肿瘤癌症免疫细胞图谱提供了详细的环境

一项新的研究由研究人员德克萨斯大学MD安德森癌症中心今天发表在自然医学提供了一个深入了解的T细胞状态的巨大的多样性以及它们之间的关系和角色内复杂的肿瘤微环境,带来一个全新的视角来理解免疫疗法在癌症的功效。

这个新的pan-cancer单细胞T细胞图谱集27单细胞RNA序列数据集,包括MD安德森9独特的数据集,覆盖16个癌症类型。这是迄今为止最详细的图片中的T细胞的异质性肿瘤微环境和展示了他们的表型,以及每个州的相对比例,扮演着重要的角色在决定免疫疗法的有效性和潜在的不利影响的可能性。

“这种大型数据集和全面pan-cancer分析提供了看待事物的机会,当学习一种类型是不可见的癌症,甚至少数癌症类型,“说通讯作者全部,医学博士博士。副教授基因组医学。“我们希望这些高分辨率的地图,包括彻底的T细胞状态,特征是有价值的资源,促进未来T细胞研究和生物标志物的发现。”

一个明显的发现从这个研究之前从未描述T细胞应激反应状态,或测试器。在单细胞研究之前,这些T细胞常常被忽视或被认为是相关的构件组织分离。然而,由于大量的数据,研究人员能够识别这些细胞作为显然独特群体,不同于其他CD4 +和CD8 + T细胞亚群,并验证他们的存在原位使用多个空间分析方法。

TSTR细胞可以被认为是“压力”的T细胞,就像一个紧张的人可能会更有效的在他们的工作,他们在对抗癌症似乎不那么有效。而TSTR细胞和疲惫的T细胞功能失调,TSTR细胞似乎遵循独特的差异化道路,不同的轨迹疲惫的T细胞。

测试器细胞具有较高的热休克基因的表达,重要的是,是在更高的分数在CD4 +和CD8 + T细胞免疫检查点封锁治疗,尤其是在无。这表明测试器细胞可能在抗免疫治疗中发挥作用。这个新的T细胞状态增加了一个额外的层对我们理解复杂的癌症生物学和为未来的治疗提供了一个潜在的目标。

“事实上,这些测试器细胞被发现在许多不同类型的肿瘤开辟了一个全新的世界的可能性,高转化潜力,”王说。“调查的机械原因在T细胞应激反应,了解这些强调T细胞诱导肿瘤微环境,和学习如何阻止或逆转这种测试器状态可以促进更有效的治疗策略的发展可能会带来更多的癌症患者免疫疗法的好处。”

这项工作也凸显了巨大的价值,在肿瘤综合数据集。这pan-cancer T细胞阿特拉斯是大数据的力量解开复杂的景观内T细胞的肿瘤。研究人员描述了一种总T细胞32个州在这项研究中,并进一步确定了七个亚种群内CD4 +监管子集,CD4 +滤泡内五个辅助T细胞的人口,和八个州以及T细胞增殖。

这些发现都突出了广泛的异质性肿瘤微环境内的T细胞的状态和需要进一步了解这些国家导致疾病进展和免疫治疗的反应。

“还有许多问题的答案,”王说。“这项研究的一个限制是我们没有相应的T细胞受体的大部分数据集分析的数据。我们不确定什么触发测试器状态,和我们不知道他们产生T细胞(s)子集。现在还不清楚这些测试器细胞特定于肿瘤细胞以及它们如何沟通和影响其他细胞在肿瘤微环境”。

该研究小组分享他们的T细胞的阿特拉斯的社区通过广泛的研究单细胞研究门户、一个用户友好的交互式web门户。这个入口网站,开发的团队,允许内部和外部用户可视化和查询atlas不需要生物信息学的技能。

团队也开发了一个工具TCellMap,使研究人员能够自动注释T细胞与高分辨率数据集通过调整T细胞生成的地图。王表示她希望科学家这些资源将被证明是有价值的目标进行深入分析的T细胞,导致进一步的发现,最终增强T细胞疗法的策略。

参考:李戴楚Y, E, Y, et al . Pan-cancer T细胞图谱链接细胞免疫治疗抵抗应激反应状态。Nat地中海。2023年。doi:10.1038 / s41591 - 023 - 02371 - y

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