(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210142349.3 (22)申请日 2022.02.16 (71)申请人 中国医学 科学院肿瘤医院 地址 100021 北京市朝阳区潘家园南里17 号 (72)发明人 马飞　钱海利　莫红楠　钱天一　 韩佳澍　 (74)专利代理 机构 北京预立 生科知识产权代理 有限公司 1 1736 专利代理师 李红伟 (51)Int.Cl. G01N 27/62(2021.01) G16B 25/10(2019.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/10(2017.01)G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 基于组织质谱成像的免疫治疗效果预测方 法、 系统和设备 (57)摘要 本发明涉及基于组织质谱成像的免疫治疗 效果预测方法、 系统和设备。 包括： 获取患者待检 测患者肿瘤组织质谱成像的图像； 根据所述肿瘤 组织质谱成像的图像获得图像中的蛋白标记物 信息， 得到肿瘤细胞蛋白标记物表达数据； 将所 述肿瘤细胞蛋白标记物表达数据输入肿瘤细胞 表达状态模 型， 得到患者待检测患者肿瘤细胞免 疫治疗反应性预测结果； 根据患者待检测患者肿 瘤细胞免疫治疗反应性预测结果预测免疫治疗 效果。 本发 明开发一种基于肿瘤细胞表达状态模 型的辅助诊疗系统， 以实现免疫治疗 方法的精准 治疗。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114509491 A 2022.05.17 CN 114509491 A 1.一种基于组织质谱成像的免疫 治疗效果预测方法， 其特 征在于， 具体方法步骤 包括： 获取待检测患者肿瘤组织质谱成像的图像； 根据所述肿瘤组织质谱成像的图像获得图像中的蛋白标记物信 息， 得到肿瘤细胞蛋白 标记物表达数据； 将所述肿瘤细胞蛋白标记物表达数据输入肿瘤细胞表达状态模型， 得到待检测患 者肿 瘤细胞免疫 治疗反应性预测结果； 根据待检测患者肿瘤 细胞免疫 治疗反应性预测结果预测免疫 治疗效果。 2.根据权利要求1中所述的基于组织质谱成像的免疫治疗 效果预测方法， 其特征在于， 所述方法步骤还包括根据所述肿瘤组织质谱成像的图像获得图像中的单细胞形态信息和 蛋白标记物信息， 根据图像中的单细胞形态信息和蛋白标记物信息对细胞群进行分类， 得 到细胞亚群数据； 将所述细胞亚群数据输入免疫微环境打分模型， 得到待检测患者免疫微 环境得分； 根据待检测患者免疫微环境得分和肿瘤细胞免疫治疗反应性预测结果预测免疫 治疗效果； 可选的， 将所述细胞亚群数据和蛋白标记物信息输入免疫治疗效果模型， 得到免疫治 疗效果预测结果； 优选的， 所述免疫治疗效果模型包括免疫微环境打分模型和肿瘤细胞表达状态模型， 将所述细胞亚群数据输入免疫微环境打分模型， 得到待检测患者免疫微环境得分； 将所述 图像中的蛋白标记物信息输入肿瘤细胞表达状态模型， 得到待检测患者肿瘤细胞免疫治疗 反应性预测结果， 根据待检测 患者免疫微环境得分和肿瘤细胞免疫治疗反应性预测结果预 测免疫治疗效果。 3.根据权利要求1中所述的基于组织质谱成像的免疫治疗 效果预测方法， 其特征在于， 所述待检测患者肿瘤组织质谱成像的图像是通过对待检测患者肿瘤组织进行多通道组织 质谱成像获得， 所述肿瘤组织包括肿瘤 ‑免疫交界区域、 肿瘤内部区域和癌旁区域； 可选的， 所述待检测患者肿瘤组织质谱成像的图像的获取采用方法为： a.通过病理形 态分析区分肿瘤组织的肿瘤 ‑免疫交界区域、 肿瘤内部区域和癌旁区域； b.对每个区域各进 行ROI扫描； c.利用Cytomap per程序包绘制通道合成伪彩色照片。 4.