Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Экспрессия, клиническое значение и роль в оценке эффективности иммунотерапии костимулирующей молекулы LLT1 при раке желудка

619 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/68827

⸱

10 октября 2025 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of General Surgery, The First Affiliated Hospital of Soochow University, 2Department of Pathology, The First Affiliated Hospital of Soochow University, 3Jiangsu Institute of Clinical Immunology, The First Affiliated Hospital of Soochow University, 4Jiangsu Key Laboratory of Clinical Immunology, Soochow University, 5Jiangsu Key Laboratory of Gastrointestinal Tumor Immunology, The First Affiliated Hospital of Soochow University

В этой статье

Краткое содержание

В этом исследовании LLT1 изучается в качестве биомаркера прогностической иммунотерапии при раке желудка с помощью мультиомики и клинических анализов. В исследовании оценивается роль LLT1 в уклонении от иммунитета и модуляции микроокружения опухоли для облегчения подходов к прецизионной иммунотерапии для улучшения результатов лечения.

Аннотация

LLT1 является новой молекулой иммунных контрольных точек и потенциальной терапевтической мишенью. Иммунотерапия улучшила результаты лечения рака желудка на поздних стадиях; Тем не менее, многие пациенты не реагируют или развивают резистентность, а прогностические биомаркеры отсутствуют. Роль LLT1 в уклонении от иммунитета при раке желудка и его влияние на ответ иммунотерапии остаются неясными. Чтобы оценить это, экспрессия LLT1 была проанализирована в наборе данных об аденокарциноме желудка Cancer Genome Atlas (TCGA) с использованием нескольких алгоритмов (TIMER, CIBERSORT и ESTIMATE) для количественной оценки инфильтрации иммунных клеток. Экспрессия белка была валидирована с помощью иммуногистохимии (ИГХ) в 268 образцах аденокарциномы желудка и с помощью мультиплексной иммунофлуоресценции (MIF) в 115 тканях после иммунотерапии. Интегрированные транскриптомные и протеомные данные были проанализированы на предмет ассоциации с особенностями микроокружения опухоли и исходами клинической иммунотерапии. Результаты показали, что высокая экспрессия белка LLT1 была в значительной степени связана с менее распространенными характеристиками опухоли (меньшая глубина инвазии и узловое метастазирование; P < 0,05) и более длительной общей выживаемости (P = 0,012). Уровни мРНК и белка LLT1 коррелировали с большей инфильтрацией CD8+ Т-клеток и макрофагов M1 и повышенной экспрессией PD-L1 в микроокружении опухоли. Среди первой когорты из 198 пациентов с имеющимися прогностическими данными пациенты с высокой экспрессией LLT1 (n=117) продемонстрировали достоверно более высокую общую выживаемость по сравнению с пациентами с низкой экспрессией (n=81). Во второй когорте пациентов, получавших комбинированную иммунотерапию и химиотерапию, опухоли с высокой экспрессией LLT1 (n=48) имели более высокую выживаемость без прогрессирования (P = 0,014), чем опухоли с низкой экспрессией LLT1 (n=67). Достоверное увеличение (P < 0,05) популяций иммунных клеток PD-1+CD161+ наблюдалось у пациентов, эффективно использующих иммунотерапию (n=62), по сравнению с пациентами, устойчивыми к лечению (n=53). В заключение можно сказать, что экспрессия LLT1 является многообещающим биомаркером благоприятного прогноза при раке желудка. Насколько нам известно, это первое исследование, которое демонстрирует, что экспрессия LLT1 предсказывает улучшение ответа на комбинированную химиотерапию и иммунотерапию при раке желудка, поддерживая его потенциал в руководстве иммунотерапевтическими стратегиями.

Введение

Рак желудочно-кишечного тракта, особенно рак желудка (ЖК), занимает5-е место среди наиболее распространенных форм рака во всем мире и5-е место среди самых смертоносных. Глобальная статистика показывает, что ежегодно выявляется примерно 1 миллион новых случаев заболевания, при этом на Восточную Азию приходится непропорционально большая доля заболеваемости, на которую приходится более половины глобальнойзаболеваемости1. Для пациентов с диагнозом ГК на ранней стадии перспективы выживания значительно благоприятны, при этом более 90% достигают 5-летней выживаемости после эндоскопической подслизистой диссекции (ESD) или радикального хирургического вмешательства. Тем не менее, незначительное проявление начальных симптомов часто приводит к диагностированию местнораспространенной или метастатической фазы 3,4. Перспективы для пациентов на этих поздних стадиях мрачны, при этом у тех, кто остался без лечения, медиана общей выживаемости (ОВ) составляет всего 6 месяцев. Даже при назначении комбинированных схем химиотерапии, основанных на фторурациле и платине, медиана ОВ просто увеличивается примерно до5 лет.

