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大量的臨床案例和科學(xué)研究表明腫瘤免疫微環(huán)境的深度解析將會(huì)是突破免疫治療障礙的關(guān)鍵所在，*的Phenoptics分析方案可以的解決這一難題。該方案可以實(shí)現(xiàn)對(duì)腫瘤樣本內(nèi)多達(dá)9種生物標(biāo)志物的原位標(biāo)記和描繪，同時(shí)實(shí)現(xiàn)多種生物標(biāo)志物的聯(lián)合分析及空間分布分析，從而實(shí)現(xiàn)生物學(xué)數(shù)據(jù)的深度挖掘，為腫瘤診療提供重要依據(jù)。   

接下來(lái)跟隨小編一起來(lái)看幾篇發(fā)表在雜志的相關(guān)研究論文，一探究竟吧！

1、JAMA Oncology

2019年7月18日來(lái)自美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)、耶魯大學(xué)、范德堡大學(xué)及西北大學(xué)等科研單位聯(lián)合在腫瘤學(xué)期刊JAMA Oncology(IF 22.4)發(fā)布了一項(xiàng)腫瘤學(xué)免疫診療重要研究成果(Comparison of Biomarker Modalities for Predicting Response to PD-1/PD-L1 Checkpoint Blockade A Systematic Review and Meta-analysis)，系統(tǒng)闡述了利用Phenoptics免疫標(biāo)志物mIHC/IF多重免疫組化(即Opal多重免疫組化)分析方案對(duì)于腫瘤微環(huán)境進(jìn)行深度分析，其結(jié)果對(duì)比傳統(tǒng)檢測(cè)手段對(duì)于療效預(yù)測(cè)有著更為突出的優(yōu)勢(shì)，可以更好地為腫瘤的診斷和免疫治療提供可靠依據(jù)。

文章對(duì)比了廣泛應(yīng)用的幾種腫瘤學(xué)生物標(biāo)志物檢測(cè)方案，如傳統(tǒng)PD-L1免疫組化檢測(cè)、TMB腫瘤突變負(fù)荷分析、GEP基因表達(dá)譜分析及mIHC/IF多重免疫組化檢測(cè)等方案與臨床案例的診斷準(zhǔn)確性及免疫治療應(yīng)答率進(jìn)行了深度整合分析。

研究人員通過(guò)Meta分析統(tǒng)計(jì)了2013年-2018年間公開(kāi)發(fā)表及重大學(xué)術(shù)會(huì)議公布的腫瘤免疫治療及免疫檢查點(diǎn)抑制劑56篇研究案例，包含 10種以上不同類(lèi)型的腫瘤樣本總計(jì)8135份的完整臨床數(shù)據(jù)(包括黑色素瘤、肺癌、尿路上皮癌、頭頸癌、結(jié)腸癌、肝細(xì)胞肝癌、宮頸癌、胃癌、默克細(xì)胞瘤、腎細(xì)胞癌等)，系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析了腫瘤治療應(yīng)答率和生物標(biāo)志物的表達(dá)水平，根據(jù)其比值權(quán)重依據(jù)敏感性和準(zhǔn)確度統(tǒng)計(jì)出sROC曲線并分析計(jì)算曲線下面積AUC數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確度評(píng)估用于判斷該檢測(cè)方案的敏感度和特異度，這兩項(xiàng)指標(biāo)與腫瘤的免疫治療應(yīng)答率具有高度相關(guān)性。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析顯示，mIHC/IF多重組化檢測(cè)方案的數(shù)據(jù)結(jié)果權(quán)重分析條件下AUC=0.79顯著優(yōu)于其他分析方案，PD-L1傳統(tǒng)免疫組化IHC檢測(cè)(AUC=0.65,P<0.001),GEP基因表達(dá)譜分析(AUC=0.65,P=0.003),TMB腫瘤突變負(fù)荷分析(AUC=0.69, P=0.049)，非權(quán)重分析AUC=0.872依然顯著高于其他分析方案的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。而在使用多個(gè)分析方案進(jìn)行多參數(shù)聯(lián)合評(píng)估條件下(如綜合PD-L1免疫組化和GEP+TMB綜合分析)，其AUC將提高到0.74,而mIHC/IF免疫微環(huán)境綜合分析方案AUC仍高于該聯(lián)合方案(AUC=0.79),說(shuō)明mIHC/IF多重組化檢測(cè)方案對(duì)于腫瘤的診斷和免疫治療具有好的預(yù)測(cè)價(jià)值。

