“天文学“和“观星”对大家而言或许是遥远浪漫的事。
而近日，约翰霍普金斯大学JanisM.Taube领衔的研究团队在《科学》杂志的发文[1]，则一举展示了什么叫做“不懂浪漫的肿瘤成像学不是好研究”～
他们借助天文成像分析技术开发了一个分析肿瘤切片的平台AstroPath。用AstroPath对接受PD-1抑制剂的98位黑色素瘤病人进行了肿瘤切片分析，发现了两种与PD-1抑制剂应答显著相关的肿瘤侵润免疫细胞：CD+PD-L1-髓细胞（无应答）和CD8+FoxP3+PD1low/midT细胞（应答）。
值得一提的是，他们还通过合并AstroPath找到的多种细胞表型，实现了在独立验证样本群中对患者存活率（OS，PFS）的预测。
论文首页截图
由于免疫检查点抑制剂（ICI）在不同肿瘤的临床应用中只有一小部分患者获益，因此临床上急需更好的生物标志物帮助筛选出受益人群[2]。
单色免疫组织化学（IHC）和免疫荧光染色（IF）使临床病理检测在几十年间取得了巨大的进步，但在预测ICI治疗效果方面还存在着许多不足。其中主要原因是，免疫治疗应答涉及肿瘤内、微环境内和全身的众多细胞，以及它们之间的相互作用，单一的标志物往往不足以概括这其中的复杂关系。比如PD-L1作为获得FDA批准的ICI生物标志物，依然无法准确的预测免疫疗法应答[3]。
多色免疫组化（mIHC）和免疫荧光染色（mIF）提供了可以呈现和分析多种免疫相关因子的方法（如观测肿瘤侵润免疫细胞的表型），是在ICI标志物研究中一直被看好的技术。
一篇发表于年的系统评价和meta分析指出，在近几年PD-1/PD-L1抑制剂生物标志物的研究中，相较于IHC和肿瘤突变负荷，mIF/mIHC测量对免疫应答有更高的预测准确度[4]。
遗憾的是，虽然用mIF研究肿瘤微环境（TME）的研究非常多，但是mIF一直没能确定一种可标准化的标志物。这或许是因为mIF在图像分析和大量数据处理方面面临着很多挑战；尤其是在分析面积较大的肿瘤切片时，往往需要研究者进行选区分析，但这会影响对TME细胞组成测量的全面性。
JanisM.Taube团队意识到，用天文望远镜观测的星系和用显微镜观察的细胞在成像分析上非常相似，于是他们大胆借鉴了用于分析米尺度星系的图像分割经验，对在10-6米尺度上的肿瘤病理图像分析进行了改革。
天文学的银河系识别和病理学的肿瘤切片细胞识别有着相通之处
由此建立的AstroPath平台不仅解决了肿瘤成像分析中许多常见问题，还通过将mIF和其分析流程标准化，推进了这项技术在ICI疗法的标志物发现和临床筛选中的应用。
JanisM.Taube团队意识到，如果想通过mIF实现对TME更精准的评估，就不能像以往的肿瘤成像研究那样将标志物表达分为阳性或阴性。
于是他们首先对测量参数的可靠性进行了优化，重点解决了荧光信号的强度不稳定，对分子表达于哪种细胞的鉴定不准确（切片有相邻或重叠细胞，相邻荧光通道的信号“溢出”造成的信号重叠），以及显微镜亮度变化和透镜畸对原位置信号测量的影响等问题。
研究人员通过反复试验，将这些问题一一击破。例如，对于荧光强度低，无法准确检测到有PD-L1low表型的细胞，就使用酪酰胺信号放大（TSA-based）技术，并且逐一调整一抗和荧光基团的稀释度，确保每个标志物在mIF中的检测值与IHC显色检测（chromogenicIHC）相符。最终设计出了mIF六重标记物检测组合（PD-1,PD-L1,CD,FoxP3,CD8,Sox10/S）。
Astropath在本文中使用的mIF六重检测组合在信号表达上与IHC显色检测相符
在图像采集上，不完全平场校正（in