在癌症的复杂世界中,免疫系统与肿瘤细胞之间的斗争是一场精细而微妙的战争。近年来,科学家们发现,在肿瘤微环境中,一种特殊的免疫结构——三级淋巴结构(Tertiary Lymphoid Structures, TLS)在这场战争中扮演着至关重要的角色。本文将带您深入了解TLS的神秘面纱,以及它在癌症治疗中的研究应用。
什么是TLS?
TLS是肿瘤组织内部自发形成的类似淋巴组织的免疫结构,它们在肿瘤微环境中充当局部免疫反应的热点。TLS由多种免疫细胞组成,包括T细胞、B细胞、树突状细胞等,它们共同协作,对肿瘤细胞进行监视和攻击。
TLS与肿瘤免疫的关系
研究表明,TLS的存在与肿瘤患者的临床结果密切相关。在某些癌症类型中,TLS的高密度与更好的预后和对免疫疗法的响应性有关。它们通过促进肿瘤特异性T细胞的激活和增殖,增强了对肿瘤的免疫监视。
TLS在癌症治疗中的应用
1、预后评估:通过分析肿瘤组织中TLS的数量和成熟度,医生可以更准确地预测患者的预后,为治疗决策提供依据。
2、免疫治疗的生物标志物:TLS的特定特征,如B细胞和T细胞的分布,可以作为免疫检查点抑制剂治疗反应的预测指标。
3、新疗法的开发:对TLS的研究有助于开发新的癌症免疫疗法,例如通过促进TLS的形成和功能来增强肿瘤微环境的免疫反应。
研究进展
新的研究,如发表在《Nature Communications》上的文章《Tertiary lymphoid structures and B cells determine clinically relevant T cell phenotypes in ovarian cancer》,深入探讨了TLS在卵巢癌中的免疫调节作用。研究团队利用空间转录组学、多重荧光免疫组化(mIHC)和流式细胞术等先进技术,揭示了TLS在肿瘤内部的分布特征和它们对T细胞表型的影响。接下来小爱就来和大家一块解读一下这篇文献~
这篇文献的标题是《Tertiary lymphoid structures and B cells determine clinically relevant T cell phenotypes in ovarian cancer》,发表在《Nature Communications》上。以下是文献的主要要点以及应用到的多色技术分析:
1、研究背景:
肿瘤内部的三级淋巴结构(Tertiary Lymphoid Structures, TLS)与癌症患者的临床结果改善有关,反映了它们在发展针对肿瘤的免疫反应中的作用。
2、主要发现:
1)在高级别浆液性卵巢癌(High-Grade Serous Ovarian Carcinoma, HGSOC)中,成熟的TLS(mTLS)只出现在16%的病例中,并且与肿瘤突变负担(Tumor Mutational Burden, TMB)相对较高的情况相关。
2)mTLS与肿瘤内部CD8+效应T细胞(TEFF)密度增加有关,特别是与TIM3+PD1+的CD8+ T细胞,这些细胞对免疫检查点抑制剂(Immune Checkpoint Inhibitors, ICIs)较为敏感。
3、免疫微环境差异:
与非小细胞肺癌(Non-Small Cell Lung Carcinoma, NSCLC)相比,HGSOC与较低的滤泡辅助T细胞(Follicular Helper T Cells, TFH)密度相关,因此发展出数量有限的mTLS,可能不足以维持对ICI敏感的TCF1+PD1+ CD8+ T细胞表型。
4、研究意义:
研究结果指出了mTLS在对ICI敏感与不敏感的肿瘤中的关键数量和质量差异,这可能指导为HGSOC患者开发替代免疫疗法。
5、 结论:
TMB与TLS的形成在HGSOC患者中相关联,尽管HGSOC的TMB通常被认为是低到中等水平。研究结果表明,TLS的形成和成熟程度影响肿瘤内部T细胞的表型和功能特性。
图源:Nature Communications | (2024) 15:2528
这张图片是文献中用于展示卵巢癌中三级淋巴结构(Tertiary Lymphoid Structures, TLS)的临床相关性。
A:展示了不同数量TLS的肿瘤组织切片的免疫荧光图像,包括CD4、CD8、CD20、CD21、CD23、DC-LAMP和GZMB等标记物的染色,以识别不同类型的免疫细胞和TLS的结构。
B:显示了209名HGSOC患者中早期TLS(eTLS)和成熟TLS(mTLS)的分布情况,根据TLS的数量,患者被分为不同的组,以评估TLS数量与临床结果之间的关系。
C:TLS与疾病阶段的关系--展示了不同病理疾病阶段(I+II和III+IV)的HGSOC患者中eTLS和mTLS的分布,可以看到eTLS在早期HGSOC中更丰富,而mTLS的分布与疾病阶段无关。
D和E:免疫细胞的空间共定位--展示了TLS与不同类型的免疫细胞(如T细胞、细胞毒性T细胞、记忆B细胞、树突状细胞等)的空间共定位情况,以评估细胞类型在TLS不同成熟状态下的丰度。
F:免疫细胞密度--展示了在非TLS区域(nTLS)、eTLS和mTLS区域内DC-LAMP+ DCs、CD20+ B细胞、CD8+ T细胞和GZMB+CD8+ T细胞的密度,数据以箱线图的形式展示,包括zui低四分位数、中位数、zui高四分位数和极值。
G:Cox分析--展示了CD8+ T细胞、GZMB+CD8+ T细胞、DC-LAMP+ DCs和CD20+ B细胞在不同区域的密度与患者总体生存(OS)之间的关系,使用Cox比例风险模型进行了单变量分析,显示了风险比(Hazard ratio)和p值。
H:总体生存曲线--根据CD8+ T细胞、GZMB+CD8+ T细胞和CD20+ B细胞在nTLS区域的密度,将患者分为高密度和低密度两组,并展示了它们的生存曲线,使用Kaplan-Meier方法估计生存曲线,并通过log-rank测试评估组间差异。
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高分引用文献示例
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