В последнее время произошли значительные изменения в лечении рака желудка на поздних стадиях, благодаря этим новым препаратам, называемым ингибиторами иммунных контрольных точек. Они похожи на волшебную пулю для раковых клеток, у которых есть определенный маркер, PD-L1, проявляющийся на них - по крайней мере, 1 балл по шкале Combined Positive Score (CPS). Эти методы лечения также очень эффективны при раке, который перемешан в их ДНК, что называется высокой микросателлитной нестабильностью (MSI-H). Этот новый подход позволяет предоставить пациентам больше времени 6,7. Основные клинические исследования показывают, что в когорте PD-L1-положительных лиц лица с CPS 10 или выше получают более выраженное увеличение выживаемости после лечения моноклональными антителами PD-1 8,9. Тем не менее, современная иммунотерапия по-прежнему сталкивается с многочисленными клиническими проблемами: частота объективного ответа (ЧОО), как правило, ниже 20%, частота вторичной резистентности достигает 40–60%, несовершенство систем прогнозирования биомаркеров (существующие биомаркеры могут идентифицировать только 30–40% потенциальных бенефициаров) и трудности в управлении иммунными нежелательными явлениями (иНЯ)10,11,12,13,14. Несмотря на то, что двойная блокада контрольных точек иммунного ответа (например, комбинированное ингибирование PD-1/CTLA-4) или схемы химиоиммунотерапии могут увеличить частоту ответа до 40%-60%, примерно половине пациентов все еще не удается достичь устойчивых клинических результатов. Таким образом, создание систем прецизионной классификации на основе мультиомиксных признаков, открытие новых прогностических биомаркеров и идентификация новых иммунных контрольных точек стали критически важными направлениями исследований для улучшения клинических результатов иммунотерапии ГК.

Лектин-подобный Transcript 1 (LLT1) представляет собой лектин-ассоциированный белок С-типа, с CD161, входящим в семейство рецепторов естественных киллеров (NK), который служит его идентифицированным партнером по связыванию. Ген CLEC2D, который отвечает за его синтез, дает начало пяти различным изоформам посредством альтернативных событий сплайсинга, которые обходят определенные экзоны. Вариант 1, известный как LLT1, был валидирован как единственный вариант, присутствующий на клеточной мембране16,17. Экспрессия LLT1 преимущественно наблюдается в различных типах иммунных клеток, таких как В-лимфоциты, NK-клетки, дендритные клетки (ДК), специфические популяции Т-клеток (включая активированные и регуляторные Т-клетки), моноциты и макрофаги, а также наблюдается в некоторых злокачественных клетках и во времявоспалительных эпизодов. Первоначальные результаты указывают на то, что LLT1 активируется в ДК и В-клетках после стимуляции толл-подобных рецепторов (TLR). Было показано, что взаимодействие LLT1 с CD161 подавляет цитотоксичность, опосредованную NK-клетками, что предполагает его участие в модулировании иммунногоответа. В В-клетках экспрессия LLT1 повышается под действием вирусной инфекции или стимуляции воспаления. Функционируя как антигенпрезентирующие клетки (APC), взаимодействие LLT1-CD161 оказывает двойное иммуномодулирующее действие, подавляя функцию NK-клеток и одновременно стимулируя пролиферацию Т-клеток или продукцию ИФН-γ19.

Известно, что LLT1 присутствует в ряде раковых клеток, включая трижды негативный рак молочной железы, глиобластому и В-клеточную неходжкинскую лимфому. Этот белок взаимодействует с рецептором CD161, обнаруженным на NK-клетках, эффективно блокируя их способность уничтожать раковые клетки, тем самым способствуя уклонению от иммунного ответа 20,21,22. Примечательным наблюдением при плоскоклеточном раке ротоглотки с негативным ВПЧ является вариабельная экспрессия LLT1, которая, согласно иммуногистохимическим исследованиям, указывает на положительное прогностическое значение при высокой экспрессии в третичных лимфоидных структурах (ТЛС), в то время как его присутствие на опухолевых клетках связано с худшим исходом23. Кроме того, в контексте немелкоклеточного рака легкого (НМРЛ) LLT1 не обнаруживается в самих раковых клетках, но обнаруживается в микроокружении опухоли (TME), и уровень экспрессии его мРНК связан с лучшим прогнозом.

