GEN | 研究专家分享空间多组学在病理学方面的应用前景!

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2023年1月生物技术领域影响力刊物《基因工程与生物技术新闻》杂志(Genetic Engineering&Biotechnology News,GEN)刊登了有关《空间多组学促进病理预测》的文章,多位来自学术界及工业界的研究专家分享了他们对空间多组学推动病理预测的见解,其中也包括来自Akoya Bisociences创新研发副总裁Julia Kennedy-Darling博士。我们来看看他们如何看待空间多组学在病理学方面的应用前景。

空间多组学目前仍处于探索阶段,对不同的研究者来说可能意味着不同的内容。它通常表示在组织结构的环境背景下,可以直接在同一张切片上或在连续切片上计算集成,对转录组和蛋白组数据可视化。空间多组学可能最终会发展成为包含脂类、聚糖、代谢物、表观遗传标记和蛋白的瞬时翻译后标记。

 

空间多组学也被用在病理学研究中,以建立识别和分类疾病的精确方法,并确定药物的特异性和功效。免疫疗法带来了对细致和可重复的分子分析的需求,以便对疾病进行精细分类,从而可以将患者与最佳疗法相匹配。

 

“对于病理学家来说,事情变得越来越复杂。过去很简单——解读H&E和IHC染色片,把分析结果给到分子实验室——但现在我们想知道肿瘤微环境(TME)与肿瘤细胞的关系,这就是空间的用武之地。我们必须同时识别TME中的细胞类型并了解它们的关系,因为有时细胞仅在与其他细胞相邻时才以某种方式工作。”

 

 

—— Nucleai公司病理学负责人

Kenneth Bloom博士

 

 

“随着我们获得更多的空间多组学数据,我们曾经认为同质的疾病其实分为多个亚型。”

 

—— 加州大学戴维斯分校助理教授

Elizabeth Neumann博士

 

 

 

病理学家一直以来依赖福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE)的 组织样本。空间技术正是为FFPE以及新鲜冰冻组织样本而开发的。它将改革复杂工作流程的传统技术,并带来更多好处。如果我们用眼睛在显微镜下观察组织,所得到的信息量是非常有限的。病理学家对组织染色,通过可以观察到的感兴趣的分子以推断疾病状态。我们有可能通过空间多组学获得更细节的信息。

 

对患者的好处是实施新技术的最终驱动力。空间多组学的使用为患者分层提供了明显的优势,不仅可以获取更多信息以验证初步结果,还可以获取以前无法获得的信息。

 

“你可以使用蛋白标志物组合作为疾病特征。在许多情况下,要了解治疗或疾病进展的机制,将细胞表面蛋白与细胞因子和趋化因子结合进行检测比RNA更有效。”

 

—— Akoya Biosciences创新研发副总裁

Julia Kennedy-Darling博士

 

 

使用Akoya Biosciences的PhenoCycler Fusion在一张福尔马林固定石蜡包埋的人癌症组织切片上将RNA和蛋白结合进行多组学分析,检测癌症组织的免疫细胞浸润情况。

 

 

位置、异质性及时间景观

通过确定分泌蛋白的来源和目的地以及它们结合的受体,可以在空间环境背景下绘制信号通路的时间景观。当测定包括空间或共表达成分时,免疫肿瘤学的反应预测比依赖于标记物的存在或不存在时要好得多。空间多组学还提供了细胞异质性的可量化测量。

 

病理学家知道肿瘤是异质性的但能够对此进行量化将是预后和预测方面令人兴奋的新发展。

 

—— 约翰霍普金斯大学皮肤病理学教授

Janis Taube医学博士

 

 

 

受到夜空多光谱图像分析的启发,约翰霍普金斯大学的科学家开发了AstroPath,这是一个模拟天文图像分析的平台,以绘制病理标本中的肿瘤生物标志物分布。

 

来自约翰霍普金斯大学Seyoun Park博士的图像显示了AstroPath如何在肿瘤微环境中以单细胞分辨率空间分辨PD-L1(橙色)和PD-1(绿色)表达强度。

 

精准肿瘤学

肿瘤由一系列令人眼花缭乱和具有独特分子特征的免疫细胞和癌细胞组成。单细胞空间多组学通过计算将形态学数据与基因组、转录组和蛋白组生物标志物相结合,在发现异质性TME、肿瘤生长、转移和耐药性标志物方面具有变革性。精准肿瘤学依赖于病理学家识别癌细胞亚型和TME特征的能力,以改善诊断和治疗。

 

“如何定义健康组织和癌症之间的界限并非易事。使用传统的免疫荧光,不能用它标记所有的免疫细胞。”

 

—— 加州大学戴维斯分校助理教授

Elizabeth Neumann博士

 

 

“当使用连续切片时,不同的分子在不同的切片上成像并合并时,切片之间一个细胞的差异就会导致错误。使用一张切片,就可以直接检测目标,目标的定位是毫无偏差的。”

 

—— Akoya Biosciences创新研发副总裁

Julia Kennedy-Darling博士

 

 

 

空间多组学以可分析的形式结合不同的分子和形态信息的能力使其与病理学当前趋势保持一致。在发现阶段会涉及在病理学研究实验中分析大量生物分子,但转化研究可能只需要集中到几个突出的标志物上,这些标记物与临床症结挂钩,会有利于诊断和精准医学。

 

 

参考文献

1. Anjali A. Sarkar, Spatial Multiomics Powers Pathology Prediction, Genetic Engineering &Biotechnology News, January 2023 Vol. 43 No. 1.

 

 

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