DSP技术助力开发胰腺癌模型用于免疫景观分析和个性化治疗

文章题目：Development of human pancreatic cancer avatars as a model for dynamic immune landscape profiling and personalized therapy

中文题目：开发胰腺癌“阿凡达”模型用于免疫景观分析和个性化治疗

发表期刊：Science Advances

影响因子：11.7

研究机构：牛津大学肿瘤学系

Doi：10.1126/sciadv.adm9071
 

1、文章简介 

胰腺导管腺癌（PDAC）是最常见的胰腺癌类型之一。主要因为大多数患者在诊断时已处于晚期阶段，且预后差，因此PDAC的整体生存率较低。由于现有的治疗方法效果有限，亟需更好的模型系统来提升治疗策略。

研究团队开发了一种灌注培养系统，与传统的静态培养方法相比，灌注培养能更稳定地维持肿瘤的代谢状态和组织结构完整性及细胞活力。利用多重免疫荧光（IF）和GeoMX DSP空间转录组技术，研究人员能够精确分析肿瘤切片中的免疫细胞分布和基因表达，揭示了肿瘤微环境的异质性和不同免疫细胞之间的相互作用。

最后，利用胰腺癌“阿凡达”模型能够有效地用于个性化治疗的评估，展示了代谢干预对肿瘤微环境的影响。通过这种模型，个性化治疗策略可以显著降低患者的肿瘤标志物水平，证明了其在精准医疗中的应用潜力。总体而言，这项研究为提高PDAC的治疗效果提供了新的思路和方法。

 

2、技术路线

灌注培养系统构建“阿凡达”模型

灌注培养提供连续的培养基流动，保持细胞的代谢活性。对比组采用传统的静态培养方法，每72小时更换一次培养基。监测葡萄糖和乳酸浓度，评估细胞的代谢活动。灌注培养能够保持恒定的葡萄糖浓度和较低的乳酸积累，表明代谢更稳定。

“阿凡达”模型评估

通过组织病理学评分和免疫组化检测评估组织健康状况，灌注培养条件下的组织健康状况保持较好。分析细胞增殖相关标志物和蛋白合成标志物，发现灌注培养条件下这些标志物保持稳定。

免疫景观分析

1）多重免疫荧光：

使用多重免疫荧光技术，检测切片中的免疫细胞类型，包括CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、调节性T细胞（Tregs）、巨噬细胞和B细胞。

2）DSP空间转录组学：

通过空间转录组学技术分析肿瘤和基质部分的基因表达，发现灌注培养能够维持基因表达的稳定性。

3）免疫细胞邻近关系：

通过HALO软件分析免疫细胞和肿瘤细胞之间的距离，评估不同免疫细胞之间以及它们与肿瘤细胞之间的相互作用。

代谢及化疗治疗评估

使用经临床前验证的代谢治疗方法，评估其对肿瘤和基质细胞的影响。发现灌注培养条件下的肿瘤切片能恢复基质和免疫表型，并促进肿瘤的再分化。使用gemcitabine治疗，监测“阿凡达”模型的反应，并与临床随访结果进行比较，发现模型能够预测患者的临床反应。

个性化治疗

通过“阿凡达”模型对患者进行个性化治疗评估，提供有价值的信息，用于同种异体治疗的测试和精确医疗。

 

3、实验结果

Figure1：灌注培养条件下细胞的代谢和存活

灌注培养条件比静态培养条件更好地维持了胰腺癌细胞的代谢稳定性和细胞活力。具体表现为葡萄糖浓度稳定、乳酸积累较低，以及关键蛋白质（pS6和Cyclin D1）的表达较为稳定。

Figure2：灌注培养维持了肿瘤模型组织结构

通过DSP空间转录组技术、多重免疫荧光（IF）和HALO分析，研究人员高精度地描绘出胰腺癌“阿凡达”模型中的免疫细胞分布和基因表达模式。DSP空间转录组技术能够在“阿凡达”模型中精确定位和量化多个基因和蛋白质的表达，揭示肿瘤微环境中不同细胞类型及其相互作用的详细空间分布。

结果显示，肿瘤微环境中存在显著的免疫细胞异质性，不同区域的免疫细胞分布和基因表达存在显著差异。通过分析肿瘤和基质区域的基因表达差异，揭示了肿瘤区域和基质区域在基因表达上的显著差异，特别是与免疫反应相关的基因在不同区域中的分布不同。通过比较灌注培养和静态培养条件下的基因表达，研究发现灌注培养能够更好地维持肿瘤组织的代谢稳定性和细胞活力。利用HALO软件中的相关模块进行邻近和空间分析，了解不同免疫细胞类型在肿瘤微环境中的空间分布和相互作用。