Как показали Mathewson et al. в исследовании глиомы, блокирование CD161 усиливает Т-клеточно-опосредованное уничтожение клеток глиомы in vitro и улучшает их противоопухолевую функцию in vivo, подчеркивая терапевтический потенциал CD161 в качестве мишени иммунных контрольных точек25. Учитывая, что LLT1 является каноническим лигандом CD1611118, его роль в качестве иммунотерапевтической мишени заслуживает серьезного рассмотрения. Аналогично критическому взаимодействию между PD-1 и PD-L1 в иммунотерапии, исследование биологических функций LLT1 при раке желудка и его корреляции с результатами иммунотерапии имеет значительную клиническую ценность.

Это исследование обеспечивает всесторонний анализ паттернов экспрессии LLT1 в микроокружении опухоли рака желудка, объединяя исследования на уровне мРНК и белков. В нем систематически оценивается потенциал LLT1 в качестве прогностического биомаркера при распространенном раке желудка и оценивается его прогностическая ценность для эффективности иммунотерапии. Эти выводы способствуют более глубокому пониманию его клинического трансляционного потенциала.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Исследование с участием человека было рассмотрено и одобрено Этическим комитетом Первой аффилированной больницы Университета Сучжоу (одобрение No 2019026). Совет по этической экспертизе Первой аффилированной больницы Университета Сучжоу одобрил или предоставил исключение для этической экспертизы использования этих данных. Кроме того, было получено информированное согласие от всех участников.

Анализ данных биоинформатики
После тщательного анализа экспрессии рака в базах данных TCGA и Tumor IMmune Estimation Resource (TIMER) было исследовано поведение LLT1 при различных типах рака, с особым акцентом на рак желудка. База данных TISIDB была использована для исследования корреляции между уровнями экспрессии LLT1 и различными молекулярными подтипами рака желудка. Корреляция между клиническими характеристиками пациентов и экспрессией LLT1 была дополнительно проанализирована с помощью данных TCGA с помощью программирования R. Для изучения функциональной роли LLT1 в канцерогенезе желудка были использованы анализы GO и KEGG. Для количественной оценки уровней инфильтрации иммунных и стромальных клеток в опухолевых тканях в соответствии с паттернами экспрессии LLT1 был дополнительно использован алгоритм ESTIMATE (Estimation of STromal and Immune Cells in MAlignant Tumor fabrics using Expression data). Дальнейший анализ с использованием алгоритма CIBERSORT был проведен для оценки корреляции между уровнями экспрессии LLT1 и специфическими паттернами инфильтрации иммунных клеток в микроокружении опухоли. Был проведен комплексный биоинформатический анализ с использованием наборов данных TCGA и статистического программирования R (v4.4.1) для изучения потенциальных корреляций между профилями экспрессии LLT1 и иммунорегуляторными биомаркерами. Наконец, база данных TCIA (The Cancer Immunome Atlas) была использована для изучения того, может ли экспрессия LLT1 предсказывать ответ на терапию блокадой иммунных контрольных точек PD-1/PD-L1.

Создание образцов GAC и тканевых микрочипов (TMA)
Были сгенерированы два набора данных тканевых микрочипов следующим образом:

В первой серии были ретроспективно проанализированы образцы от 268 пациентов с ПКК, перенесших операцию в 2011 году. Патологоанатомы отобрали парафиновые блоки, определили области ядра опухоли и сконструировали их в тканевые микрочипы. Каждому отдельному участку образца был присвоен отдельный идентификатор для тщательного мониторинга связанных клинических параметров, таких как пол, возраст, размеры новообразования, степень дифференцировки опухоли, фаза прогрессирования рака, глубина инвазии, поражение лимфы и наличие отдаленного распространения. Продолжительность общей выживаемости (ОВ) определялась как интервал от начала терапии до наступления смертности или крайняя дата в декабре 2017 года. Следует отметить, что полные данные об ОС были доступны только для подмножества из 198 участников.

Вторая группа включала 115 пациентов с прогрессирующей ГК, ранее не получавших лечения, которым была выполнена хирургическая/эндоскопическая резекция в Первой аффилированной больнице Университета Сучжоу в период с 2016 по 2023 год. Патологоанатомы оценивали парафиновые блоки и конструировали тканевые микрочипы с тщательным наблюдением за прогрессированием заболевания. Примечательно, что все образцы были собраны до начала предоперационного лечения, а послеоперационное лечение в основном состояло из моноклональных антител PD-1 в сочетании с химиотерапией.

Все образцы хирургической резекции были собраны из антрального отдела желудка. Все образцы были зафиксированы в нейтральном буферизованном формалине и погружены в парафин. Основываясь на оценке окрашенных H&E срезов, два старших патологоанатома независимо друг от друга идентифицировали наиболее репрезентативные участки тканей из образцов, содержащих парафин. Тканевые микрочипы (ТМА) были сконструированы с использованием автоматизированного тканевого массива, при этом тканевые ядра были точно расположены в блоках ТМА в соответствии с заранее определенными модулями. Наконец, готовые блоки ТМА были разрезаны на толщину 4 мкм опытным гистотехнологом.

