Molecular Cancer
HER2阳性乳腺癌动态免疫表型研究助力新辅助治疗疗效预测
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本研究首次在空间转录组水平上对HER2阳性乳腺癌新辅助治疗前后的免疫微环境变化进行系统分析，建立了可重复验证的免疫表型分类体系，为个性化免疫治疗和治疗方案调整提供了理论依据。
文献概述
本文《The landscape of dynamic tumor immunophenotyping on neoadjuvant chemotherapy combined with trastuzumab for the treatment of HER2-positive breast cancer》，发表于《Molecular Cancer》杂志，回顾并总结了HER2阳性乳腺癌患者在接受新辅助化疗联合曲妥珠单抗治疗前后，其肿瘤微环境（TME）中免疫细胞和相关基因的动态变化。研究通过GeoMx DSP技术对28例患者治疗前后的FFPE样本进行空间转录组分析，成功识别出四个主要的免疫表型（IM1、IM2、TM1、TM2），并发现这些表型与病理完全缓解（pCR）率密切相关，其中IM1+TM1患者达到100% pCR，而IM2+TM2患者仅为10%。研究进一步在TCGA和单细胞数据中验证了该免疫表型分类体系的可重复性，并揭示了不同表型中免疫相关通路的富集特征，为HER2阳性乳腺癌的精准免疫治疗策略提供了新思路。背景知识
HER2阳性乳腺癌约占所有乳腺癌的15-20%，具有高度侵袭性和复发率。新辅助化疗（NAC）联合靶向治疗（如曲妥珠单抗和帕妥珠单抗）显著提高了pCR率，但仍有约50%患者对治疗无响应。肿瘤微环境（TME）中肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的水平已被广泛用于预测治疗反应，但其在基因组层面的异质性研究仍有限。本文采用空间蛋白组和转录组技术，系统性地刻画了HER2阳性乳腺癌患者治疗前后TME的动态变化，特别是肿瘤-免疫界面的结构和功能异质性。该研究为后续个体化免疫治疗策略提供了空间生物学基础，并拓展了当前HER2阳性乳腺癌免疫分型的分子机制研究。此外，研究还发现不同免疫表型之间存在显著的基因表达差异，如IM1中富集与B细胞功能、抗原呈递和DNA修复相关的基因，而IM2则与干扰素信号和细胞运动相关基因有关，提示其在免疫逃逸和治疗耐药中可能的作用。
研究方法与实验
研究纳入了30例HER2阳性乳腺癌患者，其中28例符合质量控制标准并进入最终分析。所有患者均在治疗前和术后获取FFPE样本，并构建组织芯片（TMA）进行空间分析。采用NanoString GeoMx DSP技术对94个感兴趣区域（ROIs）进行转录组分析，随后进行数据标准化与质量控制。通过xCell工具估算免疫细胞比例，结合Limma包进行差异表达分析，利用ClusterProfiler进行通路富集分析。进一步通过有限循环免疫分型方法，筛选出最佳免疫细胞组合模型，用于区分基线（IM1/IM2）和术后（TM1/TM2）免疫表型。最后，该模型在TCGA和单细胞RNA-seq数据中进行验证。关键结论与观点
研究意义与展望
本研究揭示了HER2阳性乳腺癌患者在接受新辅助治疗过程中，其肿瘤微环境存在显著的动态变化，且这些变化可有效预测治疗反应。基于空间组学的免疫分型方法为个体化治疗策略提供了新的生物标志物，并为后续研究免疫检查点调节、代谢重编程和肿瘤逃逸机制提供了参考框架。未来可进一步探索该分型体系在更大队列中的临床适用性，并结合多组学方法解析免疫与肿瘤细胞的空间互作网络。
结语
本研究系统性地刻画了HER2阳性乳腺癌患者在接受新辅助化疗联合曲妥珠单抗治疗前后，其肿瘤微环境的动态免疫表型变化。通过高精度的空间转录组分析，研究团队成功建立了可重复的免疫分型系统，并在多个独立数据集中验证其预测价值。结果表明，IM1和TM1表型与更高的pCR率相关，而IM2和TM2则与不良预后相关。该研究为HER2阳性乳腺癌的精准免疫治疗提供了理论依据，并提示动态免疫表型分析在指导治疗方案选择中的潜在价值。此外，研究还揭示了不同免疫表型中富集的基因和通路特征，为开发靶向免疫微环境的新型治疗策略奠定了基础。
