免疫系统对于调节癌症进展至关重要，但是目前有关免疫成分、表型、与肿瘤相互影响的知识有限。
年9月6日，全球自然科学三大旗舰期刊之一《细胞》正刊发表美国斯坦福大学、加州理工学院的研究报告，利用多路复用离子束成像结合人工智能技术，揭示了三阴性乳腺癌免疫系统表型空间结构可以影响患者总生存。
该研究利用多路复用（一个信道传输多路信号或数据流）离子束成像飞行时间（根据光传播时间测量距离的三维成像质谱分析技术）对41例三阴性乳腺癌患者手术标本的36种免疫识别、免疫机能、免疫调节蛋白质原位表达以亚细胞分辨率进行同步量化。经过多步处理，包括利用深度学习（人工智能技术之一）进行细分，揭示个体之间肿瘤细胞群与免疫细胞群的成分变异受到整体免疫浸润、免疫亚群集中共存、免疫检查点表达的协调。空间富集分析表明，免疫混合型肿瘤和免疫分隔型肿瘤，与细胞类型和细胞位置相关程序性死亡蛋白-1（PD-1）、程序性死亡蛋白配体-1（PD-L1）、吲哚胺双加氧酶（IDO）表达重合。肿瘤免疫交界的有序免疫结构与免疫分隔相关，并且显著影响三阴性乳腺癌患者的总生存。根据多因素风险比例回归模型分析，15例免疫分隔型肿瘤与19例免疫混合型肿瘤相比，三阴性乳腺癌患者的10年总生存率显著较高（风险比：4.97，P=0.03）。
因此，该研究将多路复用成像技术用于免疫肿瘤学研究体系，表明肿瘤免疫微环境由细胞成分、空间排列、蛋白表达调节共同构成，为进一步开发或选择可靠高效的三阴性乳腺癌治疗药物奠定了基础。
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