Иммуногистохимия (ИГХ) и мультиплексная иммунофлюоресценция (мИГХ)
Иммуногистохимический и мультиплексный иммунофлуоресцентный анализы проводили на сконструированном тканевом микрочипе. Окрашивание ИГХ проводилось в соответствии с ранее установленной методикой26. Первый набор парафиновых срезов микрочипов был перенесен на предметные стекла и запекался при температуре 72°C в течение 1 ч. После того, как срезы депарафинизировали ксилолом и регидратировали в последовательно возрастающих разведениях этанола, активность эндогенной пероксидазы блокировали путем нанесения раствора, блокирующего пероксидазу, в течение 30 мин. Извлечение антигена проводили путем кипячения предметных стекол при 110 °С в растворе для извлечения цитратных антигенов (pH 6,0) в течение 3 мин. После блокировки 5% блокирующим буфером BSA секции инкубировали с мышиным античеловеческим моноклональным CLEC2D, мышиным античеловеческим CD3 моноклональным (готовым к применению), мышиным античеловеческим CD4 моноклональным (готовым к применению), кроликом античеловеческим CD8 моноклональным (готовым к применению), мышиным античеловеческим CD11c моноклональным (1:50), мышиным античеловеческим CD19 моноклональным (готовым к применению), мышиным античеловеческим CD31 моноклональным (готовым к применению), мышиный античеловеческий CD56 моноклональный (готовый к применению), мышиный античеловеческий CD68 моноклональный (готовый к применению), кролик античеловеческий Foxp3 моноклональный (1:50), мышиный античеловеческий IL-17 моноклональный (1:50), мышиный античеловеческий ИФН-γ моноклональный (1:50), мышиный античеловеческий Ki67 моноклональный (1:50), мышиный античеловеческий PD-L1 моноклональный (готовый к применению) при 4 °C в течение ночи27,28. Затем предметные стекла промывали и инкубировали с меченными пероксидазой хреном вторичными антителами (против мышей и кроликов) при комнатной температуре в течение 30 минут. После инкубации образцы промывались, а для иммунодетекции использовалась система детектирования EnVision. Под микроскопом, когда на сколе начинают появляться коричневые участки, требуется тщательное наблюдение. Хромогенную реакцию следует прекратить, как только коричневые участки перестанут увеличиваться. Предметные стекла были покрыты гематоксилином Майера и смонтированы нейтральным клеем. В отрицательном контроле вместо первичного антитела использовали мышиный или кроличий IgG. Положительным контролем являлась ткань миндалин человека. Второй набор срезов микрочипов используется для мультиплексной иммуногистохимии (мИГХ). Повторно используя вышеупомянутые условия извлечения и блокировки антигена, панель антител спектрально оптимизирована следующим образом: PD-L1 (480 нм), CD161 (520 нм), LLT1 (570 нм), PD-1 (620 нм), CD8 (690 нм) и PAN-CK (780 нм). Первичные антитела инкубировали в тех же условиях, что и в оригинальном протоколе29 (за исключением PANCK и CD161, которые были введены впервые), в рекомендуемом соотношении 1:100 с последующим флуоресцентным окрашиванием с помощью амплификации сигнала тирамида (TSA). После каждого раунда флуоресцентного окрашивания проводится стриппинг антител с последующим повторным забором антигена, блокированием эндогенной пероксидазы и блокированием неспецифической мишени перед инкубацией следующего первичного антитела. При выполнении мультиплексной иммуногистохимии решающее значение имеют три момента: для каждого флуоресцентного красителя необходимо провести предварительные эксперименты, сильно экспрессированные антитела должны быть сопряжены со слабыми флуоресцентными сигналами, в то время как слабо выраженные антитела должны быть сопряжены с сильными флуоресцентными сигналами, а после окрашивания каждого флуоресцентного маркера результаты окрашивания должны быть рассмотрены под микроскопом в защищенных от света условиях. После окрашивания6-м флуоресцентным красителем на ядра клеток-меток наносится противоокрашивание DAPI, и устанавливаются предметные стекла. Наконец, все тканевые микрочипы были отсканированы с помощью цифрового сканера патологии и проанализированы с помощью программного обеспечения для цифрового анализа изображений патологии на основе искусственного интеллекта.

