日程
研究背景
以铂类为基础的新辅助化疗（NAC）是肌层浸润性膀胱癌（MIBC）标准的治疗方案，这种方法已被证明可以改善患者的总体生存率，病理响应可以达到30-40%（CR+PR）。但是NAC的MIBC的5年生存率仍然较低，那么提高患者对NAC的响应迫在眉睫。近年来，免疫检查点抑制剂（ICIs）在高风险局部疾病的辅助治疗中显示出改善MIBC患者预后的潜力，特别是在局部晚期或转移性疾病中。ICIs的成功激发了多项免疫联合化疗的新辅助临床试验。
尽管ICIs在MIBC治疗中显示出希望，但其疗效在不同患者中存在显著差异。现有的生物标志物研究主要依赖于大规模RNA测序，这种方法未能充分利用免疫-肿瘤相互作用作为预测模型的特征。此外，肿瘤内异质性在不同试验中导致了ICIs相关生物标志物的不一致性。免疫微环境的空间组研究可能帮助我们更好的预测患者对NACI（新辅助化疗联合免疫检查点抑制剂）的响应。
文章题目：Spatial Relationships in the Tumor Microenvironment Demonstrate Association with Pathologic Response to Neoadjuvant Chemoimmunotherapy in Muscle-invasive Bladder Cancer
发表时间：2024-03
发表期刊：European Association of Urology
影响因子：25.3
原文链接： https://doi.org/10.1016/j.eururo.2023.11.008
研究方法概述
研究中使用了NanoString GeoMx DSP平台进行数字空间分析，对来自LCCC1520（化疗+帕博利珠单抗）和BLASST-1（化疗+纳武利尤单抗）两个NACI临床研究中的18名响应患者和18名未响应患者的膀胱肿瘤治疗前样本进行52种蛋白质（分别来自免疫细胞分析、免疫治疗药物靶标、免疫激活状态、免疫细胞类型和泛肿瘤panel）的检测分析。
本研究形态学marker选择的是DAPI、Panck和CD45，圈选了四个感兴趣的区域（ROIs）：肿瘤富集（TE）、免疫富集（IE）、肿瘤/免疫界面（TX和IX）。
图1. 形态学marker和ROI圈选概览
图2. DSP对照HE进行不同区域ROI圈选以及ROI进一步分割
通过弹性网回归模型分析了52种蛋白标志物的表达模式，以确定其与病理反应的关联。
图3. 病理响应与样本中不同空间位置的蛋白表达的相关性
主要研究成果
本研究旨在通过整合的肿瘤空间数据与其他临床基因组特征，训练和测试一种预测新辅助化料联合免疫治疗（NACI）反应的模型。
研究者使用两个免疫抑制剂联合化疗新辅助治疗临床研究的样本进行了空间蛋白组检测，证明了使用空间锚定的肿瘤微环境（TME）特征可以改善NACI反应预测。
图4. 通过DSP数据构建的EN模型的敏感性更高
图5. EN模型预测生存的性能与实际研究吻合，可以更好区分患者对NACI的响应
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