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空間領域解析は、大腸がんの再発リスクを予測し、関連する腫瘍微小環境ネットワークを推定する
Spatial domain analysis predicts risk of colorectal cancer recurrence and infers associated tumor microenvironment networks.
PMID: 32665557 DOI: 10.1038/s41467-020-17083-x.
抄録
固形癌におけるアンメット・クリニカル・ニーズは、精密医療のための予後、診断、治療戦略を最適化するために利用できる、原発腫瘍に内在する空間情報を利用する能力である。ここでは、臨床転帰を予測し、治療戦略の情報を提供する可能性のある新たな空間生物学を捉える、トランスフォーメーショナル空間解析計算システム生物学プラットフォーム（SpAn）を開発している。我々は、55個の蛍光標識抗体の高度に多重化された（ハイプレックス化された）パネルで反復的に標識された、化学療法を受けていない大腸直腸癌（CRC）患者432人のコホートからの一次腫瘍組織サンプルにSpAnを適用した。我々は、SpAnが5年後のCRC再発リスクを88.5％（SEは0.1％）の平均AUROCで予測し、現在の最先端の方法よりも有意に優れていることを示した。さらに、SpAnは腫瘍微小環境の空間領域の創発的ネットワーク生物学を推定し、CRCのコンセンサス分子サブタイプの特徴が空間的に関与していることを明らかにし、精密医療に役立つ可能性を示した。
An unmet clinical need in solid tumor cancers is the ability to harness the intrinsic spatial information in primary tumors that can be exploited to optimize prognostics, diagnostics and therapeutic strategies for precision medicine. Here, we develop a transformational spatial analytics computational and systems biology platform (SpAn) that predicts clinical outcomes and captures emergent spatial biology that can potentially inform therapeutic strategies. We apply SpAn to primary tumor tissue samples from a cohort of 432 chemo-naïve colorectal cancer (CRC) patients iteratively labeled with a highly multiplexed (hyperplexed) panel of 55 fluorescently tagged antibodies. We show that SpAn predicts the 5-year risk of CRC recurrence with a mean AUROC of 88.5% (SE of 0.1%), significantly better than current state-of-the-art methods. Additionally, SpAn infers the emergent network biology of tumor microenvironment spatial domains revealing a spatially-mediated role of CRC consensus molecular subtype features with the potential to inform precision medicine.