基于肿瘤微环境结构性差异的肾透明细胞癌组织分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及免疫细胞分析技术领域，具体涉及一种基于肿瘤微环境结构性差异的肾透明细胞癌组织分析方法及系统

【技术实现步骤摘要】
基于肿瘤微环境结构性差异的肾透明细胞癌组织分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及免疫细胞分析
，具体涉及一种基于肿瘤微环境结构性差异的肾透明细胞癌组织分析方法及系统
。

技术介绍

[0002]肾透明细胞癌
(ccRCC)
是肾癌中最常见且最具侵袭性的亚型之一，约占肾癌病例的
80
％
。
肿瘤患者的临床预后和治疗方案的选择目前仍主要基于传统的
TNM
分期和病理分级
。
但即便是临床分期相同的患者，其生存结局和治疗效果也常常不尽相同
。
比如，早期
ccRCC
患者通常预后较好，通过手术即可获得较高的治愈率，但仍有一部分早期患者在进行根治性切除后出现远端转移，其分子机制不明，容易导致医生临床决策不当
。
此外，由于
ccRCC
对传统的放化疗不敏感，尽管近年来靶向药物和免疫治疗药物为晚期转移性
ccRCC
患者的长期生存带来前景，但仍有相当一部分患者对治疗响应不佳
。
因此，亟待开发一种新的分析评估方法来辅助传统的临床标准，完善
ccRCC
预后评估和优化治疗决策的制定
。
[0003]肿瘤微环境
(TME)
是包含肿瘤细胞
、
细胞外基质
、
免疫细胞
、
成纤维细胞和血管内皮细胞等构成的复杂的生态系统
。
对肿瘤的发生
、
发展和转移有着重要影响
。
已知
ccRCC
是最具组织学异质性的实体肿瘤之一，对其
TME
异质性的探讨有助于了解
ccRCC
进展或治疗响应的内在机制
。2012
年，癌症免疫治疗学会
(SITC)
推动免疫评分在临床管理中的应用和研究，并且在结肠癌的预后判断中得到很好的国际验证，发现相较于病理
T(pT)
分期
、pN
分期
、
淋巴血管浸润
、
肿瘤分化和微卫星不稳定性
(MSI)
状态具有更大的预后价值
。
除了免疫评分外，一些三分类和四分类的免疫分层方法也随后被提出来
。Ohe et al.
在
ccRCC
中对免疫评分
、
免疫三分类和四分类进行了验证，发现与
ccRCC
的预后具有相关性
。
此外，近年来非免疫结构，如涵盖血管结构
、
癌细胞生长形态等的分层方式，也被证明在判断
ccRCC
预后和指导治疗具有很高的临床价值
。
[0004]目前，一些针对
ccRCC
免疫分层方式有助于在临床管理中发挥作用，但他们都主要基于
CD8+T
细胞浸润状态的简化模型
。
一定程度上忽略了
B
细胞
、Treg
和肿瘤相关的巨噬细胞等在
ccRCC
预后和治疗中的关键作用
。
一个国际肿瘤免疫生物标志物工作组提出了肿瘤浸润淋巴细胞
(TILs)
的
HE
切片标准化评估流程，这对提高未来
TILs
测量的一致性和可重复性做出了一定贡献
。
然而，该
HE
切片的标准化评估通常存在以下问题：
[0005]1.
评估区域只包括基质区
TILs
，而不包括肿瘤内；
[0006]2.
由于
TILs
结构的多样性和免疫细胞的复杂性，难以对
TILs
结构进行评估；
[0007]3.
由于该评分仅仅计算了
TILs
占基质区的百分比，因而不能分析
TILs
内细胞的结构差异
。

