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TLS空间分析:识别、数量、细胞组成与肿瘤距离

三级淋巴结构(tertiary lymphoid structure,TLS)分析至少包含四层信息:是否符合识别规则、有多少及多大、位于什么位置、由哪些细胞及状态构成。只记录“TLS阳性”,无法判断两个样本是否具有相似的免疫组织结构。

先说明研究对象和TLS的识别条件

Markovits等2025年的研究分析16例头颈鳞癌FFPE样本,其中HPV阳性7例、阴性9例,采用37抗体多重免疫荧光panel。以下规则与观察属于该队列,不能直接替代其他癌种的TLS标准。

  1. 从CD21阳性B细胞和树突状细胞的高密度区域识别生发中心候选区,原研究要求面积至少500 μm²。
  2. 识别富含B细胞、CD4 T细胞、树突状细胞和浆细胞的淋巴聚集体。
  3. 将生发中心向外扩展100 μm,再与淋巴聚集体求交集;交集面积超过20,000 μm²时归为TLS。
  4. 排除距离最近肿瘤区域超过1,000 μm的结构,并复核组织背景,减少混入非肿瘤相关淋巴组织。
TLS生发中心、淋巴聚集体与识别区域
图1|Markovits等,2025,Fig. 5A节选。保留研究的区域标注;下方同时示意TLS与肿瘤的距离关系。来源:原研究,CC BY 4.0。

把数量、位置、组成和状态分开记录

TLS项目的四层信息
层面 建议记录 解释前提
数量与大小 TLS数、面积、TLS阳性切片及患者数 说明取样面积与每位患者贡献的切片数;结构总数不是患者数。
空间位置 到肿瘤的连续距离、所在区室 先固定距离算法,不能把轮廓最短距离与细胞平均距离混用。
细胞组成 B/T细胞、浆细胞、髓系细胞等比例 明确分母是TLS内全部细胞还是某一谱系细胞。
功能相关状态 已测marker的阳性比例和组合 标记表达提供状态线索,不能直接证明抗肿瘤功能。

该研究中,两组各有4例样本检测到TLS;HPV阳性组识别29个TLS、阴性组11个。按TLS阳性样本比较数量的p值为0.11,不能据此断言前者普遍更多。研究还观察到距离、细胞组成和活化相关状态差异,说明“有无”和“多少”只是分析起点。

位置差异需要和细胞状态一起看

HPV阳性肿瘤中的TLS整体更靠近肿瘤,并出现与活化或记忆相关的淋巴细胞特征;HPV阴性组可见不同的髓系及免疫调节相关组成。不同分组轴要分开:HPV阳性/阴性是患者属性,邻近/远端是结构的距离分类。相关图中的一个TLS并不等于一名独立患者。

具体的距离口径、200 μm边界和教学算例见TLS到肿瘤的距离计算专题。这项小队列缺少抗PD-1治疗结局,不能直接用于预测疗效。

开始分析前准备哪些信息

  • 写明TLS识别目标:一般淋巴聚集体、含生发中心的结构,还是成熟度分层。
  • 提供panel、像素尺度、肿瘤区域和排除区,并保存区域人工复核记录。
  • 预先确定面积、数量、组成和状态的分母及患者级汇总方式。
  • 先复核密集细胞区的分割与表型;没有足够状态marker时,不补写功能结论。

软件分析环节可查看TR-Seg细胞分割、TR-PhenoClass表型分析和TR-Spa组织空间解码的介绍;密集区域能否可靠分析仍需代表图评估与人工复核。需要项目协作时,可通过图像分析服务沟通样本结构和预期输出。

参考文献与资料

  1. Markovits E, et al. Spatial profiling of HPV-stratified head and neck squamous cell carcinoma reveals distinct immune niches and microenvironmental architectures. Journal of Translational Medicine. 2025;23:1304. doi:10.1186/s12967-025-07280-x.

内容整理:terrydr|本文于2026年10月20日更新。文献结果归原研究作者;教学模板、分析建议和软件介绍按文中说明使用。