药物开发和生物制品表征：质谱流式细胞术应用文章分析——癌症：肿瘤的早期检测和复发预测
质谱流式技术（Mass Cytometry）在药物开发和生物制品表征中的潜力巨大。质谱流式细胞术将质谱技术与流式细胞仪相结合，能够实现对单个细胞的生化成分进行深入研究，帮助我们理解疾病机制，验证药物的效果，发现新的药物靶点以及增强生物制药质量控制。这在生物制品表征中非常有用，它可以帮助解决以下一些问题：
单细胞层次的分子表征：传统的质谱技术通常需要大量的样本以获取可靠的结果，而质谱流式技术则可以分析单个细胞的生化成分，这可以帮助我们更深入地理解细胞的生物学特性。
生物分子的定量分析：质谱流式技术可以对细胞内的生物分子进行定量分析，包括蛋白质、代谢物和其他生物分子。
细胞异质性的研究：细胞群体中的细胞并非完全相同，它们之间的差异可能影响疾病的发展和治疗的效果。质谱流式技术可以帮助我们研究这种细胞异质性。
百泰派克生物科技BTP采用基于Fluidigm Helios流式细胞仪（Mass Cytometry System for Single Cell Analysis）用于单细胞质谱分析，该平台能够完成包括单细胞捕获、cDNA合成、实时定量PCR分析、目标区域扩增以及质谱流式细胞分析。
癌症是全球范围内人类的主要死亡原因之一。在过去 30 年中，识别驱动基因修饰一直是癌症研究的核心目标，从而产生了癌症基因组图谱 （TCGA）和癌症体细胞突变目录 （COSMIC） 等，其中包括广泛的大规模、系统测序研究，这些研究构成了主要肿瘤类型突变异常的综合目录。
近年来，对于癌症的研究开始关注肿瘤-免疫过程（图1），尤其是肿瘤微环境（TME）中的免疫状态。免疫细胞异质性和各种细胞亚群的存在使TME免疫分析复杂化。此外，肿瘤团块内免疫的空间分布是显着影响免疫细胞获得促肿瘤或抗肿瘤功能的关键参数。考虑基因组学、转录组学、表观基因组学和蛋白质组学的多组学观点对于揭示TME的免疫复杂性是必要的。
图1. 质谱流式细胞术癌症免疫周期
肿瘤和免疫系统这两个交织系统相互作用的内在复杂性带来了相当大的挑战，需要全面的方法来检测肿瘤起始和进展期间以及治疗调节后的癌症免疫。几种已建立的新型高通量技术能够生成必要的数据，从而为机制理解提供基础，并最终增加受益于癌症免疫治疗的患者数量。二代测序（NGS）技术不仅提供了可以挖掘免疫相关参数的大型数据集。但也越来越多地用于临床环境，为癌症治疗提供信息。此外，单细胞RNA测序（scRNA-seq）和质谱流式技术（CyTOF）等新技术已经成熟，并首次能够在单细胞水平上精确表征分子过程。质谱流式技术已经在肿瘤的早期检测，免疫图谱绘制等多个领域被应用。
恶性肿瘤其特征是起病隐匿，导致诊断和治疗延迟。目前临床使用的常规血清学检测因其敏感性低或特异性低而受到限制。因此需要拓展于肿瘤筛查，早期检测和预测复发的新型工具。
2023年，浙江大学医学院附属第一医院团队在Gut上发表了基于质谱流式技术的外周血分析作为早期检测实体瘤的新工具。文章对来自15个中心的2348名参与者进行了CyTOF分析，包括1131名肝病患者，584名胰腺疾病患者和633名健康志愿者。通过外周血的CyTOF分析确定了由肝细胞癌（HCC）或胰腺导管腺癌（PDAC）引起的人类外周免疫细胞亚群的改变（图2）。
图2. 质谱流式细胞术肿瘤患者外周免疫状态概况
文章采用随机森林算法分别从HCC和PDAC的训练组中发现结果特征。在肝脏组中确定了7个标志物和16个细胞亚群，有可能将HCC与非HCC受试者区分开来）。在胰腺组中获得了8个标记物和11个细胞亚群用于PDAC筛选。这些细胞亚群包含单核细胞、B细胞和T细胞。然后将这些标记和细胞亚群应用于构建诊断模型。基于iPBIScore的模型显示，与其他肝良性疾病的HCC分化AUC值为0.97，PDAC与其他胰腺良性疾病的分化AUC值为0.92。
同时，文章也研究了肿瘤患者中的潜在亚型。分析重要的临床病理学参数，如肿瘤标志物、肿瘤分化程度和疾病分期。我们对基于PBIScore的模型中包含的细胞亚群进行了重新聚类，并比较了它们在这些临床病理学参数中的比例。确定了原发肿瘤和外周免疫状态之间免疫细胞亚群的相关性，并定义了可能对外周免疫失衡有重要影响的一些细胞亚群（图3）。
图3. 质谱流式细胞术用于模型构建的细胞亚群与肿瘤特征之间的关系
除了肿瘤早期检测，质谱流式技术也可以用于预测肿瘤的复发。2022年，浙江大学医学院附属第一人民医院团队发表了基于质谱细胞术的不同免疫谱预测肝移植患者肿瘤复发的研究结果。质谱流式技术用于揭示肝移植（LT）后外周免疫系统的动态变化。在49个时间点从12名肝移植接受者那里收集了5份血液样本：手术前（BS），肝移植后3天（D-3），肝移植后1周（W-1），肝移植后2周（W-2）和肝移植后3周（W-3）。从收集的样品中提取含有超过3万个CD45细胞的PBMC，并使用具有42个标记物的定制设计的抗体组合进行CyTOF分析（图4）。