Оценка окрашивания ИГХ/мИГХ
Результаты окрашивания были интерпретированы двумя экспертами-патологоанатомами методом двойного слепого анализа. Они измеряли глубину окрашивания с помощью мощного объектива (200-кратное увеличение) или соответствующей флуоресцентной настройки (200-кратное), присваивая баллы от 0 (без окрашивания) до 3 (интенсивное окрашивание). Фракции LLT1-положительных клеток в образцах карциномы желудка были разделены на четыре стратификации: 0 (<5%), 1 (5-25%), 2 (26-50%) и 3 (>50%). Оценка иммунореактивности (IRS) была получена из произведения глубины окрашивания и доли LLT1-положительных клеток. Экземпляры, набравшие нулевой балл, были расценены как отрицательные, в то время как баллы 1-4 указывали на слабую экспрессию, 5-7 - на умеренную и 8-9 - на сильную экспрессию; те же критерии применялись для оценки экспрессии других маркеров, таких как Ki67 и CD3. На основе методологии оценки и группировки образцы были помечены как имеющие сильную (IRS8-9), умеренную (IRS5-7), слабую (IRS1-4) или отсутствующую экспрессию (IRS0). Пациенты с самыми низкими баллами (IRS≤4) были отнесены к группе с низкой экспрессией, а пациенты с более высокими баллами (IRS≥5) были отнесены к группе с высокой экспрессией.

Однако для маркера PD-L1 был принят другой подход с использованием CPS. Этот балл определяли по отношению PD-L1-положительных клеток (включая опухолевые, иммунные и стромальные клетки) к общему количеству жизнеспособных опухолевых клеток, увеличенному в 100 раз. Лица с CPS выше пяти были помещены в когорту с высокой экспрессией, в то время как лица с CPS 5 или ниже были сгруппированы в когорту с низкой экспрессией.

Группировка ответов иммунотерапии
В соответствии с Критериями оценки ответа при солидных опухолях версии 1.1 (RECIST 1.1), оценка поражений-мишеней у пациентов делится на четыре категории: (a) Полный ответ (CR): все поражения-мишени полностью исчезли, а короткая ось всех патологических лимфатических узлов (как целевых, так и нецелевых) должна составлять менее 10 мм; (b) частичный ответ (ЧР): совокупный диаметр всех измеряемых поражений-мишеней уменьшился по меньшей мере на 30% по сравнению с исходными измерениями; (c) Прогрессирующее заболевание (БП): эта категория применима, когда совокупный диаметр поражений-мишеней увеличился не менее чем на 20% по сравнению с наименьшим значением, зарегистрированным в ходе исследования (с использованием исходного уровня в качестве исходного уровня, если оно представляет наименьшее значение), при этом абсолютное увеличение составляет не менее 5 мм; кроме того, появление новых поражений также классифицируется как прогрессирующее заболевание (БП); (d) Стабильное заболевание (СД): совокупный диаметр поражений-мишеней не достигает ни критериев снижения ЧР, ни критериев увеличения БП на протяжении всего исследования. Были реализованы два метода стратификации. Первый метод включал сегрегацию пациентов по статусу ответа, где пациенты с БП (n=53) и SD (n=46) составляли группу не ответивших (n=99), а пациенты с ПР (n=15) и ПР (n=1) — в группу ответивших (n=16). Второй подход предусматривал категоризацию пациентов в соответствии с прогрессированием заболевания, при этом пациенты с ПР, ПР и СД классифицировались как когорта, эффективно использующая иммунотерапию (n=62), а пациенты с БП — как когорта с неэффективностью иммунотерапии (n=53).

Статистический анализ
Эмпирические оценки проводились с использованием вычислительной платформы R (версия 4.4.1) и программного комплекса SPSS Statistical (версия 27.0). Различия между исследуемыми когортами были изучены с помощью анализа таблицы сопряженности хи-квадрат. Метод непараметрической корреляции Спирмена был использован для исследования силы и направления связей между переменными. Вариации времени выживаемости были проанализированы с помощью построения оценок Каплана-Мейера, дополненных логарифмическим ранговым тестом значимости. Впоследствии были использованы регрессионные модели пропорциональных рисков Кокса для выявления факторов, потенциально влияющих на исходы выживаемости пациентов. Статистическая значимость была заранее определена как двустороннее пороговое значение p, равное <0,05. Чтобы убедиться в надежности полученных результатов, был проведен комплексный анализ чувствительности для оценки потенциальных искажающих переменных с соответствующими корректировками многомерных моделей. Кроме того, были предоставлены четкие интерпретации отношений рисков для облегчения клинического понимания, подчеркивающие практическое значение выявленных факторов риска для прогноза пациента.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Связь между экспрессией мРНК CLEC2D и подклассификацией рака желудка/клиническими параметрами
Первоначальное всестороннее обследование рака с использованием набора данных TCGA, облегченное базой данных TIMER, выявило заметное повышение уровня транскрипта CLEC2D в различных раковых тканях, как показано на рисунке 1A. Из этого наблюдения следует, что CLEC2D может служить общим онкогенным фактором, участвующим в п...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Наше исследование показало более высокую экспрессию мРНК CLEC2D в опухолевых тканях, чем в нормальных тканях. Иммуногистохимические результаты лечения рака желудка показали, что высокая экспрессия белка LLT1 в опухолевых тканях ассоциирована с лучшим прогнозом и положительно коррелирует с инфильтрацией иммунных клеток в микроокружении опухоли. Анализ тканей пациентов с раком желудка, получающих иммунотерапию, показал, что высокая экспрессия LLT1 предсказывает лучший иммунотерапе...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы не сообщают о потенциальном конфликте интересов.

