免疫療法でより高い効果が期待される新しい候補因子の発見につながる空間的な画像解析手法

演者：David Rimm博士 (イェール大学医学部)、Christopher Grange (Cell Signaling Technology)

免疫療法によって多くのがん治療が驚異的な進歩を遂げていますが、その効果を正確に予測することは依然として困難です。がん微小環境 (TME) に含まれる多様な構成因子の分化能やそれらの正確な相互作用、表現型、機能といった複雑さが原因の1つとして考えられます。マルチプレックスを用いた空間的な画像解析手法を使用すると、TMEから取得できるデータの量を最大化することができるため、より少ないサンプル数で、より多くの情報を得ることができます。イェール大学医学部のDavid Rimm博士が、これらのアプローチと、免疫療法の効果の予測を向上させるための最近の研究について解説します。

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