BMC Med丨多重免疫组化确定了 CLDN18.2 阳性胃癌的肿瘤免疫微环境和免疫治疗结果

1. 评估肿瘤微环境的多重 IHC 检测

为了研究CLDN18.2阳性GC癌症中肿瘤免疫微环境的特征，作者在80个全脸FFPE样本中使用m-IHC染色对整个组织切片进行了免疫细胞比率和空间分布的量化。两位病理学家（Y.S.和 Y.H.）还对血氧菌素和伊红染色的组织切片进行了审查，以检测 TC、IM 和 N 区域，作者称之为 ROI。对切片组织进行 m-IHC 染色。所有患者共成像 6488 个高倍视野（TC，4477 个；IM，993 个；N，1018 个）。作者使用监督图像分析系统（inForm）对CLDN18.2阳性和阴性肿瘤组织进行了肿瘤和基质分割以及细胞分割分类。作者根据单个面板中所有标记物的阳性率和相对强度对 73 种免疫细胞亚型进行了分类。

2.CLDN18.2表达与临床病理特征和免疫治疗预后的相关性

在正常胃粘膜中也观察到了 CLDN18.2 中度至高度表达。作者发现，正常组织中的 CLDN18.2 阳性率呈相对高于肿瘤组织的趋势。根据FAST临床试验（NCT01630083），作者将≥40%的肿瘤细胞膜染色强度≥2+定义为CLDN18.2阳性。在作者的队列中，有 42 例 GC 组织检测到 CLDN18.2 阳性表达。CLDN18.2表达与诊断时疾病分期（III、IV）较高（P = 0.03）和肿瘤分化较差（P = 0.02）相关。位于食管胃交界处（GEJ）的肿瘤的 CLDN18.2 表达似乎高于非 GEJ 肿瘤（P = 0.05）。CLDN18.2的表达与年龄、性别、ECOG状态、HER2状态、PD-L1 CPS评分或MMR状态之间没有关联。在肿瘤邻近的正常组织中，作者也观察到同样的趋势，即较高的 CLDN18.2 表达与肿瘤分化和位置有关。在所有患者中，EBV 阳性的 GC 都倾向于显示较强的 CLDN18.2 表达，这与 TCGA 的结果一致。此外，作者还分析了 CLDN18.2 的预后价值。在作者的队列中，CLDN18.2的表达（≥ 40%）与较差的OS相关（P＜0.001）。

3.CLDN18.2 阳性 GC 肿瘤/正常组织的免疫微环境特征

为了评估 CLDN18.2 阳性 GC 的肿瘤免疫微环境，作者根据 CLDN18.2 的表达对免疫细胞亚型进行了比较。

作者分析了肿瘤核心中 CLDN18.2 与其他免疫检查点抑制剂的相关性；遗憾的是，作者没有观察到与 PD-1、PD-L1、CTLA-4、LAG-3 或 TIM-3 的任何相关性。作者发现，在肿瘤核心区，CLDN18.2 阳性组的 CD8+ T 细胞总数、CD8 + LAG-3 − T 细胞总数、CD8 + PD-1 − T 细胞总数和 CD8 + TIM-3 − T 细胞总数均显著高于 CLDN18.2 阴性组（0.053 vs. 0.037，P = 0.023；0.039 vs. 0.026，P = 0.009；0.050 vs. 0.035，P = 0.009）。.035，P = 0.024；0.045 vs. 0.032，P = 0.038）。如图 3A-B 所示，CLDN18.2 阳性组的 CD4 + T 细胞、CD4 + FoxP3 − T 细胞、CD4 + FoxP3 − CTLA-4 − T 细胞和 CD4 + FoxP3 − PD-L1 − T 细胞总数显著高于 CLDN18.分别为 0.093 vs. 0.068，P = 0.045；0.076 vs. 0.052，P = 0.026；0.068 vs. 0.048，P = 0.024；0.043 vs. 0.028，P = 0.020）。CLDN18.2阳性组的中性粒细胞水平也明显更高（0.081 vs. 0.055，P = 0.031）。作者队列中较高的CD8 + T细胞和中性粒细胞与CLDN18.2阳性肿瘤的关联与TCGA中的关联一致。

4.胃癌中与 CLDN18.2 阳性相关的肿瘤和免疫细胞的空间组织

在 CLDN18.2阳性肿瘤中，CD8 + T细胞、CD8 + LAG-3 − T细胞、CD8 + PD-1 − T细胞、CD8 + TIM-3 − T细胞、CD4 + FoxP3 − T细胞、CD4 + FoxP3 − CTLA-4 − T细胞和CD4 + FoxP3 − PD-L1 − T细胞的有效评分均高于CLDN18.2 阴性肿瘤（分别为 0.22 vs. 0.13，P = 0.026；0.20 vs. 0.12，P = 0.029；0.16 vs. 0.087，P = 0.011；0.18 vs. 0.12，P = 0.047；0.25 vs. 0.15，P = 0.027；0.22 vs. 0.14，P = 0.031；0.13 vs. 0.077，P = 0.023）。其他免疫细胞的比较结果见附加文件 1：表 S5。更高的 CD8 + LAG-3 − T 细胞、CD8 + PD-1 − T 细胞和 CD68 + CD163 − HLA-DR + (M1) 巨噬细胞的有效百分比与更高的 CLDN18.2 表达相关（分别为 0.13 vs. 0.087，P = 0.049；0.11 vs. 0.066，P = 0.015；0.091 vs. 0.066，P = 0.033）。

5.不同的微环境与肿瘤相邻正常组织中的 CLDN18.2 阳性有关

CLDN18.2 阳性的正常组织显示出独特的免疫微环境。在CLDN18.2阳性的正常组织中，CD4 + FoxP3 + Treg免疫细胞、CD4 + PD-L1 + T细胞和中性粒细胞更多地被观察到。在肿瘤邻近的正常组织中，作者还计算了免疫细胞与上皮细胞之间的空间组织。遗憾的是，作者只发现在 CLDN18.2 阳性的正常组织中，CD8 + PD-1 + T 细胞和中性粒细胞的有效得分较高。

6. 肿瘤微环境对抗PD-1/PD-L1免疫疗法或CAR-T疗法的影响

在 CLDN18.2 阳性患者中，CD8 + T 细胞中 PD-1 的表达相对较低，这限制了患者从 PD-1/PD-L1 ICIs 中获益。CLDN18.2靶向CAR-T细胞疗法可能是CLDN18.2阳性患者的一种有前途的治疗策略[ 12]。CLDN18.2阳性患者的肿瘤细胞暴露出足够的CLDN18.2结合位点，肿瘤细胞之间的连接松散。这些患者还拥有较高的CD8 + T细胞和T辅助细胞有效得分和有效百分比，表明有大量活跃的T细胞浸润肿瘤核心并发挥细胞毒性功能。

至此，这篇文章就介绍完啦，总结一下：文章首先深入地探讨了固有免疫和适应性免疫中的ILCs和ILTCs特性；第二部分阐述了它们在癌症免疫监视中的关键角色；第三部分描述了作为连接适应性免疫与固有免疫的桥梁的机制；第四部分讨论了基于ILCs和ILTCs的免疫治疗策略，以及未来治疗的潜在方向。全文知识内容丰富，提供了多个值得深入研究的生信分析切入点，对于从事免疫研究的朋友们绝对不容错过！