Благодарности

Выражаем благодарность базе данных TCGA за предоставление информационной поддержки. Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (грант No 81974375) и грантами Плана развития науки и технологий Сучжоу (SKY2022129). Исследование проводится в соответствии с рекомендациями ARRIVE.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Буфер блокировки 5% BSAПекин Соларбио Наука и Технологическая компания, КитайСВ3015
анти-CD11c ZSGB-BIO, Китай5Д11
Анти-CD161Абкам, Кембридж, ВеликобританияАБ302564
анти-CD19   ZSGB-BIO, КитайЭПл69
анти-CD3 ZSGB-BIO, КитайLNl0
анти-CD31ZSGB-BIO, Китай  УМАБ30
анти-CD4ZSGB-BIO, КитайУМАБ64
анти-CD56 ZSGB-BIO, КитайУМАБ83
анти-CD68 ZSGB-BIO, КитайКП1
анти-CD8ZSGB-BIO, КитайЭП334
Анти-CLEC2DАбкам, Кембридж, ВеликобританияАБ197341
анти-Foxp3НИР D Systems, США1054С
анти-ИФН-&гамма;  Санта Крус БиотехнологииСК-74108
анти-Ил-17НИР D Systems, США  MAB317 
анти-Ki67 ZSGB-BIO, Китай8Н5
Антипан Цитокератин Абкам, Кембридж, ВеликобританияАБ7753
Анти-PD-1Абкам, Кембридж, ВеликобританияАБ137132
Анти-PD-L1ДАКО, Дания22С3
Автоматизированное оборудование для тканевых матрицEstigen OÜ, Тарту, ЭстонияБичер АТА 27Этот инструмент в основном используется для создания тканевых микрочипов.
Раствор для извлечения цитратного антигенаАладдин Биохимическая Технология Лтд, КитайC752119
DAB набор хромогенов AiFang Biological, КитайAFIHC004
Цифровой сканер патологииNingbo Jiangfeng Bio-Information Technology Co., Ltd, КитайКФ-ФЛ-020Этот инструмент в основном используется для сканирования иммуногистохимических и мультиплексных иммуногистохимических чипов.
ГрафПад Призма 10Программное обеспечение GraphPad, СШАВерсия 10.0.3Это программное обеспечение предназначено для построения кривых Каплана-Мейера (с логарифмическим статистическим анализом), визуализации научных данных и подготовки рисунков.
ПБСАладдин Биохимическая Технология Лтд, КитайP743267
раствор для блокирования пероксидазыAiFang Biological, КитайAFIHC012
Полимер-HRP конъюгированное козье вторичное антитело против мышей и кроликовAiFang Biological, КитайAFIHC001
Шестицветный семимаркерный набор для мультиплексного иммунофлуоресцентного окрашиванияAiFang Biological, КитайAFIHC037Этот набор реагентов предназначен для мультиплексной иммуногистохимии (мИГХ)
СПССКорпорация IBM, СШАСтатистика IBM SPSS 27Программное обеспечение использовалось для статистического анализа данных.
Проект RОсновная команда RВерсия 4.4.1Все пакеты R, связанный с ним код и исходные файлы были загружены в общедоступную базу данных.
Программное обеспечение VISIOPHARMVisiopharm, Дания2025.02.2.18022 х64Это программное обеспечение в первую очередь предназначено для количественного анализа патологических изображений.

