开发空间特征标志物，与不断变化的精准治疗格局保持同步
目前有100多种化疗药物可用，并且每年都有推出新药。在处理癌症时，没有“一刀切”的方法。不同的个体和外源性变量使相同的癌症在患者之间产生完全不同的反应。
我们使用术语“癌症”作为通用的描述，而实际上我们可以分类的癌症有200多种。癌症在哪里发生，何时发生，以及在诊断之前能够折磨一个人多长时间都是关键因素，每个因素都对预后和病理学产生巨大影响。癌症治疗也是如此，治疗方案可以对一个人非常有效，然后对其他人完全无效。这一现实有时可能非常令人沮丧，并说明了为什么迫切需要发现更精确地解决这个问题的新方法。
为什么没有一种适合所有治疗方法的标准？这是因为我们并不完全知道治疗反应会不会与人体组织的空间结构有关？重点是了解决定细胞相互作用的因素以及这些相互作用如何指示特定反应。人们越来越认识到免疫细胞主要在组织中发挥作用，而不是在血液中起作用[1]。因此，重要的是要了解它们在组织内的细微相互作用，以及这些相互作用如何决定治疗反应与治疗耐药性。
作为癌症一线治疗的新免疫疗法的出现，需要开发临床上有用的生物标志物来选择对给定疗法的反应者。这是朝着推进此类治疗迈出的必要和关键的一步。免疫检查点抑制剂（ICI）是一类彻底改变了肿瘤治疗领域的免疫疗法，但这些药物引起的反应率已经停滞在20%-30%左右。那么，我们如何才能更好地识别那些会做出反应的人，是什么使他们成为ICI治疗的理想人选？
一种方法是使用多重成像开发反应的预测性生物标志物。使用免疫荧光的多重成像是一种很有前途的方法，可以促进更定量、可重复、精确和客观的测定，能够提供更宽的动态范围，同时查看更多标记物以获得更强大的空间表型。最近的系统评价和meta分析比较了用于预测抗PD-1 / PD-L1治疗临床反应的不同生物标志物模式，表明多重成像的蛋白空间表型比PD-L1 IHC在内的其他生物标志物具有明显更高的诊断准确性[2]。这意味着有一条明确的途径来使用免疫荧光的多重成像，可以快速将患者分层到理想的治疗方案。
PhenoImager 解决方案能够快速准确地对整个载玻片的组织进行空间表型分析。这允许无偏差的发现空间特征，用以测量肿瘤微环境中肿瘤和免疫细胞的相互作用和细胞密度。Akoya 的解决方案能够分析来自单个福尔马林固定石蜡包埋 （FFPE） 组织切片的数十种细胞表型及其空间相互作用。通过验证和标准化多重成像工作流程，空间特征将可能进入临床并对免疫治疗结果产生影响。
多机构TSA扩增多重免疫荧光重现性评估（MITRE）研究支持了这一概念。MITRE研究是一项多站点合作，评估了端到端多重免疫荧光工作流程的分析性能，证明了mIF的可重复性以及实验室内和实验室间跨多个参数的一致性[3]。
空间特征的概念和实用性代表了我们朝着流程化癌症诊断方式以及我们如何通过研究肿瘤免疫微环境（TME）来定制患者特定疗法迈出的一大步。
Akoya致力于加速空间特征开发过程，通过最近推出的PhenoCode™ 肿瘤微环境特征标志物组合(PhenoCode™ Signature Panels)，消除了与开发生物标志物组合时相关的困难部分。这些可定制的组合包含用于对肿瘤微环境和免疫状态进行表型分析的关键标记。当与 PhenoImager 平台的高速、强大的成像相结合时，可以实现快速、定量、端到端的空间表型工作流程。该工作流程可加速免疫肿瘤学应用的预测性特征和预后生物标志物的开发和验证。
应用这些基于多重成像的空间生物学工作流程的临床实验室数量，以及正在分析的癌症类型数量都在增加。PhenoImager平台在生成强大且可重复的空间表型特征时继续确立自己的标准地位，提供支持临床研究和试验所需的准确性和性能水平[4，5]。还有许多其他空间特征等待被发现，每个空间特征都有可能再次推动我们创造更有效的治疗方案。
参考信息
1. Farber D, L. Tissues, not blood, are where immune cells act. Nature. 27 May 2021, Vol 593, 506-509
2. Lu S, Stein JE, Rimm DL, et al. Comparison of Biomarker Modalities for Predicting Response to PD-1/PD-L1 Checkpoint Blockade: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Oncol. 2019;5(8):1195–1204.
3. Taube JM, Roman K, Engle EL, et al. Multi-institutional TSA-amplified Multiplexed Immunofluorescence Reproducibility Evaluation (MITRE) Study. Journal for Immuno Therapy of Cancer 2021
4. Abdullahi Sidi F, Bingham V, Craig SG, et al. PDL1 Multiplex and Quantitative Image Analysis for Molecular Diagnostics. Cancers (Basel). 2020;13(1):29, 2020 Dec 23.
5. Hoyt CC Multiplex Immunofluorescence and Multispectral Imaging: Forming the Basis of a Clinical Test Platform for Immuno-Oncology. Front. Mol. Biosci. 2021; 8:674747.