图4. 质谱流式细胞术肝移植受者的外周血单细胞（PBMC）的免疫分型实验流程
CyTOF分析显示，在LT后3周，活化的免疫细胞群增加，而具有抑制功能的免疫细胞（髓源性抑制细胞）的比例减少。肝细胞癌LT患者的LT后免疫组成与肝细胞癌以外病因的LT患者有很大不同。此外，在LT后3周，与未复发的患者相比，肝细胞复发患者的两个T细胞亚群：CD57 HLA-DR CD8和CD28γδ。CD57 HLA-DR CD8 T细胞表现出高水平的穿孔素、颗粒酶B和Ki-67，并显示出高度细胞毒性和增殖性表型，而CD28γδ T细胞的IFN-γ水平降低，因此与CD28细胞相比，激活程度较低（图5）。
图5. 质谱流式细胞术CyTOF对CD57 HLA-DR CD8 T细胞和CD28γδ T细胞进行功能评估
基于这些发现，文章得出结论通过CyTOF分析LT受体的PBMC可以预测LT后HCC复发。独特的免疫特征可在 LT后3周对有肝细胞癌复发风险的患者进行分层，这将有助于临床医生制定进一步的管理计划并改善患者的预后。
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百泰派克生物科技-生物药物表征，生物质谱多组学优质服务商
北京百泰派克生物科技有限公司（Beijing Biotech Pack Scientific Co., Ltd. 简称BTP）从事以生物质谱为依托的生物药物表征，大分子物质（包括蛋白质、多肽、代谢物）质谱分析以及小分子物质检测服务。
1、公司采用ISO9001质量控制体系，专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务；
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3、业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等；
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参考文献：
[1] Finotello, F., Rieder, D., Hackl, H. et al. Next-generation computational tools for interrogating cancer immunity. Nat Rev Genet 20, 724–746 (2019). https://doi.org/10.1038/s41576-019-0166-7
[2] Zhang Q, Ye M, Lin C, Hu M, Wang Y, Lou Y, Kong Q, Zhang J, Li J, Zhang Y, Yang T, Sun X, Yao W, Hua Y, Huang H, Xu M, Wang X, Yu X, Tao W, Liu R, Gao Y, Wang T, Wang J, Wei X, Wu J, Yu Z, Zhang C, Yu C, Bai X, Liang T. Mass cytometry-based peripheral blood analysis as a novel tool for early detection of solid tumours: a multicentre study. Gut. 2023 May;72(5):996-1006. doi: 10.1136/gutjnl-2022-327496. Epub 2022 Sep 16. PMID: 36113977; PMCID: PMC10086490.
[3] Wei X, Xie W, Yin W, Yang M, Khan AR, Su R, Shu W, Pan B, Fan G, Wang K, Yang F, Lu D, Li C, Pan L, Cen B, Xie H, Zhuang L, Zheng S, Zeng X, Chen W, Xu X. Prediction of tumor recurrence by distinct immunoprofiles in liver transplant patients based on mass cytometry. Am J Cancer Res. 2022 Sep 15;12(9):4160-4176. PMID: 36225628; PMCID: PMC9548010.
[4] Finotello F, Eduati F. Multi-Omics Profiling of the Tumor Microenvironment: Paving the Way to Precision Immuno-Oncology. Front Oncol. 2018 Oct 5;8:430. doi: 10.3389/fonc.2018.00430. PMID: 30345255; PMCID: PMC6182075.
