がん：空間エコタイプを用いた腫瘍微小環境の非侵襲的プロファイリング

腫瘍微小環境（TME）中の多細胞プログラムは、がんの発症と治療に対する応答を駆動するが、その臨床的な特定とプロファイリングは難しい。今回我々は、空間依存的な細胞状態と多細胞エコシステムのマルチアナライトプロファイリングを行うための機械学習フレームワークを提案し、これを空間エコタイプ（SE）と呼ぶ。ヒトの多様ながん腫と黒色腫に由来する1000万以上の単一細胞トランスクリプトームとスポットレベルの空間トランスクリプトームを統合することにより、広く保存された9つのSEを特定した。それぞれのSEは固有の生物学的性質、地理空間的特性、臨床転帰との関連性を有しており、一部は免疫療法への応答と関連していた。注目すべきことに、SEはDNAメチル化プロファイリングによって判別可能であり、深層学習を用いて血漿中の無細胞DNA（cfDNA）から回収できた。およそ100人の黒色腫患者由来のcfDNAでは、SEレベルは免疫療法応答と顕著な関連を示した。我々のデータは、TME構成の基本単位を明らかにし、固形TMEと液性TMEをプロファイリングするためのマルチモーダルプラットフォームを実証しており、リスク層別化と治療個別化の改善に関連している。

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