采用人工智能驅(qū)動(dòng)的空間蛋白質(zhì)組學(xué)分析方法研究小鼠癌癥模型中的腫瘤-免疫相互作用

未經(jīng)治療腫瘤的空間圖譜分析可呈現(xiàn)腫瘤免疫結(jié)構(gòu)的整體特征，有助于理解治療反應(yīng)。具有免疫活性的小鼠模型對(duì)于識(shí)別腫瘤發(fā)生發(fā)展過(guò)程中免疫依賴性事件至關(guān)重要。要表征這些具有完整免疫系統(tǒng)及相互作用細(xì)胞組分的模型，需要采用多重標(biāo)記分析技術(shù)。我們展示了一種基于人工智能的空間蛋白質(zhì)組學(xué)方法，用于研究小鼠癌組織中的腫瘤-免疫互作機(jī)制。

本研究探討了癌癥進(jìn)展與治療過(guò)程中免疫系統(tǒng)與腫瘤細(xì)胞之間復(fù)雜的相互作用關(guān)系。Cell DIVE 多重成像技術(shù)能在單張組織切片上檢測(cè)數(shù)十種生物標(biāo)志物，提供展示各類細(xì)胞類型的全組織分子圖譜。Cell Signaling Technology 提供的 IHC 驗(yàn)證抗體與 Cell DIVE 完美兼容，可增強(qiáng)組織樣本中各類細(xì)胞的檢測(cè)與表型分析。Aivia 軟件的整合通過(guò) AI 引導(dǎo)的分割、表型分析和聚類分析簡(jiǎn)化了空間生物學(xué)工作流程。以 4T1 小鼠腫瘤模型為例的研究證實(shí)了該空間蛋白質(zhì)組學(xué)工作流程的實(shí)用性，揭示了腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性免疫景觀及復(fù)雜的空間關(guān)系。

通過(guò) Aivia 平臺(tái)進(jìn)行 AI 輔助分割與表型分析，我們對(duì) Cell DIVE 多重全組織圖像中所有標(biāo)志物的表達(dá)特征進(jìn)行了系統(tǒng)表征（圖 1）。

圖 1：使用 Aivia 進(jìn)行多重圖像分析。A. Cell DIVE 全組織多重圖像及局部放大面板。B. 通過(guò) Aivia 的多重細(xì)胞檢測(cè)方案實(shí)現(xiàn)細(xì)胞膜與核膜分割，將各細(xì)胞識(shí)別為獨(dú)立對(duì)象。C. AI 輔助表型分析鑒定各類細(xì)胞，包括免疫細(xì)胞、腫瘤細(xì)胞、成纖維細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞及 Glut1 陽(yáng)性細(xì)胞（可能屬于免疫或腫瘤細(xì)胞等不同類型）。

研究揭示了特定免疫細(xì)胞類型（如 T 細(xì)胞、巨噬細(xì)胞和樹突狀細(xì)胞）相對(duì)于腫瘤內(nèi)缺氧與壞死區(qū)域的空間分布特征，表明腫瘤微環(huán)境對(duì)免疫細(xì)胞行為的影響及其對(duì)治療結(jié)局的潛在意義。

在同基因 4T1 小鼠腫瘤模型中，利用 Cell DIVE 和 Aivia 進(jìn)行 AI 驅(qū)動(dòng)的空間蛋白質(zhì)組學(xué)分析，揭示了一個(gè)復(fù)雜多樣的免疫圖譜。總體而言，這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了多重成像技術(shù)與 AI 驅(qū)動(dòng)分析相結(jié)合的重要性，以理解腫瘤微環(huán)境內(nèi)的空間關(guān)系及相互作用，為開發(fā)更有效的癌癥療法提供了見解。

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