[5] Chevrier S, Levine JH, Zanotelli VRT, Silina K, Schulz D, Bacac M, Ries CH, Ailles L, Jewett MAS, Moch H, van den Broek M, Beisel C, Stadler MB, Gedye C, Reis B, Pe'er D, Bodenmiller B. An Immune Atlas of Clear Cell Renal Cell Carcinoma. Cell. 2017 May 4;169(4):736-749.e18. doi: 10.1016/j.cell.2017.04.016. PMID: 28475899; PMCID: PMC5422211.
[6] Lavin Y, Kobayashi S, Leader A, Amir ED, Elefant N, Bigenwald C, Remark R, Sweeney R, Becker CD, Levine JH, Meinhof K, Chow A, Kim-Shulze S, Wolf A, Medaglia C, Li H, Rytlewski JA, Emerson RO, Solovyov A, Greenbaum BD, Sanders C, Vignali M, Beasley MB, Flores R, Gnjatic S, Pe'er D, Rahman A, Amit I, Merad M. Innate Immune Landscape in Early Lung Adenocarcinoma by Paired Single-Cell Analyses. Cell. 2017 May 4;169(4):750-765.e17. doi: 10.1016/j.cell.2017.04.014. PMID: 28475900; PMCID: PMC5737939.
[7] Gonzalez VD, Samusik N, Chen TJ, Savig ES, Aghaeepour N, Quigley DA, Huang YW, Giangarrà V, Borowsky AD, Hubbard NE, Chen SY, Han G, Ashworth A, Kipps TJ, Berek JS, Nolan GP, Fantl WJ. Commonly Occurring Cell Subsets in High-Grade Serous Ovarian Tumors Identified by Single-Cell Mass Cytometry. Cell Rep. 2018 Feb 13;22(7):1875-1888. doi: 10.1016/j.celrep.2018.01.053. PMID: 29444438; PMCID: PMC8556706.
[8] Neuperger P, Balog JÁ, Tiszlavicz L, Furák J, Gémes N, Kotogány E, Szalontai K, Puskás LG, Szebeni GJ. Analysis of the Single-Cell Heterogeneity of Adenocarcinoma Cell Lines and the Investigation of Intratumor Heterogeneity Reveals the Expression of Transmembrane Protein 45A (TMEM45A) in Lung Adenocarcinoma Cancer Patients. Cancers (Basel). 2021 Dec 29;14(1):144. doi: 10.3390/cancers14010144. PMID: 35008313; PMCID: PMC8750076.
[9] Krieg C, Nowicka M, Guglietta S, Schindler S, Hartmann FJ, Weber LM, Dummer R, Robinson MD, Levesque MP, Becher B. High-dimensional single-cell analysis predicts response to anti-PD-1 immunotherapy. Nat Med. 2018 Feb;24(2):144-153. doi: 10.1038/nm.4466. Epub 2018 Jan 8. Erratum in: Nat Med. 2018 Nov;24(11):1773-1775. PMID: 29309059.
[10] Shinko D, McGuire HM, Diakos CI, Pavlakis N, Clarke SJ, Byrne SN, Charles KA. Mass Cytometry Reveals a Sustained Reduction in CD16+ Natural Killer Cells Following Chemotherapy in Colorectal Cancer Patients. Front Immunol. 2019 Nov 5;10:2584. doi: 10.3389/fimmu.2019.02584. PMID: 31749810; PMCID: PMC6848231.
[11] Fienberg HG, Nolan GP. Mass cytometry to decipher the mechanism of nongenetic drug resistance in cancer. Curr Top Microbiol Immunol. 2014;377:85-94. doi: 10.1007/82_2014_365. PMID: 24578267; PMCID: PMC6676908.
[12] Stevens LE, Peluffo G, Qiu X, Temko D, Fassl A, Li Z, Trinh A, Seehawer M, Jovanović B, Alečković M, Wilde CM, Geck RC, Shu S, Kingston NL, Harper NW, Almendro V, Pyke AL, Egri SB, Papanastasiou M, Clement K, Zhou N, Walker S, Salas J, Park SY, Frank DA, Meissner A, Jaffe JD, Sicinski P, Toker A, Michor F, Long HW, Overmoyer BA, Polyak K. JAK-STAT Signaling in Inflammatory Breast Cancer Enables Chemotherapy-Resistant Cell States. Cancer Res. 2023 Jan 18;83(2):264-284. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-22-0423. PMID: 36409824; PMCID: PMC9845989.
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