MALTリンパ腫の分子および細胞学的特徴

既存のコード化された腫瘍生物学的材料および健康関連患者データは、倫理承認を受領後、機関バイオバンクおよび患者チャートまたは電子医療記録から遡及的に収集されます。 研究に登録された各患者には、研究登録時に固有の識別数値コードが割り当てられます。 固有の識別コードは、健康関連データの記録および生物学的サンプルのラベル付けに使用されます。 コード化された生物学的材料は、ベッリンツォーナの腫瘍学研究機関（IOR）の調整センターに転送されます。 健康関連データは、電子症例報告書（eCRF）（OpenClinica）に収集されます。 データ品質は、クエリ生成によって確保されます。

注釈付きベースライン特徴には、診断日、生検日、年齢、性別、Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status（ECOG PS）、Ann Arbor病期、乳酸脱水素酵素（LDH）、節外病変の数と部位、骨髄浸潤および割合、末梢血浸潤、節病変の数、B症状、7cmを超えるリンパ節、ヘモグロビン（Hb）、血小板、リンパ球、β-2-ミクログロブリン、アルブミン、感染症（C型肝炎ウイルス、ヘリコバクター・ピロリ、クラミドフィラ・シッタシ、アクロモバクター・キシロソキシダンス、カンピロバクター・ジェジュニ）、血清パラプロテインの存在およびタイプが含まれます。

注釈付きフォローアップ特徴には、治療を要する疾患への進行日、一次治療のタイプ、一次治療開始日、一次治療後の進行日、二次治療日、二次治療のタイプ、形質転換日、死亡日、死亡原因、最終フォローアップ日が含まれます。 変異解析、免疫グロブリン遺伝子およびT細胞受容体再構成解析、コピー数異常解析、構造バリアント解析、デオキシリボ核酸（DNA）メチル化プロファイルは、生検から抽出されたゲノムDNAの次世代シーケンシングによって実施されます。 遺伝子発現は、生検から抽出されたRNAの次世代シーケンシングによって評価されます。 タンパク質発現は、生検から抽出されたタンパク質の質量分析によって評価されます。 AIベースの計算病理学は、生検のデジタル化ホールスライド画像に対して実施され、定量的組織学的特徴を抽出します。

単一細胞トランスクリプトミクスプロファイリングは、腫瘍内不均一性を解明し、悪性および非悪性細胞集団を定義するために使用されます。 品質管理、正規化、およびバッチ補正後、教師なしクラスタリングを適用して、転写産物的に異なる細胞状態を同定します。 悪性B細胞集団は、コピー数推論、免疫グロブリン発現パターン、および標準的マーカー遺伝子の組み合わせを使用して、反応性B細胞から区別されます。 差次的発現および経路富化解析を実施して、解剖学的部位、免疫環境、および疾患特徴に関連するシグナル伝達プログラムを同定します。

詳細：

• 空間的トランスクリプトミクスおよび／または空間的プロテオミクスを採用して、組織構造を保持し、腫瘍細胞、免疫浸潤、および間質成分の空間的組織化を評価します。 空間的ドメインおよび細胞的近隣領域は、データ駆動型セグメンテーションおよび近隣解析アプローチを使用して同定されます。 空間的共局在および相互作用解析を使用して、腫瘍微小環境クロストーク、免疫排除または活性化ニッチ、および治療反応に影響を与える可能性のある部位特異的空間パターンを推論します。
• 免疫レパートリープロファイリング（BCR／TCRシーケンシング）を、利用可能な場合に統合して、クローナリティ、抗原駆動選択、および免疫クローンの空間的分布を評価します。 悪性B細胞では、免疫グロブリン特徴を使用して抗原依存性および継続的選択の証拠を探求し、一方でTCR多様性および拡大は、免疫ニッチおよび腫瘍近接性に関連して評価されます。
• プロテオミクスおよび／またはエピジェネティクスデータを、利用可能な場合に組み込んで、転写プログラムの機能的解釈を洗練させ、観察された細胞状態の根底にある転写後または調節メカニズムを同定します。

クロスモーダル統合は、確立された計算フレームワークを使用して実施され、統一された細胞状態注釈および経路活性スコアを生成します。 解剖学的部位間の比較解析は中心的な評価となります。 保存された対部位特異的細胞状態、免疫構成、およびシグナル伝達経路を体系的に評価して、共有された疾患メカニズムおよび文脈依存的特徴を同定します。 臨床変数（例：原発部位、既往治療、疾患病期）との関連性を、探索的、仮説生成的な方法で探求します。

すべての解析は、再現可能な計算ワークフローに従い、厳格な品質管理、技術的混交因子に対する適切な補正、および限界の透明な報告を伴います。 結果として得られるデータセットおよび解析出力は、MALTリンパ腫の統合分子および空間的参照フレームワークを提供し、下流のバイオマーカー発見および将来のトランスレーショナル研究を支援します。