结果表明灌注培养在模拟真实肿瘤微环境方面具有优势，有助于更准确地研究肿瘤生物学特性和药物反应。

Figure3：胰腺癌模型中的免疫细胞异质性

通过DSP空间转录组技术展示了不同患者（PDCAs 10、12、13）之间免疫细胞的显著异质性，包括CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、调节性T细胞和巨噬细胞等的分布和密度。使用HALO软件分析免疫细胞与肿瘤细胞的接近度。这种异质性为理解个体化免疫反应提供了重要依据，有助于开发针对性的免疫治疗策略。

Figure4：胰腺癌模型中免疫细胞的空间分析

通过HALO软件分析免疫细胞在肿瘤中的空间分布。其中PDCA13患者的生存时间显著长于其他两位患者（PDCA10和PDCA12）。这种差异与免疫细胞的分布和浸润情况一致，特别是PDCA13患者在肿瘤内的B细胞、Tregs和CD4+ T细胞比例较高，且CD8+ T细胞与其他免疫细胞之间存在显著的空间距离。这表明，免疫细胞的空间分布和浸润情况可能与患者的生存率有重要关联。这种空间异质性可能与不同患者对免疫治疗的反应差异有关。

Figure5: 抗坏血酸和二甲双胍对肿瘤和基质的影响

通过对肿瘤模型进行DSP空间转录组分析，研究了两种药物处理下的基因表达变化。利用已发表的基因集，通过GSVA分析发现药物处理使肿瘤细胞从侵袭性的鳞状样表型向较温和的经典表型转变。对基质细胞的GSVA分析显示，药物处理后与较温和肿瘤相关的基质形式增加，而与侵袭性肿瘤相关的活化基质减少。通过CIBERSORTx反卷积分析，展示了药物处理对CD8+ T细胞的影响，显示免疫成分的变化。结论表明，抗坏血酸和二甲双胍治疗能够通过改变肿瘤细胞表型、基质反应和免疫细胞浸润，从多个方面抑制胰腺癌的侵袭性特征。

 

Figure6：“阿凡达”模型在精准治疗中的应用

Gemcitabine是胰腺癌治疗中的标准化疗药物，广泛应用于临床。因为化疗通常在手术切除后大约3个月开始，利用这一时间窗口，研究可以在治疗前测试潜在药物并分析结果，以选择进一步的治疗方法。通过在患者“阿凡达”模型中使用gemcitabine，研究人员可以评估这种标准化疗药物在不同患者模型中的具体反应。通过qPCR评估GATA6和KRT81基因表达，PDCA14中GATA6的低表达和KRT81基因的高表达表明该肿瘤为鳞状细胞样，因此是一种更具侵袭性的亚型。PDCA16和PDCA17显示相反的表达谱，因此很可能是经典肿瘤。鳞状细胞样肿瘤对gemcitabine治疗具有更高的敏感性，gemcitabine治疗后PDCA14显示细胞增殖减少和细胞死亡增加，而 PDCA16 和 PDCA17 对治疗没有反应。患者的临床结果与“阿凡达”模型的观察结果一致。

该模型的开发助于理解个体间的差异，并为个性化治疗策略提供依据。通过比较gemcitabine治疗前后的肿瘤行为变化，研究人员能够验证模型的预测能力和实际应用价值。

 

4、结论与总结

该研究成功开发了一种新型的人类胰腺癌“阿凡达”模型，利用灌注培养系统和DSP空间转录组技术，实现了对肿瘤微环境中免疫景观的详细分析。研究表明，灌注培养系统比传统的静态培养方法更能维持肿瘤细胞的代谢稳定性和细胞活力，保持组织切片的结构完整性和细胞稳定性。通过多重免疫荧光和DSP空间转录组技术，研究揭示了肿瘤微环境中的免疫细胞异质性和分布差异，为理解个体化免疫反应提供了重要依据。此外，研究评估了抗坏血酸和二甲双胍等代谢干预措施对肿瘤和基质成分的影响，发现这些干预措施能够改变肿瘤微环境的基因表达和免疫细胞分布。利用胰腺癌“阿凡达”模型，研究能够预测不同治疗方案的效果，为个性化治疗提供实验依据，展示了其在精准医疗中的潜力。

DSP技术在解析肿瘤微环境中的空间异质性以及评估治疗反应方面的强大能力，提供了精细的基因表达图谱，有助于理解肿瘤微环境的复杂性和治疗的有效性。“阿凡达”模型的开发和应用不仅显著降低了患者的肿瘤标志物水平并稳定了疾病负担，还为未来的癌症研究和治疗策略提供了宝贵的参考和实验平台，有望推动精准医疗的发展和应用。