多重化画像をモデリングして、新しい組織の微小環境を明らかにします

Modeling Multiplexed Images with Reveals Novel Tissue Microenvironments.

• Zhenghao Chen
• Ilya Soifer
• Hugo Hilton
• Leeat Keren
• Vladimir Jojic

抄録

最近のin situマルチプレックスプロファイリング技術は、局所的な細胞表現型分布のレンズを通して、微小環境の形成、維持、変容についての洞察を提供している。本論文では、このようなデータから微小環境のシグネチャを復元する方法を紹介する。本研究では、トピックモデルを用いて、微小環境のプロキシとなる近傍に過剰に存在する特徴的な細胞タイプを同定することで、微小環境のシグネチャを復元する方法を紹介する。さらに、隣接する微小環境間の空間的なコヒーレンスを仮定することで、このモデルでは学習する必要のあるパラメータの数を制限し、細胞の隣接領域の大きさをデータに基づいて決定できるようにしている。この手法をマウス脾臓の解剖学的に知られている構造を明らかにするために適用し、脾臓B細胞の特徴的な近傍領域によって定義される異なる集団を同定した。次に、この方法を41人のトリプルネガティブ乳がん患者のデータセットに適用し、腫瘍-免疫境界の構造を研究する。その結果、インドラミンピロール2,3-ジオキシゲナーゼ(IDO)やプログラムされた死のリガンド1(PD-L1)を発現する免疫細胞に富む腫瘍-免疫境界付近の微小環境と、CD45やFoxP3を発現する細胞に富む新規の免疫抑制された微小環境を明らかにした。

Recent in situ multiplexed profiling techniques provide insight into microenvironment formation, maintenance, and transformation through a lens of localized cellular phenotype distribution. In this article, we introduce a method for recovering signatures of microenvironments from such data. We use topic models to identify characteristic cell types overrepresented in neighborhoods that serve as proxies for microenvironment. Furthermore, by assuming spatial coherence among neighboring microenvironments our model limits the number of parameters that need to be learned and permits data-driven decisions about the size of cellular neighborhoods. We apply this method to uncover anatomically known structures in mouse spleen-identifying distinct population of spleen B cells that are defined by their characteristic neighborhoods. Next, we apply the method to a dataset of triple-negative breast cancer tumors from 41 patients to study the structure of tumor-immune boundary. We uncover previously reported tumor-immune microenvironment near the tumor-immune boundary enriched for immune cells with high Indoleamine-pyrrole 2,3-dioxygenase (IDO) and Programmed death ligand 1 (PD-L1) and a novel, immunosuppressed, microenvironment-enriched for cells expressing CD45 and FoxP3.