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Cell子刊：首个泛癌肿瘤微环境图谱，可准确预测免疫治疗疗效( 二 )


这些分析明确的证明了 TME 分类平台与患者生存率相关的能力 ， 并揭示了其作为多种癌症免疫疗法通用生物标志物的潜力
。
Cell子刊：首个泛癌肿瘤微环境图谱，可准确预测免疫治疗疗效
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图片来源：Cancer Cell
近期的研究指出 ， TME 可以直接影响免疫检查点封锁的效果 。 同时 ， 免疫疗法治疗后同时也可以影响和改变 TME 。 因此 ， 追踪 TME 的演化过程可以深入了解免疫治疗的作用对象并提供重要的临床治疗信息 。 研究者通过收集黑色素瘤接受 PD-1 阻断抗体治疗的患者 ， 分析患者治疗前后的活检组织的转录组测序结果发现：对免疫治疗有反应的黑色素瘤患者的肿瘤 TME 为免疫丰富的亚型 IE 和 IE/F ， 而无反应的患者则是免疫不利的亚型 F 。 提供了为临床治疗患者通过活检获得的信息 ， 准确预测免疫治疗反应和适当更替治疗策略的可能 。

Cell子刊：首个泛癌肿瘤微环境图谱，可准确预测免疫治疗疗效
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图片来源：Cancer Cell

3. 研究发现：TME 亚型与癌症基因组异常改变相关
肿瘤中的基因组改变和致癌信号的出现已被证明会影响抗肿瘤免疫和 TME 活性 。 为此 ， 研究者研究了肿瘤突变和 TME 分类之间的联系 。 研究者发现编码免疫调节和致癌基因的染色体区域存在多个特异性拷贝数变化（CNAs） ， 其与不同的 TME 亚型相关 。 该分析为临床提供了可操作的突变关联和 TME 亚型的概述 ， 并揭露了不同 TME 亚型与基因组异常变化下的合理临床治疗策略 。
Cell子刊：首个泛癌肿瘤微环境图谱，可准确预测免疫治疗疗效
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图片来源：Cancer Cell
4. 开发应用：基于整合转录组学和基因组学的个性化治疗的可视化工具
最后 ， 为了对恶性细胞和肿瘤样本的 TME 基因表达模式进行综合分析 ， 研究者生成了一个称为分子功能 (MF) 的可视化平台 。 其是根据每个肿瘤样本的特征分别生成的 ， 整个可视化图像包括研究者基于 Fges 构建的定性和定量描述 。 TME 相关基因对不同细胞模块的分类产生的促肿瘤和抗肿瘤分类等信息进行了详细的描述 。 为广泛的癌症患者和临床医生确定更佳有效治疗方案提供了具有临床效用的重要工具 。

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研究总结

本研究通过对 1 万名癌症患者进行转录组学分析 ， 确定了 20 种不同癌症中 4 种不同的 TME 亚型 。 在多种癌症中 ， 四种 TME 亚型与患者对免疫治疗响应呈现相关性 ， 在免疫有利 TME 亚型的患者中免疫治疗效果最佳 。
TME 亚型可作为跨越许多癌症类型的通用免疫治疗生物标志物 。 整合转录组和基因组数据的可视化工具提供了一个全局性的肿瘤图谱 ， 描述了肿瘤框架、突变负荷、免疫成分、抗肿瘤免疫和免疫抑制逃逸机制 。
综上所述 ，
此研究可能有助于生物标志物的发现和更有效地个性化治疗方案定制
。
End
参考资料：
[1]Bagaev et al., Conserved pan-cancer microenvironment subtypes predict response to immunotherapy, Cancer Cell (2021) DOI：https://doi.org/10.1016/j.ccell.2021.04.014
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