Ссылки

  1. Bray, F., et al. Global cancer statistics 2022: Globocan estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).
  2. Suzuki, H., et al. Long-term survival after endoscopic resection for gastric cancer: Real-world evidence from a multicenter prospective cohort. Clin Gastroenterol Hepatol. 21 (2), 307-318.e2 (2023).
  3. Ma, S., et al. Clinical application and detection techniques of liquid biopsy in gastric cancer. Mol Cancer. 22 (1), 7(2023).
  4. Ugai, T., et al. Is early-onset cancer an emerging global epidemic? Current evidence and future implications. Nat Rev Clin Oncol. 19 (10), 656-673 (2022).
  5. Wagner, A. D., et al. Chemotherapy for advanced gastric cancer. Cochrane Database Syst Rev. 8 (8), Cd004064(2017).
  6. Chao, J., et al. Assessment of pembrolizumab therapy for the treatment of microsatellite instability-high gastric or gastroesophageal junction cancer among patients in the keynote-059, keynote-061, and keynote-062 clinical trials. JAMA Oncol. 7 (6), 895-902 (2021).
  7. Lee, K. W., et al. Association of tumor mutational burden with efficacy of pembrolizumab±chemotherapy as first-line therapy for gastric cancer in the phase III Keynote-062 study. Clin Cancer Res. 28 (16), 3489-3498 (2022).
  8. Wainberg, Z. A., et al. Efficacy of pembrolizumab monotherapy for advanced gastric/gastroesophageal junction cancer with programmed death ligand 1 combined positive score ≥10. Clin Cancer Res. 27 (7), 1923-1931 (2021).
  9. Zhao, J. J., et al. Low programmed death-ligand 1-expressing subgroup outcomes of first-line immune checkpoint inhibitors in gastric or esophageal adenocarcinoma. J Clin Oncol. 40 (4), 392-402 (2022).
  10. Zhu, Q., Zhang, R., Zhao, Z., Xie, T., Sui, X. Harnessing phytochemicals: Innovative strategies to enhance cancer immunotherapy. Drug Resist Updat. 79, 101206(2025).
  11. Khosravi, G. R., et al. Immunologic tumor microenvironment modulators for turning cold tumors hot. Cancer Commun (Lond). 44 (5), 521-553 (2024).
  12. Gibney, G. T., Weiner, L. M., Atkins, M. B. Predictive biomarkers for checkpoint inhibitor-based immunotherapy. Lancet Oncol. 17 (12), e542-e551 (2016).
  13. Sharma, P., Hu-Lieskovan, S., Wargo, J. A., Ribas, A. Primary, adaptive, and acquired resistance to cancer immunotherapy. Cell. 168 (4), 707-723 (2017).
  14. Naidoo, J., et al. Toxicities of the anti-PD-1 and anti-PD-L1 immune checkpoint antibodies. Ann Oncol. 27 (7), 1362(2016).
  15. Yang, M., Lin, W., Huang, J., Mannucci, A., Luo, H. Novel immunotherapeutic approaches in gastric cancer. Precis Clin Med. 7 (4), pbae020(2024).
  16. Germain, C., et al. Characterization of alternatively spliced transcript variants of clec2d gene. J Biol Chem. 285 (46), 36207-36215 (2010).
  17. Boles, K. S., Barten, R., Kumaresan, P. R., Trowsdale, J., Mathew, P. A. Cloning of a new lectin-like receptor expressed on human NK cells. Immunogenetics. 50 (1-2), 1-7 (1999).
  18. Rosen, D. B., et al. Cutting edge: Lectin-like transcript-1 is a ligand for the inhibitory human nkr-p1a receptor. J Immunol. 175 (12), 7796-7799 (2005).
  19. Germain, C., et al. Induction of lectin-like transcript 1 (llt1) protein cell surface expression by pathogens and interferon-γ contributes to modulate immune responses. J Biol Chem. 286 (44), 37964-37975 (2011).
  20. Marrufo, A. M., et al. Blocking llt1 (clec2d, ocil)-nkrp1a (cd161) interaction enhances natural killer cell-mediated lysis of triple-negative breast cancer cells. Am J Cancer Res. 8 (6), 1050-1063 (2018).
  21. Germain, C., et al. Lectin-like transcript 1 is a marker of germinal center-derived B-cell non-Hodgkin's lymphomas, dampening natural killer cell functions. Oncoimmunology. 4 (8), e1026503(2015).
  22. Roth, P., et al. Malignant glioma cells counteract antitumor immune responses through expression of lectin-like transcript-1. Cancer Res. 67 (8), 3540-3544 (2007).
  23. Sanchez-Canteli, M., et al. Lectin-like transcript 1 (llt1) checkpoint: A novel independent prognostic factor in hpv-negative oropharyngeal squamous cell carcinoma. Biomedicines. 8 (12), 535(2020).
  24. Braud, V. M., et al. Expression of llt1 and its receptor CD161 in lung cancer is associated with better clinical outcome. Oncoimmunology. 7 (5), e1423184(2018).