技术实现思路

[0008]本专利技术旨在提供一种基于肿瘤微环境结构性差异的肾透明细胞癌组织分析方法，
通过分析免疫和非免疫细胞的结构化信息，依据微观的特异性结构单元来映射
ccRCC
组织内的
TME
图景，通过图景所得到
TME
表型分类，能帮助临床医生更全面地评估患者生存以及制定个性化的治疗策略
。
[0009]本专利技术中的基于肿瘤微环境结构性差异的肾透明细胞癌组织分析方法，包括：
[0010]步骤
1,
获得单细胞分辨率下，感兴趣区域内
ccRCC
组织的高维图像，该图像中巨噬细胞，
T
细胞以及
B
细胞被分别标定并保留其空间信息，且均能与其他细胞区分开来；
[0011]步骤2，通过混合分数对不同
ccRCC
组织进行归类，所述混合分数用于量化由
T、B
细胞及巨噬细胞与其他类型的细胞之间的混合程度；
[0012]若混合分数低于分类阈值，则认为该
ccRCC
组织样本属于免疫分散型，低于分类阈值则属于免疫聚集型；
[0013]步骤3，基于所述高维图像，按照以下准侧在
ccRCC
组织内部搜寻特征性细胞领域单元：
[0014]1)
以距离中心细胞
10
μ
m
范围内的细胞为该中心细胞的的主邻居细胞，中心细胞主及其邻居细胞的集合，且该集合中细胞数大于
10
的，被鉴定为一个细胞领域单元；
[0015]2)
当一个细胞领域单元中某种细胞类型占比大于
20
％时，即定义该细胞领域为此种细胞类型富集的细胞领域单元；
[0016]步骤4，按照以下规则将样本进一步划分为不同的
TME
表型：
[0017]将包含
B
细胞和
T
细胞领域单元的免疫聚集型组织划分为三级淋巴结构型；
[0018]将无
B
细胞领域单元的免疫聚集型组织划分为
Macrophage/T
‑
clustered
型；
[0019]将不具有免疫细胞领域单元的免疫分散型组织分为
Scattered
‑
CN
‑
cold
型；
[0020]将具有免疫细胞领域单元的免疫分散型组织分为
Scattered
‑
CN
‑
hot
型
。
[0021]进一步的，所述混合分数
MixScore
的具体计算如下：
[0022][0023]进一步的，步骤2中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于肿瘤微环境结构性差异的肾透明细胞癌组织分析方法，其特征在于，包括：步骤
1,
获得单细胞分辨率下，感兴趣区域内
ccRCC
组织的高维图像，该图像中巨噬细胞，
T
细胞以及
B
细胞被分别标定并保留其空间信息，且均能与其他细胞区分开来；步骤2，通过混合分数对不同
ccRCC
组织进行归类，所述混合分数用于量化由
T、B
细胞及巨噬细胞与其他类型的细胞之间的混合程度；若混合分数低于分类阈值，则认为该
ccRCC
组织样本属于免疫分散型，低于分类阈值则属于免疫聚集型；步骤3，基于所述高维图像，按照以下准侧在
ccRCC
组织内部搜寻特征性细胞领域单元：
1)
以距离中心细胞
10
μ
m
范围内的细胞为该中心细胞的的主邻居细胞，中心细胞主及其邻居细胞的集合，且该集合中细胞数大于
10
的，被鉴定为一个细胞领域单元；
2)
当一个细胞领域单元中某种细胞类型占比大于
20
％时，即定义该细胞领域为此种细胞类型富集的细胞领域单元；步骤4，按照以下规则将样本进一步划分为不同的
TME
表型：将包含
B
细胞和
T
细胞领域单元的免疫聚集型组织划分为三级淋巴结构型；将无
B
细胞领域单元的免疫聚集型组织划分为
Macrophage/T
‑
clustered
型；将不具有免疫细胞领域单元的免疫分散型组织分为
Scattered
‑
CN
‑
cold
型；将具有免疫细胞领域单元的免疫分散型组织分为
Scattered
‑
CN
‑
hot
型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合分数
MixScore
的具体计算如下：
3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中例基于
Haralick
的灰度共现矩阵识别所述高维图像中感兴趣的相邻细胞，以获得用于混合分数计算的数量值
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合分数阈值的取值范围为1‑
1.5。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，基于成像质谱流式方法得到所述
ccRCC
组织的高维图像
。6.
基于肿瘤微环境结构性差异的肾...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱程，单娟娟，张大伟，倪元丽，刘丽梅，冯娟，
申请(专利权)人：重庆大学附属肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：