腫瘤組織除了發(fā)生細(xì)胞本身的特征變化之外，腫瘤轉(zhuǎn)移也是一個極其復(fù)雜的過程，涉及多方面因素。腫瘤微環(huán)境本質(zhì)上講，是一個極其復(fù)雜且精密的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，在多年的探索中，研究者們逐漸意識到除了組成腫瘤微環(huán)境的多種細(xì)胞之外，也存在著不同的組織結(jié)構(gòu)，對腫瘤及其微環(huán)境的調(diào)節(jié)起著重要的作用，共同影響著腫瘤發(fā)生、擴(kuò)大與腫瘤轉(zhuǎn)移。深入研究腫瘤微環(huán)境，探索微環(huán)境中相關(guān)因子的改變，可為腫瘤的早期診斷及治療提供新思路。
在近些年對腫瘤微環(huán)境的研究方案中，組織原位多色標(biāo)記技術(shù)已經(jīng)開始被大家所熟知，其在揭示腫瘤免疫逃逸機制、腫瘤免疫抑制劑關(guān)鍵靶點以及腫瘤周邊的”亞組織結(jié)構(gòu)“構(gòu)成方面，正在起著越來越重要的作用。
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口腔腫瘤免疫逃逸機制和新的治療靶點
文章題目：TDO2+ myofibroblasts mediate immune suppression in malignant transformation of squamous cell carcinoma
發(fā)表期刊：Journal of Clinical Investigation
使用TissueGnostics公司TissueFAXS Spectra全景多光譜組織掃描定量分析系統(tǒng)獲取圖像。獲取到圖像利用StrataQuest軟件進(jìn)行定量分析。應(yīng)用TissueFAXS Cytometry技術(shù)，研究者通過免疫熒光證實TDO2僅表達(dá)于癌組織的a-SMA+肌成纖維細(xì)胞中，并且通過多色免疫組化（mIHC）染色證明：
1. TDO2+肌成纖維細(xì)胞(TDO2+α-SMA+)、TDO2-肌成纖維細(xì)胞(TDO2-α-SMA+)和癌細(xì)胞(Pan-CK+)及癌巢近端/遠(yuǎn)端的空間定位關(guān)系。
2. CD4+和CD8+T細(xì)胞在TDO2+和TDO2-肌成纖維細(xì)胞周圍分布的關(guān)系。
3. TDO2+和TDO2-肌成纖維細(xì)胞(半徑<50μm)周圍Foxp3+CD4+T細(xì)胞的空間分布比例關(guān)系。
4. TDO2+肌成纖維細(xì)胞周圍PD-1+TIM-3+CD8+T細(xì)胞的空間分布關(guān)系。
5. TDO2+或TDO2-肌成纖維細(xì)胞在癌巢邊界近端和遠(yuǎn)端的空間分布。
6.未治療組與TDO2i組小鼠癌巢邊界近端100um區(qū)域內(nèi)，F(xiàn)oxp3+CD4+1043T細(xì)胞的空間分布及比例。
7. 未處理組和TDO2i組之間，TIM-3+CD8+T細(xì)胞和GZMB+CD8+T細(xì)胞在癌巢邊界近端100um區(qū)域內(nèi)的空間分布及比例。
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肝細(xì)胞癌射頻消融后復(fù)發(fā)潛在機制
文章題目：Eliminating METTL1‐mediated accumulation of PMN‐MDSCs prevents hepatocellular carcinoma recurrence after radiofrequency ablation
發(fā)表期刊：Hepatology
對于多重免疫熒光染色的樣本，文中均使用TissueFAXS多光譜成像系統(tǒng)(TissueGnostics,
Austria)進(jìn)行掃描。對成像結(jié)果使用了StrataQuest分析軟件在單細(xì)胞水平上進(jìn)行分析。在分析方法上，通過StrataQuest分析軟件可以得到不同顏色通道的灰度圖，在DAPI通道圖像上應(yīng)用核識別算法對單個細(xì)胞進(jìn)行識別和圈定。然后，通過平均灰度值計算每個細(xì)胞每種不同Marker的表達(dá)量。繪制強度直方圖和散點圖，通過手動設(shè)置cut-off以及圖像回溯功能得到每個Marker的陽性細(xì)胞數(shù)和陰性細(xì)胞數(shù)。
傳統(tǒng)通過軟件算法進(jìn)行單細(xì)胞分析，只能進(jìn)行原始的細(xì)胞核簡單識別，細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞膜等結(jié)構(gòu)依賴于通過算法擴(kuò)大細(xì)胞核輪廓，無法完成真實的細(xì)胞質(zhì)形態(tài)學(xué)識別。TissueFAXS Cytometry技術(shù)不但可以針對每個熒光通道的細(xì)胞質(zhì)形態(tài)進(jìn)行圈選，還可以結(jié)合細(xì)胞核輪廓，實現(xiàn)單細(xì)胞的核/質(zhì)/膜等亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)真實染色強度和形態(tài)的分析。
通過免疫組化和多重免疫熒光(mIF)染色，發(fā)現(xiàn)在RFA后復(fù)發(fā)的HCC中，METTL1表達(dá)增強，伴有CD11b+CD15+ PMN-MDSCs的增加和CD8+ T細(xì)胞的減少。
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CD4T細(xì)胞參與Tim3／Tim3L介導(dǎo)腫瘤免疫微環(huán)境互作網(wǎng)絡(luò)
文章題目：Spatial distribution and functional analysis define the action pathway of Tim-3/Tim-3 ligands in tumor development
發(fā)表期刊：Molecular Therapy
實驗部分采用TissueGnostics公司TissueFAXS Spectra全景多光譜組織掃描定量分析系統(tǒng)肝細(xì)胞癌(HCC)組織芯片樣本（TMA）進(jìn)行多色熒光圖像采集，并且通過StrataQuest定量分析軟件對腫瘤組織和癌旁組織中不同類型的細(xì)胞數(shù)量比例，陽性率以及空間位置分布進(jìn)行準(zhǔn)確定量。
采用AI Clissifier功能對組織中的腫瘤區(qū)域和間質(zhì)區(qū)域進(jìn)行自動劃分。
空間表型分析，利用專業(yè)算法定義每個區(qū)域圖像的細(xì)胞微環(huán)境，設(shè)立小于1個像素的閾值定義為細(xì)胞與細(xì)胞相互相鄰或接觸，將統(tǒng)一的算法和每個通道的閾值應(yīng)用于TMA的所有樣本，對各標(biāo)記物的表達(dá)和熒光水平進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析。