Dans une étude récente publiée dans Celluleles chercheurs ont utilisé l’imagerie multiplexée et tridimensionnelle avec l’apprentissage automatique et les statistiques spatiales pour effectuer des évaluations moléculaires et morphologiques des cancers colorectaux (CRC).
Les tumeurs solides, au stade avancé, sont des assimilations compliquées de cellules tumorales, de cellules stromales et de cellules immunologiques avec des variations histomorphologiques considérables au sein de la tumeur. L’analyse histopathologique conventionnelle fournit des données insuffisantes pour la médecine de précision et les études mécanistes. Les atlas spatiaux des tumeurs peuvent s’appuyer sur les bases histologiques et la génétique tumorale contemporaine en obtenant des données morphologiques et moléculaires tridimensionnelles approfondies.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont effectué une nouvelle analyse d’imagerie tissulaire tridimensionnelle hautement multiplexée pour construire des atlas CRC fournissant des données à une résolution subcellulaire.
Les images ont été segmentées et leurs intensités de fluorescence ont été quantifiées pour générer des données au niveau d’une cellule singulière sur le type cellulaire, l’état et les interactions cellule-cellule. Des reconstructions tridimensionnelles de coupes tissulaires en série ont été préparées et supervisées par apprentissage automatique. Deux approches ont été utilisées pour analyser les cellules tumorales, à savoir une approche « ascendante » et une approche « descendante ».
L’approche «ascendante» impliquait l’utilisation de statistiques spatiales pour énumérer le type de cellule, évaluer les interactions cellulaires et générer des quartiers locaux, en tirant parti des outils utilisés dans les analyses unicellulaires telles que la cytométrie de masse et le séquençage unicellulaire de l’acide ribonucléique (scRNA-seq). En revanche, l’approche «descendante» impliquait l’annotation de caractéristiques histologiques ou d’histotypes liés aux états ou aux résultats de la maladie, suivie de calculs de données multiplexés pour identifier les modèles sous-jacents au niveau moléculaire.
L’analyse d’immunofluorescence cyclique high-plex (CyCIF) et les images CRC colorées à l’hématoxyline et à l’éosine (H&E) obtenues par l’analyse histopathologique ont été combinées avec l’analyse scRNA-seq et l’analyse transcriptomique des microrégions. En outre, les images CyCIF ont été analysées par t-SNE (incorporation de voisins stochastiques distribués en t) et les microrégions transcriptomiques ont été analysées par PCA (analyse en composantes principales). De plus, une analyse par microréseau de tissus virtuels (vTMA) a été effectuée.
Résultats
L’analyse multiplexée a montré des morphologies tumorales et des gradients moléculaires mélangés. Diverses caractéristiques cellulaires caractéristiques du cancer ont été observées sous forme de grandes structures interconnectées. Les réseaux tridimensionnels TLS (structure lymphoïde tertiaire) ont montré des variations de structuration intra-TLS. Les interactions PD1 (protéine de mort cellulaire programmée 1)-PDL1 (ligand de mort programmée-1) ont été observées principalement entre les lymphocytes T et les cellules myéloïdes dans la cohorte du cancer colorectal.
Les analyses ont montré des transitions récurrentes entre les morphologies tumorales, dont quelques-unes coïncidaient avec des gradients étendus dans le régulateur épigénétique et l’expression de l’oncogène. Aux marges invasives de la tumeur, sites de compétition entre les cellules cancéreuses, les cellules normales et les cellules immunologiques, le nombre de lymphocytes T a été réduit, impliquant plusieurs types de cellules. Les caractéristiques archétypales bidimensionnelles apparemment localisées du CRC, telles que le TLS, se sont avérées interconnectées avec des gradients moléculaires et considérablement plus importantes dans l’analyse tridimensionnelle.
Le microenvironnement tumoral (TME) a montré une organisation spatiale couvrant plus de trois à quatre ordres de grandeur. Les marges invasives de la tumeur montraient des marges invasives de type bourgeonnant, des marges invasives mucineuses et des marges invasives de type poussant profondément s’étendant, étendant la tumeur dans le tissu conjonctif sous-jacent et les muscles lisses. Les segmentations cellulaires dans 75 images WSI ont montré que les cellules CK+ (cytokératine-positives) de l’épithélium normal et tumoral étaient séparées du groupe de cellules de différenciation 31+ (CD31+) de l’endothélium, principalement le système vasculaire sanguin, les cellules de stroma positives à la desmine, et des cellules immunologiques CD45-positives.
Les cellules immunologiques observées dans la tumeur comprenaient des lymphocytes T de type cytotoxique exprimant CD8 + et la protéine de mort cellulaire programmée 1, des lymphocytes T de type auxiliaire exprimant CD4, des macrophages exprimant CD68 et / ou exprimant CD163 et des lymphocytes B exprimant CD20. De plus, des sous-catégories comme les Tregs CD4+ FOXP3+ (lymphocytes T régulateurs) ont été observées. Les adénocarcinomes solides présentaient le plus grand pourcentage de cellules cancéreuses positives à la cytokératine (70,0%), tandis que les tissus épithéliaux normaux adjacents avaient les cellules les moins positives à la cytokératine (25,0%) et présentaient une abondance de cellules immunitaires et de cellules stromales.
Dans le cancer colorectal (CRC) 1 à 17, les longueurs de corrélation observées variaient entre 80,0 mm pour le cluster de différenciation 31 positivité et 400,0 mm pour CD20 ou positivité kératine. Les longueurs étaient associées à des caractéristiques histomorphologiques récurrentes, y compris des capillaires de petite taille parmi le groupe de cellules positives à la différenciation 31, des feuilles tumorales pour les types de cellules positives à la cytokératine et des structures lymphoïdes tertiaires pour le groupe de cellules positives à la différenciation 20.
Les scores de TMA virtuel et de TMA réel étaient comparables et les résultats du CyCIF correspondaient aux données théoriques. Conformément à la modélisation classée par kNN des données d’analyse CyCIF, des transitions graduées ont été observées des histologies mucineuses/glandulaires de bas grade aux histologies bourgeonnantes/fragmentées de haut grade parmi les compartiments tissulaires tumoraux/épithéliaux et immunologiques/stromaux. Les marqueurs CyCIF ont montré des intensités graduées dans une tumeur entière ou coïncidant avec des gradients de morphologie localisés.
Les résultats ont indiqué que les transitions épithéliales-mésenchymateuses et la tuberculose dans le CRC1 étaient caractérisées par la formation de grandes structures fibrillaires apparaissant sous forme de bourgeons de petite taille dans les coupes transversales aux extrémités distales. Les fibrilles pourraient envahir différents environnements, y compris la mucine et le stroma, qui semblent se former par une perturbation progressive de l’adhésion cellulaire liée à des transitions graduées de type épithélial-mésenchymateux. L’équipe a observé moins de prolifération tumorale au niveau des bourgeons et une plus grande prolifération au niveau des marges tumorales invasives profondes, avec différents niveaux d’activation de la voie de la phosphotyrosine et une suppression immunologique.
Dans l’ensemble, les résultats de l’étude ont montré que l’analyse WSI multiplexée caractérise les caractéristiques moléculaires et morphologiques graduées et mixtes dans les échantillons de CCR humains, mettant en évidence les caractéristiques structurelles de grande taille et distinctives et les variations intra-TLS des schémas spatiaux des tumeurs.
