$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Od momentu ich wprowadzenia w 2011 roku immunoterapie przeciwnowotworowe, które zmniejszają supresję cytotoksycznych komórek T poprzez blokowanie inhibitorowych cząstek kontrolnych układu odpornościowego takich jak PDL-1 i CTLA-4, stały się złotym standardem leczenia guzów stałych1. Jednak, mimo szerokiego stosowania u pacjentów, skuteczność kliniczną tych leków znacznie różni się, ponieważ wiele nowotworów guzów stałych albo początkowo występuje z opornością na te terapie albo ostatecznie ją rozwija2. W wielu przypadkach jest to spowodowane niezwykle heterogeniczną naturą guzów stałych, nawet wśród tego samego rodzaju raka3. Bardziej dogłębne zrozumienie relacji komórkowych, które występują w guzach stałych, jest kluczowym elementem do opracowania lepszych metod leczenia. Dlatego też, identyfikowanie dokładnych mechanizmów i interakcji, które wywołują i utrzymują tę oporność, jest na pierwszym planie badań nad rakiem. W tym miejscu naszym celem jest opracowanie metody, która umożliwia zintegrowaną przestrzenną analizę ekspresji białek i RNA w całych tkankach, aby lepiej scharakteryzować te złożone interakcje komórkowe.
Mikrośrodowisko guza (TME) składa się z nienowotworowych składników komórkowych i strukturalnych, które kształtują wzrost guza i odpowiedź immunologiczną, w tym fibroblastów związanych z rakiem, naciekanych komórek immunologicznych, składników naczyniowych i macierzy pozakomórkowej4. Ostatnio stało się jasne, że skład i organizacja TME silnie wpływają na to, czy guzy są przepuszczalne czy odporne na infiltrację immunologiczną, co jest jednym z głównych czynników determinujących skuteczność immunoterapii5. W wielu rakach fenotyp „immunologicznej pustyni”, charakteryzujący się niską liczbą limfocytów T i obecnością wysoce immunosupresyjnych populacji komórek szpikowych, koreluje ze słabą skutecznością terapii blokady punktów kontrolnych6,7. Sygnalizacja chemokin steruje wieloma z tych dynamikami rekrutacyjnymi. Na przykład, CXCL1 i CCL2 przyciągają immunosupresyjne komórki szpikowe, podczas gdy oś CXCR3-CXCL9/CXCl10 rekrutuje zarówno cytotoksyczne, jak i regulacyjne komórki T do guza8. W konsekwencji, nisz-specyficzne środowisko sygnałowe może potężnie wpływać na fenotypy i funkcje komórek. Na przykład u pacjentów z rakiem jelita grubego oś CCL5-CCR5 kontroluje funkcję supresyjną makrofagów związanych z guzem (TAMs) a blokowanie tego sygnału skierowuje TAM w kierunku fenotypu przeciwnowotworowego i koreluje ze zwiększonymi reakcjami klinicznymi9. Co więcej, bezpośrednie interakcje między komórkami immunologicznymi, fibroblastami związanymi z rakiem i/lub komórkami nowotworowymi poprzez ICAM i PDL-1 mogą wywołać wyczerpanie odpornościowe i osłabić odporność przeciwnowotworową10. Razem, te odkrycia podkreślają znaczenie przestrzennie rozdzielonych analiz w zrozumieniu, w jaki sposób TME wpływa na skuteczność terapii.
Imunofluorescencyjne (IF) obrazowanie pozostaje podstawowym podejściem do wizualizacji ekspresji białek i interakcji komórka-komórka w tkankach. Pole to rozwinęło się od konwencjonalnego 3-4 kolorowego IF do przepływów obrazowania o wysokim poziomie treści, które opierają się na iteracyjnym barwieniu i obrazowaniu. W tych metodach, duże zestawy danych są generowane poprzez powtarzające się cykle oznaczania przeciwciałami, obrazowania i inaktywacji lub usuwania fluoroforu, tak aby dodatkowe markery mogły zostać oznaczone i przedstawione obrazowo11. Iteracyjne Bielżenie Rozszerza Wielokanałowość (IBEX) zostało niedawno wprowadzone jako przyjazny dla użytkownika i opłacalny platforma iteracyjnego obrazowania12. Zgodny z użyciem komercyjnych przeciwciał i konwencjonalnych mikroskopów, IBEX wykorzystuje tetrahydroboran litu (LiBH4) do gaszenia fluorescencji większości najczęściej stosowanych barwników bez uszkodzenia epitopów tkankowych, pozwalając na uzyskanie do 75 parametrów dla pojedynczej tkanki13. Obrazy uzyskane z tego cyklicznego barwienia są scalone za pomocą oprogramowania open-source SimpleITK, aby wyprodukować złożone zestawy danych odpowiednie dla przestrzennej analizy wysokowymiarowej.
Komplementarnie do fenotypu na poziomie białek, metody przestrzennej transkryptomiki mogą dostarczyć cenny informacji o stanie transkrypcyjnym komórek w ich natywnym środowisku. Warto zauważyć, że hybrydyzacja in situ (ISH) jest popularną techniką do identyfikacji lokalizacji sekwencyj DNA lub RNA w określonej tkankach11. RNAscope jest dobrze ugruntowanym podejściem ISH, który używa sond z unikalną chemią Z, aby specyficznie wzmacniać transkrypty RNA w rozdzielczości pojedynczej cząsteczki i jest kompatybilny z wieloma różnymi typami próbek14. Jako szeroko przyjęta i komercyjnie dostępna platforma poprzez Advanced Cell Diagnostics (ACD), RNAscope oferuje zweryfikowane sondy przeciwko szerokiej gamie celów, upraszczając projektowanie eksperymentów dla różnorodnych zastosowań