根据权利要求1中所述的基于组织质谱成像的免疫治疗 效果预测方法， 其特征在于， 所述蛋白标记物信息包括多个蛋白标志物组合的蛋白标记物信息； 优选的所述蛋白标志物 包括细胞身份鉴定蛋白标志物、 细胞功能蛋白标志物、 免疫调节蛋白标志物； 优选的， 所述 身份鉴定蛋白标志物包括下列蛋白中的一种或几种的组合： CKAE1/AE3、 β ‑catenin、 E ‑ cadherin、 CD45、 CD3、 CD8、 CD4、 FoxP3、 CD11b、 CD11c、 CD14、 CD15、 CD16、 CD19、 CD33、 CD56、 CD68、 Vimentin、 αSMA、 collagen ‑I； 所述细胞功能蛋白标志物包括下列蛋白中的一种或几 种的组合： dsDNA、 Ki ‑67、 HLA‑DR、 IFN‑γ； 所述免疫调节蛋白标志物包括下列蛋白中的一种 或几种的组合： P D1、 PDL1、 PDL2、 TGF‑β 、 TNF‑α； 可选的， 所述蛋白包括下列蛋白中的一种或几种的组合： CKAE1/AE3、 β ‑catenin、 E ‑ cadherin、 CD45、 CD3、 CD8、 CD4、 FoxP3、 CD11b、 CD11c、 CD14、 CD15、 CD16、 CD19、 CD33、 CD56、 CD68、 Vimentin、 α SMA、 collagen ‑I、 dsDNA、 Ki ‑67、 HLA‑DR、 IFN‑γ、 PD1、 PDL1、 PDL2、 TGF ‑β 、 TNF‑α； 优选的， 所述蛋白为上述标志 物的组合。 5.根据权利要求2中所述的基于组织质谱成像的免疫治疗 效果预测方法， 其特征在于，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114509491 A 2所述单细胞形态信息是通过对肿瘤组织质谱成像的图像进行图像单细胞分割获得； 优选 的， 采用机器学习算法对肿瘤组织质谱成像的图像进行图像单细胞分割， 获得图像中的单 细胞形态信息 。 6.根据权利要求5 中所述的基于组织质谱成像的免疫治疗 效果预测方法， 其特征在于， 所述细胞亚群数据是通过图像中的单细胞形态信息和蛋白标记物信息进 行聚类， 得到每种 细胞亚群的类别和数量； 优选的， 所述聚类是采用无监 督学习方法； 可选的， 通过图像中的单细胞形态信息和蛋白标记物信息进行聚类后， 再经蛋白标记 物可视化后对相同的细胞亚群进行合并， 得到合并后的每种细胞要求的类别和数量。 7.一种基于组织质谱成像的免疫 治疗效果预测系统， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取待检测患者肿瘤组织质谱成像的图像； 第一提取单元， 用于根据所述肿瘤组织质谱成像的图像获得图像中的蛋白标记物信 息， 得到肿瘤 细胞蛋白标记 物表达数据； 肿瘤细胞表达状态单元， 用于将所述图像中的蛋白标记物信 息输入肿瘤细胞表达状态 模型， 得到待检测患者肿瘤 细胞免疫 治疗反应性预测结果； 预测单元， 用于根据待检测患 者肿瘤细胞免疫治疗反应性预测结果预测待检测患 者免 疫治疗效果。 8.一种基于组织质谱成像的免疫 治疗效果预测系统， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取待检测患者肿瘤组织质谱成像的图像； 第一提取单元， 用于根据所述肿瘤组织质谱成像的图像获得图像中的蛋白标记物信 息， 得到肿瘤 细胞蛋白标记 物表达数据； 肿瘤细胞表达状态单元， 用于将所述图像中的蛋白标记物信 息输入肿瘤细胞表达状态 模型， 得到待检测患者肿瘤 细胞免疫 治疗反应性预测结果； 第二提取单元， 用于根据所述肿瘤组织质谱成像的图像获得图像中的单细胞形态信 息 和蛋白标记物信息， 根据图像中的单细胞形态信息和蛋白标记物信息对细胞群进行分类， 得到细胞亚群数据； 免疫微环境打分单元， 用于将所述细胞亚群数据输入免疫微环境打分模型， 得到待检 测患者免疫微环境得分； 预测单元， 用于根据待检测患 者免疫微环境得分和肿瘤细胞免疫治疗反应性预测结果 预测待检测患者免疫 治疗效果。 9.一种基于组织质谱成像的免疫治疗 效果预测设备， 其特征在于， 包括： 存储器和处理 器； 所述存储器用于存 储程序指令； 所述处理器用于调用程序指令， 当程序指令被执行时实现权利要求1 ‑6任意一项所述 的基于组织质谱成像的免疫 治疗效果预测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求 1‑6任意一项所述的基于组织质谱成像的免疫治疗效果预测 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114509491 A 3