Исследователи создали продольный атлас одноклеточного RNA-секвенирования 441 образца от 241 пациента с десятью различными типами рака для картирования ассоциированного с лечением ремоделирования опухолевого иммунного микроокружения (TIME). Используя иерархический референс-управляемый фреймворк глубокого фенотипирования, были определены 77 иммунных и стромальных подтипов и выделены четыре консервативных подтипа TIME.

Приблизительно 40% опухолей изменили свое состояние во время терапии, и переход оказался более предиктивным для исходов, чем исходное состояние. Среди 1,988 опухолей с данными объемной транскриптомики благоприятные переходы к воспаленному или обогащенному B-клетками подтипу коррелировали с улучшенным ответом и выживаемостью, в то время как персистирование в миелоидно-доминантном состоянии или переходы к нему указывали на резистентность.

Исследователи разработали переходный балл (transition score), который предсказывал исходы для исходных опухолей в независимых когортах. Этот подход позволяет оценивать вероятность благоприятного ответа на терапию ингибиторами иммунных контрольных точек еще до начала лечения.

Полученные данные устанавливают переходы иммунотипов как центральный детерминант эффективности ингибиторов иммунных контрольных точек, предлагая новые подходы для прогнозирования ответа и рационального дизайна иммунотерапии. Идентификация четырех консервативных состояний TIME открывает возможности для стратификации пациентов и персонализации лечения на основе динамических изменений иммунного микроокружения опухоли.