癌细胞-免疫细胞相互作用预测免疫治疗反应

德克萨斯大学西南研究人员旨在更好地了解癌细胞如何与免疫细胞相互作用，他们使用了一种称为单细胞RNA测序的方法。

　　

通过检查乳腺癌活组织检查中混合细胞类型中哪些基因被打开和关闭，由UT西南医学中心的研究人员领导的团队开发了一种工具，可以准确预测哪些乳腺癌患者将对免疫疗法有反应。他们的研究结果发表在《Cell Reports Medicine》杂志上，可能为精准医疗提供一种新的方法，即为个体患者提供最有效的治疗方法。

“免疫疗法在延长癌症患者的生存期方面取得了令人难以置信的进步，但它们只有大约20%的时间有效。为了使免疫疗法更有益，我们需要更好地了解特定肿瘤的细胞组成以及这些细胞如何相互作用，”德克萨斯大学西南分校Harold C. Simmons综合癌症中心的内科和分子生物学助理教授Isaac Chan医学博士说。

Isaac Chan医学博士是德克萨斯大学西南分校Harold C. Simmons综合癌症中心的内科和分子生物学助理教授。

Chan博士解释说，在过去的几十年里，研究人员越来越认识到，恶性肿瘤不仅仅是由癌细胞组成的，还包括多种细胞类型，包括可以阻碍或帮助肿瘤生长的免疫细胞。现有的免疫疗法利用了这种现象，通过刺激肿瘤内部和周围的T细胞来攻击癌细胞。

然而，Chan博士指出，T细胞并不是肿瘤中唯一在与癌细胞相互作用后发生变化的抗癌细胞。自然杀伤(NK)细胞，先天免疫系统的一部分，也可以帮助对抗癌症。但Chan实验室和其他人已经证明，癌细胞和NK细胞之间的相互作用会耗尽甚至重编程NK细胞，从而促进肿瘤的发展，而不是杀死它们。在之前的研究中，Chan博士和他的团队能够在乳腺肿瘤中识别出这些重新编程的NK细胞。具有高水平重编程NK细胞的患者预后较差，提示治疗靶向这些细胞的潜力。

为了更好地了解癌细胞是如何与免疫细胞相互作用的，Chan博士和他的同事们利用了一种名为单细胞RNA测序(scRNA-seq)的方法，该方法可以评估每个细胞中的基因表达。通过结合几个公开可用的scRNA-seq数据库，他们创建了一个新的数据集，其中包括来自88名乳腺癌患者的119个肿瘤样本。利用这个更大的数据库，研究人员能够分析来自236363个细胞的数据，远远超过迄今为止任何乳腺癌scRNA-seq分析。

利用一种计算技术，研究小组将癌细胞分组，这些癌细胞中有相似的基因组被打开或关闭，发现实际上有10种乳腺癌细胞。只有三种类型的乳腺癌细胞(激素阳性，HER2阳性和三阴性)通常用于确定适当的治疗。10类肿瘤细胞在不同肿瘤中的分布不同;几乎所有的肿瘤都有不同亚型的混合，Chan博士说。

通过分析哪些免疫细胞似乎与基于这种基因表达的癌细胞类别相互作用，研究人员使用结果数据显示，具有某些亚型组合的患者的结果比其他患者更差。这项分析还提供了对重要的临床癌细胞与其他免疫细胞类型相互作用的见解——Chan博士和他的同事利用这一发现创建了一个他们命名为InteractPrint的工具。在一项正在进行的大型乳腺癌患者免疫治疗临床试验中，InteractPrint准确地预测了免疫治疗的反应，证明了它的价值。

Chan博士指出，这种方法——通过基因表达来评估癌症和免疫细胞之间的相互作用——可以评估对各种癌症类型的不同免疫疗法的反应可能性，帮助医生选择这种疗法最成功的患者。