引言
結直腸癌(CRC)是一種常見的涉及多種細胞成分的惡性。結直腸癌腫瘤微環境(TME)在單細胞解析度上已經得到了很好的表徵。然而，CRC TME的空間相互作用圖仍然難以捉摸。
2024年2月1日，浙江大學趙鵬、阮健、盛劍鵬及包暄文共同通訊在Cell Reports Medicine（IF 14）線上發表題為“A multiomics analysis-assisted deep learning model identifies a macrophage-oriented module as a potential therapeutic target in colorectal cancer”的研究論文，該研究利用多組學分析輔助深度學習模型確定了巨噬細胞導向模組作為結直腸癌的潛在治療靶點。該研究透過整合多組學分析並建立空間相互作用圖，以改善結直腸癌的預後、預測和治療發展。
該研究構建了一個CRC免疫模組(CCIM)，包括FOLR2+巨噬細胞、耗竭的CD8+ T細胞、耐受CD8+ T細胞、耗竭的CD4+ T細胞和。多重免疫組織化學描述CCIM。在此基礎上，先進的深度學習技術建立空間相互作用圖，預測化療反應。構建了CCIM-Net，該網路在訓練和測試佇列中都顯示出良好的化療反應預測效能。最後，使用靶向FOLR2+巨噬細胞治療來破壞免疫抑制性CCIM並增強體內化療反應。
結直腸癌(CRC)是世界上最常見的惡性腫瘤之一。在過去的30年裡，由於早期診斷和化療、靶向治療和免疫治療的發展，結直腸癌的死亡率略有下降。XELOX(奧沙利鉑和卡培他濱聯合)、FOLFOX(5-氟尿嘧啶、亞葉酸鈣和奧沙利鉑聯合)和FOLFIRI(5-氟尿嘧啶、亞葉酸鈣和伊立替康聯合)是晚期結直腸癌的一線化療方案。西妥昔單抗和貝伐單抗療效良好，主要與系統化療聯合使用。此外，微衛星不穩定性高(MSI-H)或錯配修復缺陷(dMMR) CRC患者容易接受基於免疫檢查點抑制劑(ICI)的免疫治療，具有客觀的臨床反應，提供了一種晚期結直腸癌患者亞群新的替代治療方法的。
在結直腸癌患者中發現了異質性的治療反應，可能是由於腫瘤微環境(TME)的異質性。TME由獨特且相互作用的細胞群組成，包括骨髓細胞、T細胞、B細胞、自然殺傷(NK)細胞和其他細胞型別。對TME的多樣性和重程式設計的研究表明，它有可能影響免疫治療反應和預後。抑制性TME的發展限制了對化療和免疫治療的反應，其特徵是促腫瘤巨噬細胞、耗竭T細胞和調節性T (Treg)細胞水平升高。在各種型別的腫瘤中，高水平的巨噬細胞與不良預後相關。靶向巨噬細胞是一種很有前途的癌症治療策略。在巨噬細胞靶向治療的背景下，集落刺激因子1 (CSF1)/CSF1受體(CSF1R)軸獲得了最多的關注。針對CSF1R或其配體CSF1的多種單克隆抗體和小分子正處於I期研究中，可作為單一療法或與化療以及其他癌症免疫治療方法聯合使用。然而，抗CSF1R治療在包括CRC在內的幾種腫瘤型別中顯示出有限的治療效果和顯著的毒性，這值得探索巨噬細胞靶向治療耐藥的機制。
模式圖（Credit: Cell Reports Medicine）
CRC TME在單細胞解析度下被很好地表徵。然而，以往的研究大多集中在不同細胞群的鑑定上。CRC TME的空間相互作用圖仍然難以捉摸。此外，高通量批次和單細胞轉錄組資料的生成依賴於新鮮的腫瘤組織，而不是石蠟切片。轉錄組學資料驅動的患者分層不是病理學友好的。病理方法對結直腸癌患者的預後和治療敏感性預測也不完善。
該研究揭示了CCIM拓撲模式，並揭示了CCIM元件在重程式設計抑制性CRC TME中的重要性。CCIM評分作為臨床可操作的生存預測工具。CCIM-Net為治療干預和精確化療提供了一個有希望和有效的機會。靶向FOLR2+巨噬細胞可以改變CCIM的富集，有望成為一種治療策略。因此，CCIM的免疫空間相互作用圖可以更直接地測量免疫抑制性TME，併為臨床決策提供資訊。
https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101399
責編|探索君
排版|探索君
文章來源|“iNature”
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