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    Tissue Cytometry技术解码三阴性乳腺癌微环境细胞空间分布,为精准诊疗注入新动力

    三阴性乳腺癌(TNBC)

    三阴性乳腺癌(TNBC)是乳腺癌(BC)中侵袭性最强的亚型。TNBC 具有高转移率、高远处复发率、缺乏特异性治疗靶点且易产生耐药性的特点,这与其不同于其他乳腺癌亚型的独特肿瘤微环境(TME)密切相关。肿瘤微环境是肿瘤细胞赖以生存和发展的复杂环境,主要由肿瘤细胞、基质细胞及组织、微血管和各类趋化因子构成。肿瘤微环境的存在会增强肿瘤细胞的增殖、侵袭、转移能力及免疫逃逸能力,进而阻碍 TNBC 的抗肿瘤应答。

    建立基于微环境细胞(MCs)浸润的预后预测模型,并探索三阴性乳腺癌(TNBC)的新治疗策略,具有重要意义。



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    陆军军医大学西南大学干细胞与再生医学科在Journal of Translational Medicine上发表题为“The microenvironment cell index is a novel indicator for the prognosis and therapeutic regimen selection of cancers”文章。

    本研究基于批量 RNA 测序数据,采用 xCell 算法对三阴性乳腺癌(TNBC)微环境中的细胞结构进行量化分析。通过LASSO-Cox回归分析构建微环境细胞指数(MCI)。随后,利用单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)、空间转录组学(SRT)及多重免疫荧光(mIF)染色分析对 MCI 进行验证,并在荷瘤小鼠中探究 MCI 的作用机制。

    微环境细胞指数(MCI)由 6 种微环境细胞(MCs)构成,该指数可精准预测三阴性乳腺癌(TNBC)患者的预后。单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)、空间分辨转录组学(SRT)及多重免疫荧光(mIF)染色分析均验证了这 6 种细胞的存在及其比例分布。此外,结合这 6 种微环境细胞的空间分布特征,研究构建了 MCI 增强模型(MCI-e),该模型对三阴性乳腺癌患者预后的预测准确性更高。更重要的是,在微环境细胞指数高表达(MCIhigh)的三阴性乳腺癌患者中,其癌细胞内的胰岛素信号通路处于激活状态,而抑制该通路可显著延长荷瘤小鼠的存活时间。

    本研究结果表明,微环境细胞(MCs)浸润可作为三阴性乳腺癌(TNBC)患者预后评估及治疗方案选择的新型指标。

    实验部分



    01
    组织成像数据采集

    利用 TissueFAXS 平台获取65 例 TNBC 组织多重免疫荧光(mIF)染色后的组织图像。

    Panel 1: CD38, CD34, CD45RA, CD27, CD19

    Panel 2: CD3, IL4, CD64, CD11c, CD4, CD8

    02

    细胞定量与分型分析

    通过 StrataQuest 软件实现精准的细胞识别、计数及分型:

    • 基于 DAPI 染色的细胞核识别技术,区分单个细胞,根据不同通道蛋白的表达特性识别蛋白染色信号,并依据荧光强度与荧光面积设定阳性细胞划分的阈值。

    • 定量分析每个点中六种核心微环境细胞的数量及占比,验证了 MCI 涉及细胞的存在与比例分布。

    03
    空间分布特征解析

    结合 HE 染色结果,通过 StrataQuest 软件圈出感兴趣区域(ROIs),量化细胞空间相关参数:分析六种细胞与肿瘤巢、三级淋巴结构(TLS)的距离、浸润密度等特征。为构建 MCI 增强模型(MCI-e)提供关键空间参数,提升预后预测的准确性。

    04
    预后模型验证支撑

    通过Tissue Cytometry技术获得的蛋白水平细胞定量数据及空间特征数据,直接用于:

    • 验证 MCI 在蛋白层面的预后价值,确认 MCI 高表达与 TNBC 患者不良预后相关。

    • 筛选 21 个预后相关空间特征,构建 MCI-e1、MCI-e2、MCI-e3 模型,使预测 AUC 最高达 0.934,显著优于原始 MCI 模型。

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    Figure 4 验证 MCI 涉及的 6 类微环境细胞(MCs)在 TNBC 组织中的存在与比例

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    Figure 5 解析 6 类 MCs 在 TNBC 组织中的空间分布特征

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    Figure 6 构建 MCI-e1 模型并验证其预后准确性



    关于TissueGnostics


    奥地利TissueGnostics(TG)公司,致力于开发组织原位单细胞影像定量分析整体解决方案,研发能够服务于科研人员、辅助临床进行疑难杂症诊断、组织原位药物靶点筛选的工具。TG公司始终紧贴实际需求,自成立之初就和欧洲各大科研院所、企业建立广泛且深入的合作,不断解决一线科研人员的问题,在组织图像量化技术上积累了丰富的经验。具有的Tissue Cytometry 技术在业界为用户提供了从影像到分析的多方面解决方案,解决了图像数据,特别组织图像难以准确定量和可信度低的痛点。
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