新的疗法已经被设计为刺激宿主的免疫系统来对抗癌症。尽管近期取得了令人振奋的成功，但仍有很大一部分患者对抗PD-1疗法或抗PD-L1疗法没有反应，因此，选择患者的生物标志物来预测预后是非常理想的。美国食品药品管理局（FDA）批准的唯一的抗PD-1或抗PD-L1疗法的组织病理学生物标志物测试是通过免疫组织化学的方式评估PD-L1蛋白的表达。这种方法是单维的，有其局限性。肿瘤微环境（TME）的新特征聚焦于单细胞水平上的多维、空间分辨率的相互作用，这将为治疗反应提供关键的机理见解，并有可能识别出改进的生物标志物用于患者筛选。

在一项新的研究中，来自美国约翰霍普金斯大学和耶鲁大学医学院的研究人员使用多光谱方法对肿瘤微环境进行成像，用细胞代替恒星和星系，将为天文学开发的方法和基础设施应用于对来自黑色素瘤患者的样本进行病理学分析。相关研究结果发表在2021年6月11日的Science期刊上，论文标题为“Analysis of multispectral imaging with the AstroPath platform informs efficacy of PD-1 blockade”。

下一代的病理分析将需要能够原位表征特定细胞亚群上的关键分子的共同表达以及肿瘤细胞和多种免疫成分之间的空间关系的平台。为此，这些作者将用于高质量成像和建立关系数据库的天文算法应用于病理样本的多重免疫荧光（multiplex immunofluorescence, mIF）标记，从而促进了对宿主-肿瘤界面的空间分析和免疫结构表征。总的来说，他们在来自98名接受抗PD-1治疗的黑色素瘤患者的肿瘤组织中单独或组合地探索并协调绘制了6种标志物。这个数据集包含大约127400幅由1亿多个单细胞组成的图像马赛克（image mosaics）。这些数据输出与患者的临床结局相联系，以一种与临床相关的方式告知癌症如何逃避免疫系统，并为开发用于精准免疫疗法的生物标志物测试方法提供动力。

这项研究中使用的成像方案被用来解决有关高功率场采样策略对生物标志物性能影响的悬而未决的问题。这种信息随后被用于开发一种独立于操作者的场选择方法。这些图像处理策略也促进了对不同类型细胞的PD-1和PD-L1原位表达强度（阴性、低、中和高水平）的有力评估。因此，通过仅使用六种标志物（PD-1、PD-L1、CD8、FoxP3、CD163和Sox10/S100），他们就能够开发出这些分子的41种表达模式组合，并将相对罕见的细胞（如CD8+FoxP3+细胞）定位到肿瘤基质边界。

天文学中的多光谱分析与新兴的病理学多重平台之间的强烈相似性。图片来自Science, 2021, doi:10.1126/science.aba2609。

此外，高密度的CD8+FoxP3+PD-1low/mid细胞与对PD-1阻断的反应密切相关。他们还确定了与对治疗缺乏反应有关的细胞类型，比如，CD163+ PD-L1-巨噬细胞。后者的表型也被发现对长期生存有负面的影响。当这些细胞表型和其他关键的细胞表型密度结合在一起时，它们对客观反应具有高度的预测性，并且在发现队列和独立的验证队列中，可对抗PD-1治疗后的患者长期结局进行分层。

终上所述，这些作者介绍了AstroPath平台，这是一个端到端的病理工作流程，具有严格的质量控制，用于构建定量的、空间分辨率的mIF数据集。虽然目前的研究工作聚焦于六重mIF检测，但这项研究描述的原则为开发任何具有单细胞图像分辨率的多重检测提供了一个总体框架。这种方法将极大地提高这些技术的标准化和可扩展性，实现跨地点和跨研究的比较。这对于多重成像技术实现其作为生物标志物发现平台并最终作为用于临床治疗决策的标准诊断测试的潜力是至关重要的。