Atlasul inteligent identifică structurile imune în diverse tipuri de cancer
Un nou studiu publicat în Science de către cercetătorii de la The University of Texas MD Anderson Cancer Center a dezvoltat un atlas spațial al structurilor imune specializate, denumite structuri limfoide terțiare (TLS), în mai multe tipuri de cancer.
Această lucrare, prima de acest fel, a relevat că starea de maturare a TLS-urilor, localizarea spațială și compoziția acestora în interiorul tumorilor pot oferi informații clinice relevante despre prognosticul și răspunsul la tratament al pacienților.
Cercetarea a fost condusă de Linghua Wang, M.D., Ph.D., profesor de Medicină Genomică și director executiv al Centrului pentru Inteligența Limbajului Celular, asociat al James P. Allison Institute™ și co-lider de domeniu al Institutului pentru Știința Datelor în Oncologie la UT MD Anderson.
În cadrul acestui studiu, echipa de cercetare a dezvoltat cadre de inteligență artificială (AI) scalabile pentru a detecta, profila și clasifica TLS-urile din datele de omică spațială și din analizele de patologie de rutină. De asemenea, au creat un sistem de scoruri compozite pentru a stratifica mai eficient pacienții în funcție de prognostic și răspuns la tratament, în diferite tipuri de cancer și contexte terapeutice.
Până la acest studiu, majoritatea cercetărilor s-au concentrat pe prezența TLS-urilor ca biomarkeri, iar în unele cazuri, pe maturitatea lor. Acum, cercetătorii demonstrează că TLS-urile din țesuturile tumorale sunt mult mai complexe. Starea lor de maturare, localizarea și compoziția în interiorul tumorilor pot oferi informații esențiale despre microambientul imun al tumorii, răspunsul la tratament și rezultatele clinice.
Deși este bine cunoscut faptul că TLS-urile sunt importante în cancer, înțelegerea heterogenității lor celulare și moleculare a rămas limitată, în special în contextul lor spațial natural, pe un număr mare de probe de tumori umane. Studiul de față abordează această lacună prin dezvoltarea unor cadre computaționale scalabile pentru a detecta, profila și clasifica cu precizie TLS-urile din datele de omică spațială.
Utilizând acest cadru, echipa a construit un atlas spațial pan-cancer al TLS-urilor, bazat pe 340 de probe din 12 tipuri de cancer. Acest atlas le-a permis să examineze peisajul TLS-urilor în țesuturile tumorale, să definească variațiile lor în caracteristici cheie și să identifice programele transcripționale asociate cu maturarea TLS-urilor.
Studiul a constatat că TLS-urile variază semnificativ între țesuturi. Pe măsură ce TLS-urile se maturizează, ele devin mai organizate și suferă modificări coordonate în componentele imune, stromale și vasculare. În plus, apropierea lor de celulele tumorale este asociată cu gradienți spațiali ai semnalizării tumorale.
Aceaste descoperiri sugerează că maturarea TLS-urilor și contextul lor spațial sunt legate de medii distincte de semnalizare tumorală și pot reflecta caracteristici importante ale microambientului imun tumoral.
Pentru a face aceste informații mai scalabile, echipa a dezvoltat un cadru AI pentru a identifica și clasifica rapid TLS-urile din imaginile de patologie, utilizate de obicei în îngrijirea clinică zilnică. Antrenarea acestui model AI facilitează analiza TLS-urilor și o face semnificativ mai rapidă și mai scalabilă.
Acest cadru AI a permis cercetătorilor să evalueze 25.088 de TLS-uri din mai mult de 3.000 de imagini de slide-uri complete, din 10 cohorte independente, dezvoltând un „scor de compoziție TLS” pentru tumora fiecărui pacient. Acest scor de compoziție surprinde nu doar numărul de TLS-uri, ci și stările lor de maturare în cadrul tumorii.
Metoda a depășit semnificativ măsurile convenționale ale TLS-urilor în stratificarea pacienților în funcție de prognostic și răspuns la tratament, sugerând că o viziune mai detaliată asupra biologiei TLS-urilor, care ia în considerare starea de maturare, poate oferi informații clinice mai relevante decât simpla prezență a TLS-urilor.
Următorii pași în această cercetare includ validarea abordării de scorare compozit TLS în studii clinice prospective. Dacă va avea succes, cadrul ar putea sprijini integrarea mai largă a profilării TLS-urilor în fluxurile de lucru de patologie de rutină, deoarece utilizează imagini de patologie obișnuite.
Descoperirile ridică, de asemenea, întrebări biologice și terapeutice importante. O observație semnificativă din studiu este că multe TLS-uri din țesuturile tumorale rămân imature, iar unele sunt localizate la distanță de regiuni tumorale, și nu în interiorul sau în apropierea celulelor tumorale. Acest lucru sugerează că studiile viitoare ar trebui să investigheze modalitățile de a promova TLS-urile către stări mai mature și funcționale, precum și să îmbunătățească interacțiunile lor spațiale cu celulele tumorale și microambientul tumorii în ansamblu. Aceste eforturi ar putea contribui la identificarea strategiilor terapeutice pentru a promova formarea și maturarea eficientă a TLS-urilor și a spori răspunsurile imune anti-tumorale asociate cu TLS-urile.
