结直肠癌的3D重建显示，曾经被认为是漂浮在内部的癌细胞簇的2D粘蛋白池实际上是一个复杂而广泛的通道和洞穴网络(红色和粉红色)，癌细胞形成指状突起(不可见的)。[哈佛医学院Sorger实验室的ClarenceYapp]
哈佛医学院的研究人员将组织学与尖端的单细胞成像技术相结合，创建了结直肠癌的大规模2D和3D空间图。这些图谱将大量分子信息叠加在组织学特征之上，以提供有关癌症结构及其形成、进展和与免疫系统相互作用的新信息。
这些地图是该团队为不同癌症类型创建地图集的更广泛努力的一部分，这些地图集将作为国家癌症研究所人类肿瘤地图集网络的一部分免费提供给科学界。此前，研究人员使用类似的方法创建了早期黑色素瘤的深度图，其他癌症的图也在开发中。最终，该团队希望这些癌症图谱能够推动研究并改进诊断和治疗。
“我们的方法为150年的诊断病理学提供了一个分子窗口——并揭示了许多传统上被认为是孤立的元素和结构实际上以意想不到的方式相互关联，”奥托克雷耶系统药理学教授PeterSorger博士说。HMS的Blavatnik研究所。“打个比方，以前我们只看大象的尾巴或脚，但现在，我们第一次可以同时看到整头大象。”Sorger是该团队绘制结直肠癌地图研究的共同资深作者，该研究在Cell中的一篇题为“结直肠癌中状态转换和免疫相互作用的多重3D图集”的论文中有详细介绍。
结直肠癌生长相对缓慢，如果发现得早，通常可以通过手术治疗。然而，如果疾病进展未被发现，治疗就会变得更加困难，使其成为美国癌症相关死亡的第原因
尽管有结直肠癌筛查计划，但个体患者的治疗决策仍主要受传统组织学的指导——结直肠癌是通过在显微镜下检查肿瘤样本的载玻片来评估的。
长期以来，组织学一直是癌症诊断和治疗的基石。病理学家在显微镜下检查用苏木精和伊红(H&E)染色的肿瘤样本，并挑选出关键特征以确定癌症的等级和阶段。这些信息被肿瘤学家用来制定治疗计划，通常涉及手术、药物和放射的某种组合。基于H&E的组织学相对简单、便宜、快速，并且可以揭示很多关于肿瘤的信息。
“我们现有的结直肠癌图谱起源于病理学——在150年的过程中，我们已经找出了诊断患者最重要的H&E特征，”共同资深作者、HMS系统生物学副教授SandroSantagata博士说布莱根妇女医院病理学副教授。
然而，传统的组织学有其局限性。它没有捕获癌症的分子构成或物理结构，这使得很难充分利用癌症研究人员在过去50年中获得的信息。“组织学非常强大，但我们常常不知道它在现代分子术语中的含义，”Sorger说。正如作者进一步指出的那样，“……经典方法为机制研究和精准医学提供的信息不足……了解肿瘤内异质性(ITH)对于提高我们的肿瘤生物学知识以及优化诊断和治疗至关重要。”
空间肿瘤图谱旨在通过收集在3D环境中捕获的细胞的详细分子和形态信息，以此为基础和现代遗传学研究。“新的高度多重组织成像方法使图谱构建成为可能……”科学家们写道。
对于他们新报告的工作，该团队将组织学与通过称为循环免疫荧光或CyCIF的多重成像技术获得的单细胞分子成像数据相结合.他们利用这些信息创建了大面积结直肠癌的详细二维地图。第一作者、HMS系统药理学实验室平台主任Jia-RenLin博士领导了将这些地图拼接在一起以形成肿瘤的大规模3D重建的工作。“我们使用高度多路复用的组织成像、3D重建、空间统计和机器学习来识别细胞类型和状态，这些细胞类型和状态是结直肠癌已知诊断和预后意义的形态学特征的基础，”研究人员解释说。“我们表明，对疾病相关肿瘤结构的准确评估需要全幻灯片成像(WSI)的统计能力，而不是组织微阵列(TMA)中发现的小样本。”
“我们的地图包括来自大块肿瘤的近1亿个细胞的信息，并提供了对结直肠癌的前所未有的观察，”Santagata说。他补充说，这些地图将使研究人员能够开始询问有关正常组织和肿瘤组织之间的差异以及肿瘤内部变异的关键问题，并揭示“以前从未观察到的令人兴奋的结构特征，以及与这些特征相关的分子变化。”
由此产生的图谱显示，单个肿瘤可以有更多或更少的侵入性部分，以及更多或更少的恶性区域——导致组织学和分子梯度，肿瘤的一部分过渡到下一部分。“在每个肿瘤中，结直肠癌都有广泛的特性——我们看到许多不同的区域和社区具有不同的特征，以及它们之间的过渡，”Santagata说。作者进一步指出，“使用连续切片的3D重建和监督机器学习，我们表明典型的CRC组织学特征通常是分级的，并且比它们在2D中出现的要大得多。”
