[发明专利]一组多维分析预测胃癌免疫治疗疗效的TIIC指标及其应用

说明书

本发明首次通过使用多重免疫组化结合数字图像分析和统计分析，揭示了GC临床标本的免疫细胞特征，公开描述了肿瘤浸润免疫细胞(tumor infiltrating immune cells,TIICs)的密度和空间模式的变化与GC分子特征及其疗效意义的关系；通过对抗PD‑1/PD‑L1治疗背景下TIICs的密度和空间模式与GC病理学进行评估，建立了一套可用于筛查肿瘤对治疗反应的决定因素的思路和方法，为肿瘤治疗的疗效预判提供了思路和科学依据，实现在治疗前对患者进行预测分层，推进了肿瘤治疗学的发展。

技术领域

本发明属于医学检测领域，更为具体的，本发明涉及一组可多维分析预测肿瘤免疫治疗疗效的生物标志物及其应用。

背景技术

胃癌(gastric cancer, GC)是世界上第五大最常见的癌症和第二大癌症相关死亡原因;全球 47%以上的病例发生在中国。针对程序性细胞死亡蛋白 1(programmed celldeath protein 1,PD-1)和程序性死亡配体 1(programmed death-ligand 1, PD-L1)的免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors, ICIs)的出现，使癌症治疗发生了革命性的变化，在胃癌中提供了强大和持久的反应。Pembrolizumab 或 Nivolumab 单药治疗的临床试验表明，在没有选择性生物标志物的晚期 GC 中有广泛的缓解率(10% -26%)。因此，为了提高抗 PD -1/PD-L1 治疗 GC 的疗效，迫切需要确定哪些患者最有可能从免疫治疗中获益。

许多生物标志物，包括肿瘤突变负荷(TMB)、PD-L1 表达、微卫星不稳定性(MSI)和Epstein-Barr 病毒(EBV)感染状态，已经被提出用于识别 PD-1/PD-L1抑制剂的易感性。然而，在个体水平上使用这些生物标志物的几个临床试验的结果并不一致;有些甚至自相矛盾。因此，到目前为止，还没有单一的生物标志物可以用于足够的患者分层，这可能是由于癌症免疫反应的复杂性导致。

肿瘤免疫细胞是异质性的，具有功能和表型可塑性，可能具有促肿瘤和抗肿瘤作用。有趣的是，不同免疫细胞亚群的分布及其与癌细胞的精确位置已经被提出作为预测肿瘤行为的有价值的指标。事实上，肿瘤微环境的组成部分可能会影响治疗反应，包括 T 细胞、B 细胞、中性粒细胞和巨噬细胞，正在越来越多地被研究领域所考虑。例如，以往的研究表明，敲除环型 GMP-AMP干扰素合成酶刺激因子(STING)可促进肿瘤相关巨噬细胞(TAM)极化为促炎亚型，并诱导 GC 细胞凋亡，突出了 STING 在 TAMs 中的负作用。因此，分析单个细胞和非细胞组分的空间关系可能会促进对 GC 生物学的理解。然而目前GC 免疫生物学分析仍停留在传统的免疫组化方法或生物标志物的检测，尚未有能够从空间、细胞、细胞组分等多维视角分析预测GC对于免疫治疗的疗效的方法或组合的指标。

发明内容

为了填补现有技术的空白，本发明建立了一种多重免疫组化(multiplexedimmunohistochemistry, mIHC)结合数字图像分析的方法，可用来检测GC 临床标本的免疫细胞特征，并提供一组可用来评估预测抗 PD-1/PD-L1 治疗背景下GC对免疫治疗反应的TIIC（tumor infiltrating immune cells, 肿瘤浸润免疫细胞）指标。具体的，本发明提供如下的技术方案：

本发明的第一个方面，提供一种多维分析预测GC免疫治疗疗效的TIIC指标，所述指标至少包括3个数量指标与1个空间指标，其中数量指标为CD8+PD-1-LAG-3-细胞的密度、CD4+FoxP3-PD-L1+细胞的密度、以及CD68+STING+细胞的密度；空间指标为CD8+PD-1+LAG3-T细胞的有效评分，其中，有效评分为半径20微米范围内，CD8+PD-1+LAG-3-细胞与周边肿瘤细胞的配对数与CD8+PD-1+LAG-3-细胞总细胞数的比值。

本发明的第二个方面，提供上述TIIC指标在预测GC免疫治疗疗效中的应用。