  25. Mathewson, N. D., et al. Inhibitory CD161 receptor identified in glioma-infiltrating T cells by single-cell analysis. Cell. 184 (5), 1281-1298.e26 (2021).
  26. Guo, L., et al. Association of increased B7 protein expression by infiltrating immune cells with progression of gastric carcinogenesis. Medicine (Baltimore). 98 (8), e14663(2019).
  27. Quan, Q., et al. Expression and clinical significance of PD-L1 and infiltrated immune cells in the gastric adenocarcinoma microenvironment. Medicine (Baltimore). 102 (48), e36323(2023).
  28. Varaden, D., Moodley, J., Onyangunga, O. A., Naicker, T. Morphometric image analysis of placental c-type lectin domain family 2, member d (clec2d) immuno-expression in hiv associated pre-eclampsia. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol X. 3, 100039(2019).
  29. Chen, S., et al. B7-h3 and CD47 co-expression in gastric cancer is a predictor of poor prognosis and potential targets for future dual-targeting immunotherapy. J Cancer Res Clin Oncol. 149 (18), 16609-16621 (2023).
  30. Cancer Genome Atlas Research Network. Comprehensive molecular characterization of gastric adenocarcinoma. Nature. 513 (7517), 202-209 (2014).
  31. Cristescu, R., et al. Molecular analysis of gastric cancer identifies subtypes associated with distinct clinical outcomes. Nat Med. 21 (5), 449-456 (2015).
  32. Thorsson, V., et al. The immune landscape of cancer. Immunity. 48 (4), 812-830.e14 (2018).
  33. Tumeh, P. C., et al. Pd-1 blockade induces responses by inhibiting adaptive immune resistance. Nature. 515 (7528), 568-571 (2014).
  34. Lopez De Rodas, M., et al. Biological and clinical significance of tumour-infiltrating lymphocytes in the era of immunotherapy: A multidimensional approach. Nat Rev Clin Oncol. , (2025).
  35. Myojin, Y., et al. Multiomics analysis of immune correlatives in hepatocellular carcinoma patients treated with tremelimumab plus durvalumab. Gut. , (2025).
  36. Marvel, D., Gabrilovich, D. I. Myeloid-derived suppressor cells in the tumor microenvironment: Expect the unexpected. J Clin Invest. 125 (9), 3356-3364 (2015).
  37. Sautès-Fridman, C., Petitprez, F., Calderaro, J., Fridman, W. H. Tertiary lymphoid structures in the era of cancer immunotherapy. Nat Rev Cancer. 19 (6), 307-325 (2019).
  38. Ye, Z., et al. Gastric cancer-derived exosomal let-7 g-5p mediated by serpine1 promotes macrophage m2 polarization and gastric cancer progression. J Exp Clin Cancer Res. 44 (1), 2(2025).
  39. Gajewski, T. F., Schreiber, H., Fu, Y. X. Innate and adaptive immune cells in the tumor microenvironment. Nat Immunol. 14 (10), 1014-1022 (2013).
  40. Vivier, E., et al. Innate or adaptive immunity? The example of natural killer cells. Science. 331 (6013), 44-49 (2011).
  41. Xiong, S., Dong, L., Cheng, L. Neutrophils in cancer carcinogenesis and metastasis. J Hematol Oncol. 14 (1), 173(2021).
  42. Mantovani, A., Locati, M. Tumor-associated macrophages as a paradigm of macrophage plasticity, diversity, and polarization: Lessons and open questions. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 33 (7), 1478-1483 (2013).
  43. Niu, X., et al. Autophagy in cancer development, immune evasion, and drug resistance. Drug Resist Updat. 78, 101170(2025).
  44. Ikeda, H., et al. Immune evasion through mitochondrial transfer in the tumour microenvironment. Nature. 638 (8049), 225-236 (2025).
  45. Gabrilovich, D. I., Nagaraj, S. Myeloid-derived suppressor cells as regulators of the immune system. Nat Rev Immunol. 9 (3), 162-174 (2009).
  46. Pan, Y., et al. The protective and pathogenic role of Th17 cell plasticity and function in the tumor microenvironment. Front Immunol. 14, 1192303(2023).
  47. Smyth, M. J., et al. Perforin-mediated cytotoxicity is critical for surveillance of spontaneous lymphoma. J Exp Med. 192 (5), 755-760 (2000).
  48. Galon, J., et al. Type, density, and location of immune cells within human colorectal tumors predict clinical outcome. Science. 313 (5795), 1960-1964 (2006).
  49. Galon, J., Bruni, D. Approaches to treat immune hot, altered, and cold tumours with combination immunotherapies. Nat Rev Drug Discov. 18 (3), 197-218 (2019).
  50. Chen, D. S., Mellman, I. Elements of cancer immunity and the cancer-immune set point. Nature. 541 (7637), 321-330 (2017).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

LLT1PD L1CD8
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.