Santagata补充说，从这里开始，科学家们可以开始探索驱动个体肿瘤内部差异的因素。例如，地图显示，免疫环境在单个肿瘤内变化很大。Sorger评论说：“它们在单个肿瘤中和肿瘤之间一样不同——这很重要，因为肿瘤免疫相互作用是你试图通过免疫疗法瞄准的目标。”
“我们发现，免疫环境在单个肿瘤内可能有很大差异，并且在标本之间反复出现边缘形态，”作者进一步指出。“在肿瘤浸润边缘，肿瘤、正常细胞和免疫细胞相互竞争，T细胞抑制涉及多种细胞类型，3D成像显示看似局限的2D特征(例如淋巴结构)通常相互关联并具有分级分子特性……出芽区域是最富含T细胞，但也是最具免疫抑制性的(具有丰富的Treg和表达PDL1的细胞)。“虽然肿瘤芽几乎没有增殖细胞，但深部浸润边缘的肿瘤细胞高度增殖并且紧邻的免疫细胞较少。”
与他们在黑色素瘤中的发现类似，研究人员观察到负责抗击癌症的T细胞并没有被肿瘤细胞直接抑制，而是被肿瘤周围环境中的其他免疫细胞抑制。“这让我们对肿瘤环境的多样性和可塑性有了全新的认识——它们是丰富的社区，我们现在更有能力弄清楚它们是如何发展的，”Santagata说。
这些地图还提供了对肿瘤结构的新见解。科学家们之前已经确定了他们认为是一种称为粘蛋白的粘液样物质的二维池，里面漂浮着癌细胞簇。然而，在这项新研究中，3D重建显示这些粘蛋白池实际上是一系列通过通道相互连接的洞穴，癌细胞呈指状突起。“在2D视图中，在看起来彼此隔离的池中发现了围绕芽状结构的粘蛋白，”科学家们说。“然而，在3D中，这些粘蛋白池经常彼此连续。”他们指出，瘤间粘蛋白池因此包含“……可以连接肠腔及其微生物组的3D网络。”
“这是对这些我们以前从未真正欣赏过的肿瘤结构的一种狂野的、全新的观察，”Santagata说。“因为我们可以在3D中看到它们，所以我们对结构有一个清晰、清晰的视图，我们现在可以研究它们为什么在那里、它们如何形成以及它们如何影响肿瘤的进化。”作者进一步指出，“因此，虽然癌症遗传学强调肿瘤状态离散变化的重要性，但全标本成像揭示了类似于发育中组织的大规模形态学和分子梯度。”
最终，开发这些结直肠癌和其他癌症地图的目标是推进研究并改进诊断和治疗。Sorger指出，精密医学涉及针对个体患者的癌症量身定制治疗方法，正成为治疗中越来越重要的部分，但仅靠病理学和遗传学也只能走这么远。
“这里的重大转化故事是积累知识，使精准医学对大多数患者具有实用性，”他说。“我们目前正在与BrighamandWomen's和Dana-FarberCancerInstitute合作，以确定如何在临床环境中使用我们的方法。”
Santagata补充说：“这使我们能够提取一个完整的额外分子和结构特征层，我们认为这些特征将提供诊断和预后信息并提高我们针对这些癌症的能力。”
研究人员希望进一步完善他们创建肿瘤3D重建的能力，并继续将新的成像技术整合到他们的地图中。他们还想建立一个更大的结直肠癌样本队列，用于绘制地图并探索他们的地图突出显示的疾病的基本生物学特性。他们承认，所报告的研究的一个局限性是，目前只有一个CRC是在3D中构建的，“主要是因为这个过程仍然是手动和缓慢的，而且我们在3D中描述的许多特征——结核原纤维、TLS网络和侵入性边缘——将受益于更深入的分子分析，以更好地识别细胞类型和状态。”此外，他们还指出，“我们数据集中的2x108个细胞之间存在许多我们尚未探索的空间关系。”
对于Sorger来说，该项目代表了病理学家、工程师和计算科学家之间的不同寻常的合作：随着成像数据的不断涌入，计算科学家使用机器学习来识别他们向病理学家展示的有趣发现，而病理学家将关键特征标记为用机器学习解析。
“这是计算组和病理学组之间非常密切的对话，在病理学家已知的丰富医学历史和现代机器学习方法之间来回切换。”索格说。“我认为这是对未来如何将这些计算方法用于医学的令人兴奋的一瞥，其中你将生物学家和医生与计算紧密结合，而不是将它们视为彼此的替代品。”
该团队选择黑色素瘤和结直肠癌作为起点，因为它们是医疗需求未得到满足的常见癌症，由大型实体瘤组成，需要做出重要的治疗决策。接下来，研究人员计划对付乳腺癌和脑癌。他们还想培训其他科学家使用成像技术来构建他们自己的癌症地图，这将为创建更多地图集铺平道路。
“分子病理学的新纪元正在开启，这是对肿瘤的深入研究，向我们展示了这些发现的非凡之处，”Santagata说。