Sci Adv:科学家识别出能预测卵巢癌患者疾病复发的特殊模式
来源:生物谷原创 2024-05-10 15:13
这项研究中,研究人员利用一种称之为成像细胞计数术(imaging mass cytometry)的技术观察了42名卵巢癌患者机体的组织样本。
高级别浆液性卵巢癌(HGSOC,High-grade serous ovarian carcinoma)是最致命性的卵巢癌,通常会在转以后被诊断出来,且经常会在进行基于标准化护理铂类化疗后发生复发,这或许是由于处于晚期肿瘤阶段、异质性、免疫逃逸和来自肿瘤微环境中的促肿瘤发生信号。
近日,一篇发表在国际杂志Science Advances上题为“Spatiotemporal architecture of immune cells and cancer-associated fibroblasts in high-grade serous ovarian carcinoma”的研究报告中,来自西达赛奈医学中心等机构的科学家们他通过研究利用对组织样本的空间分析,识别出了特殊的模式,或能用来预测常见类型卵巢癌患者是否会经历治疗后的疾病早期复发,这些模式或有望帮助科学家们指明开发新型疗法的方向。
研究者Alex Xu教授说道,利用空间蛋白分析,我们不仅观察研究了肿瘤内部和周围的细胞类型,还研究了其相对位置以及其之间是如何相互作用的;对卵巢癌组织样本的分析就能识别出与治疗后不久癌症复发的患者一致的模式。空间分析时组织生物标志物开发的下一个前沿领域,如今研究人员阐明了空间分析在多种癌症类型中的重要性。
高级别浆液性卵巢癌是一种最具致死性的卵巢癌类型,这类卵巢癌对于科学家们也非常有挑战,因为其很难被发现。通常情况下,携带这些肿瘤的患者对最初的手术和化疗能产生反应,但其机体的癌症依然会复发。这项研究中,研究人员利用一种称之为成像细胞计数术(imaging mass cytometry)的技术观察了42名卵巢癌患者机体的组织样本(包括原发性肿瘤和患者最初治疗后发生复发的肿瘤),该技术能揭示组织中的空间蛋白含量;研究人员的主要发现集中在浆细胞中,而浆细胞是肿瘤免疫反应中的关键部分。
科学家识别出能预测卵巢癌患者疾病复发的特殊模式
图片来源:Science Advances (2024). DOI:10.1126/sciadv.adk8805
研究者Xu说道,我们的研究发现表明,浆细胞是临床上能决定患者复发时间的重要因素,此前对于其所扮演的角色的研究一直存在矛盾,一些研究表明,其存在或能预测患者所表现出的负面结局,而另一些研究则提示能表现出积极性的正向结果。研究人员发现,患者的治疗结局与浆细胞所处的位置以及与邻近细胞类型的关系存在一定关联。当淋巴细胞聚集物(包括T细胞和B细胞的结构)在肿瘤周围也大量存在时,浆细胞往往与良好的患者预后相关,这或许是因为浆细胞是这些有组织的结构的一部分,从而就能促进这些免疫细胞之间的交流沟通,并提高其攻击肿瘤细胞的能力。
当称之为癌症相关成纤维细胞的细胞(能干预免疫细胞的活性)大量存在时,浆细胞往往与患者不良的治疗结局相关,这或许就表明,成纤维细胞或许能阻断浆细胞与其它免疫细胞进行交流。最后研究者表示,这些不同的微环境有时或许能解释关于浆细胞在患者预后中所扮演的角色和发挥的作用,这种研究方法也能帮助研究人员识别出新型生物标志物,甚至是精准的疗法,从而改善这种尤为致死性癌症患者的治疗结局。(生物谷Bioon.com)
参考文献:
ALEXANDER M. XU,MARCELA HARO,ANN E. WALTS, et al. Spatiotemporal architecture of immune cells and cancer-associated fibroblasts in high-grade serous ovarian carcinoma, Science Advances (2024). DOI:10.1126/sciadv.adk8805
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