2、Nature

近來(lái)關(guān)于腫瘤微環(huán)境分析與免疫治療相關(guān)研究成果接連發(fā)表，2019年6月26日Nature發(fā)表了巴黎大學(xué)Immune evasion before tumor invasion in early lung squamous carcinogenesis的研究論文，該文利用Phenoptics組織微環(huán)境分析方案對(duì)于肺癌病人樣本的腫瘤免疫細(xì)胞進(jìn)行了深度的分型分析，闡述了肺鱗狀細(xì)胞癌發(fā)生過(guò)程相關(guān)免疫細(xì)胞空間分布定位的差異性變化，從而揭示腫瘤免疫微環(huán)境的重塑有利于對(duì)腫瘤的治療。

3、Nature Immunology

2019年7月8日來(lái)自美國(guó)希望之城癌癥中心的科研人員在Nature Immunology發(fā)文同樣闡述了Phenoptics腫瘤微環(huán)境分析方案在乳腺癌的診斷和治療方面具有極大的潛力和價(jià)值(Connecting blood and intratumoral Treg cell activity in predicting future relapse in breast cancer)，可以有效的對(duì)乳腺癌病人治療后的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為患者的診療提供重要的數(shù)據(jù)支持。

4、Nature Communications

2018年度諾貝爾獎(jiǎng)生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)得主James Allison教授早在2017年領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究就應(yīng)用Phenoptics多重免疫組化方案深度分析了胰腺癌病例腫瘤組織微環(huán)境與臨床預(yù)后信息具有*的相關(guān)性，該研究成果發(fā)表在Nature子刊 Nature Communications (Spatial computation of intratumoral T cells correlates with survival of patients with pancreatic cancer)，而相關(guān)的研究方案將為腫瘤的免疫治療提供新的診療依據(jù)從而更好的給腫瘤患者制定有效的治療方案。

總結(jié)：*的Phenoptics多光譜組織微環(huán)境景觀分析方案融合了Opal多重免疫組化染色、Vectra多光譜成像和inForm智能組織定量分析技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)腫瘤檢測(cè)方案難以解決的技術(shù)難題，從而更好的實(shí)現(xiàn)對(duì)于腫瘤患者的診斷和治療。

網(wǎng)絡(luò)講座

講座時(shí)間：

2019年8月27日12:00 PM(北京時(shí)間)

講座題目：

Comprehensive Meta-analysis of Biomarker Technologies for Predictive Response of PD-1/PD-L1 Checkpoint Therapies

主講人：

霍普金斯大學(xué) Steve Lu

Akoya Biosciences Cliff Hoyt

內(nèi)容簡(jiǎn)介：

詳細(xì)分享Phenoptics分析方案的特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，包括多種生物標(biāo)記技術(shù)預(yù)測(cè)PD-1/PD-L1免疫治療的預(yù)測(cè)指標(biāo)分析，免疫細(xì)胞亞群定量蛋白檢測(cè)的重要性以及疾病狀態(tài)下細(xì)胞空間分布差異比較與應(yīng)用，用于穩(wěn)定且高通量臨床研究的多重免疫熒光方法的新進(jìn)展等內(nèi)容。

會(huì)議地址：

/ms/webinar/akoya-biosciences-series-comprehensive-metaanalysis-biomarker-technologies-predictive-response-pd-1

參考文獻(xiàn)

1. Wang L, Simons D L, Lu X, et al. Connecting blood and intratumoral T reg cell activity in predicting future relapse in breast cancer[J]. Nature immunology, 2019: 1.

2. Lu S, Stein J E, Rimm D L, et al. Comparison of Biomarker Modalities for Predicting Response to PD-1/PD-L1 Checkpoint Blockade: A Systematic Review and Meta-analysis[J]. JAMA oncology, 2019.

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