变量分析，作者发现这些空间表型与无远处转移生存率（MFS）、无病生存率（DFS）和总生存率（OS）显著相关（图1b）。

通过多重免疫荧光（IF）成像，作者还评估了出CD8+ T细胞外其他免疫效应细胞的存在（图1c）。图1d显示，CD4+ T细胞和CD20+ B细胞通常与CD8+ T细胞共同出现在肿瘤的边缘和中心，而CD56+ NK细胞在TNBC中几乎不存在。此外，CD8+ T细胞与肿瘤细胞之间的距离在excluded表型和inflamed表型之间显著增大（图1e）。接下来作者评估了三级淋巴结构（TLS；被定义为CD4+ T细胞和CD20+ B细胞阳性的病灶区域，是T细胞启动抗肿瘤免疫反应的重要部位）的存在，图1f显示，inflamed表型和excluded表型的肿瘤边缘观察到大量的TLS，ignored表型中并无显著现象。

2.空间表型的基因分类器可预测 TNBC 患者抗 PD1 治疗的结果

接下来，作者基于三个空间免疫表型的差异表达基因集（图2 a）开发了一个基因表达分类器，能够在无需CD8+ T细胞染色数据就可以评估空间免疫表型的预后和预测价值。在两个独立的具有基因表达和CD8+染色数据的验证集中，分类器对于空间免疫表型的分类分别具有81%和83%的高正确率（表1&2）。随后在一个仅有基因表达数据的BC队列中测试了空间表型分类器的预后价值（表3）。

通过在第三组原发性TNBC患者中测试分类器的性能，作者验证了该分类器的预后价值（图2 c）。如图2 b所示，excluded和ignored表型的基因集与预后不良相关，而inflamed表型的基因集与预后良好相关。

接下来，为了测试基因分类器在TNBC抗PD1治疗后预测治疗结果的能力，作者将该分类器应用于一项转移性患者数据集中，该数据集患者均在经过短时间的免疫诱导治疗后接受抗PD1治疗。作者发现，excluded基因集在无反应（进展性(PD)疾病）患者中显著高表达，而inflamed基因集在有反应患者（（完全缓解（CR）+部分缓解 PR）+疾病稳定（SD））中表达更高（图2 d,e），未发现ignored基因集与治疗反应相关。图2 f显示，三个基因集的分类效能均高于TIL及免疫细胞PD-L1表达的分类效能。此外作者还发现，无应答者中excluded和ignored表型较为丰富，而应答者中，inflamed表型最丰富（图2g）。图2h显示了三种表型患者的抗PD1后预后生存情况。

3.空间表型在多种癌症中的预后和预测价值

接下来，作者将空间表型分类器应用于其他肿瘤类型，结果显示空间表型在多种癌症中就有显著的预后价值，但与ICI治疗反应没有直接关系。作者发现对ICI反应较差的肿瘤如PRAD和PAAD，在excluded和ignored表型中比例最高；对ICI反应良好的肿瘤如SKCM和LUAD，在inflamed表型中占比最高，其中SKCM的结果与TNBC一致。总之，空间表型分类器识别并捕获淋巴细胞活性和位置优于其他基因分类器。

4.空间表型在 TCR 库偏度和突变特征方面存在差异，但突变负荷没有差异

作者在这一部分对淋巴结阴性、未经全身治疗的原发性TNBC患者的临床病理学和基因组学特征进行了研究，以求寻找到空间表型的潜在驱动因素。经过分析，作者并没有发现BRCA1 或 BRCA2 种系突变频率（图 3a）、β2 微球蛋白丢失频率（图 3b)、TMB或基因组改变的类型，包括非同义 SNV、外显子移码、插入缺失（图 3c）或预测的新抗原（图 3d）在空间表型间具有显著差异。相反，空间表型在突变特征和TCR克隆方面具有显著的差异性（图3e-i）。

5.空间表型的特征在于不同的免疫逃避途径

接下来，作者研究了空间表型是否捕获了不同的免疫逃逸模式。通过cibersort算法（图4a），作者证实了图1d免疫效应细胞丰度的观察结果。随后，作者评估了与T细胞逃逸各种机制相关的基因集表达，并通过基因集富集分析进行验证（图4b-d），图4d、4e表明这些途径都与TGFβ通路相关。作者还发现excluded表型与inflamed表型相比，最上调的基因之一是COL100A1（图4c），且与CD8A表达呈负相关（图4 e.h）。

通过实验，作者发现在excluded表型的肿瘤中心，胶原蛋白-10沉积在肿瘤和免疫细胞之间的基质区域（图5a,b），这种物理屏障会影响T细胞的进入。最近邻分析显示（图5c），无论空间表型如何，巨噬细胞和骨髓细胞显示出于CD8+ T细胞较低的距离。在ignored表型的一个子集中，作者发现了CD66b+中性粒细胞（在肿瘤微环境中有免疫抑制作用）与巨噬细胞和骨髓细胞共同产生（图5e）。

通过图5f作者发现，尽管具有高密度的T细胞和TLS，也只有一小部分CD4+和CD8阳性T细胞表达共刺激受体ICOS或者41BB，推断其与肿瘤细胞的低表达MHC-Ⅱ分子相关。

以上这篇文章就介绍完啦，总结一下：作者基于免疫组化实验中CD8+T细胞的空间位置定义了三个空间免疫表型，进而计算了三个免疫表型间的差异表达基因并构建分类器，并将分类器扩展到泛癌水平，再通过实验及测序数据探讨了三个免疫表型间的基因组差异和不同的T细胞逃逸特征。生信分析的部分并不难，这个思路还有很多我们生信值得深挖的点，感兴趣的小伙伴们千万不要错过啦！