在早期三阴乳腺癌（TNBC）中，使用PD-1阻滞抗体（帕博利珠单抗，pembro）联合化疗可以改善无事件生存率。有趣的是，ICI对无事件生存的益处在PD-L1阳性和阴性队列中都存在，这表明单独的PD-L1并不能预测反应，需要更深入了解肿瘤免疫微环境（TME）如何决定反应，以找到更好的预测标志物并开发定制联合疗法。
近日，Cancer Cell杂志上发表了题为“Single-cell and spatial profiling identify three response trajectories to pembrolizumab and radiation therapy in triple negative breast cancer”的研究论文，该研究通过CODEX和scRNA-seq技术分析了anti-PD-1治疗并额外接受RT治疗的TNBC患者的免疫细胞与非免疫细胞在空间上的浸润以及共定位情况。
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研究发现TNBC中显示无应答者在治疗前后均缺乏免疫浸润，仅表现出治疗引起的微弱免疫变化；响应者表现出两种响应模式。在治疗前可通过分类器进行区分，其中一组在治疗前表现出高的MHC表达、存在三级淋巴结构，并表现出抗肿瘤免疫效能。另一组应答者在base时与无应答者相似，只有在联合治疗后才会产生最大的免疫应答，其特征是细胞毒性 T 细胞和抗原呈递髓细胞相互作用。并且这些空间互作关系也在小鼠模型上得到了验证。
入组样本
总共50名TNBC患者（27名患者CODEX检测，34名患者scRNA-seq检测）纳入临床试验中，分别在anti-PD-1治疗第1个周期之前、第1个周期后的第3周以及anti-PD-1治疗第2个周期和局部放疗后第3周，总共3个时间点进行活检。
空间分析确定TNBC中复发的细胞空间结构
通过检测18个蛋白marker，诠释了10多种不同的细胞类型。然后通过神经网络模型构建了12个空间区域（districts，d）。d0、d1、d5和d11区上皮细胞占89%。有2个基质区(d2和d10)和1个内皮细胞区(d7)。d9区以髓系细胞为主(78%)，部分CD4+ T细胞(CD4T, 11%)。d6区为CD20+ B细胞(10%)、CD4T细胞(13%)、CD8+ T细胞(CD8T, 18%)、骨髓细胞(19%)和基质细胞(37%)的混合物。大多数CD138+浆细胞(95%)位于d8区，与上皮细胞、髓细胞和基质细胞(>10%)共存。d3区和d4区以淋巴细胞为主，d3区含CD4T最多(39%)和CD8T最多(41%)，d4区含B细胞最多(54%)。
治疗诱导应答性TNBC免疫微环境的重塑
B细胞优势区d4是基线时响应者中唯一比例和密度较高的区域，同时时富含T细胞的d6 密度也更高。免疫区d3、d6、d8 和 d9仅在应答者联合治疗（RTPD1）后的样本中比例增加，其中d3和d6 的比例和密度都高于无应答者。相反，RTPD1 后响应者中的上皮区 d0、d1 和 d11消失，而无应答者中没有变化。AUROC分析发现了类似的趋势，治疗前，d4 是唯一与应答相关的区域 (AUROC > 0.75)，但在 RTPD1 后，所有免疫丰富区域（d3、d4、d6、d8 和 d9）在应答者中的比例和密度均较高。
整合CODEX和scRNA-seq数据
研究人员对34例患者的约51万个细胞进行了scRNA-seq，识别构成每个肿瘤的癌细胞和不同类型的免疫细胞。并且通过DGEA)和 CellTypist对 B细胞/浆细胞、T 细胞和髓细胞进行了亚群分析。相关性分析发现了CODEX和 scRNA-seq 细胞亚群之间存在一致性。
识别出具有不同免疫学轨迹的两个响应组
反应性肿瘤在与反应相关的空间因素上表现出异质性。为了研究这一点，根据肿瘤在所有活检中的最大CODEX区域代表性对肿瘤进行了无偏聚类。肿瘤聚集成3组，大多数无应答的肿瘤形成一个亚组，应答的肿瘤形成两个亚组。将响应组subgroup1称为R1，所有其他响应组称为R2，而所有无响应组称为NR。R2与免疫检查点抑制的典型反应组的表达相似度低，R1恶性细胞在base时显示出免疫治疗响应的特征。
抗PD-1和RT对TNBC小鼠模型免疫微环境的影响
分析发现R1恶性细胞在base和pembro之后表达与免疫治疗反应相关的癌症基因特征，并且这些基因在RTPD1后的R2中被扩增。此外，通过对区分每种肿瘤类型的基因进行富集分析发现，R1癌细胞在base和pembro之后具有更高的MHC I、MHC II和TAP相关基因表达，并且在一次或两次活检中，这些基因在R1正常上皮细胞、成纤维细胞和血管内皮细胞中表达上调。
[参考文献]Sun X, Teng X, Liu C, et al. A Pathologically Friendly Strategy for Determining the Organ-specific Spatial Tumor Microenvironment Topology in Lung Adenocarcinoma Through the Integration of snRandom-seq and Imaging Mass Cytometry. Adv Sci (Weinh). 2024 Apr.
