CELL INTELLIGENCE · 肿瘤细胞治疗研究

整合原位免疫表达图谱与基于基因表达的分型以刻画乳腺癌异质性

Integrating In Situ Immune Expression Landscape with Gene Expression-Based Subtyping to Characterize Breast Cancer Heterogeneity.

这些发现证实，部分 luminal 型肿瘤具有炎症性或巨噬细胞驱动的免疫微环境。

虚拟多重免疫荧光识别可预测新辅助治疗应答的淋巴细胞亚群

Virtual multiplex immunofluorescence identifies lymphocyte subsets predictive of response to neoadjuvant therapy.

mSIGHT 流程可将常规 H&E 切片转化为带有可解释免疫生物标志物的虚拟 mIF 图像，为多重成像提供了一种可扩展且经济可负担的替代方案。

ENHANCE-1 试验中转移性三阴性乳腺癌患者对艾日布林联合帕博利珠单抗应答的空间生物标志物

Spatial biomarkers of response to eribulin plus pembrolizumab in patients with metastatic triple negative breast cancer in the ENHANCE-1 trial.

Fcγ受体在 HER2 靶向乳腺癌治疗中的作用

Role of Fcγ receptors in HER2-targeted breast cancer therapy.

多重免疫组化与高通量图像分析用于评估人乳腺癌肿瘤免疫细胞空间标志物

Multiplex immunohistochemistry and high-throughput image analysis for evaluation of spatial tumor immune cell markers in human breast cancer.

高级别和低级别乳腺癌表现出不同的免疫反应，这可能具有临床意义。本研究建立的多重成像定量策略可靠、成本效益高，适用于常规实验室环境中的高通量组织生物标志物研究，尤其是使用存档石蜡组织的回顾性和基于人群的研究。