基于MD Anderson Patient Mosaic数据库中1,116个人工精选ROI（涵盖55种癌症类型，分为癌、黑色素瘤、肉瘤及其他四大类），利用GeoMx DSP空间蛋白组学和多重免疫荧光（mIF）数据，将每个ROI分割为肿瘤区室（PanCK⁺/S100B⁺）和TME区室（PanCK⁻/S100B⁻）进行区室特异性分析。研究发现癌和黑色素瘤的免疫活性高于肉瘤，黑色素瘤在肿瘤区室的PD-1/PD-L1表达最高且免疫逃逸最为显著，而TME中癌的PD-1表达反而高于黑色素瘤；同时PD-L1与增殖标志物Ki-67在所有癌种中均呈显著正相关（r范围0.36–0.78），提示免疫逃逸与肿瘤增殖密切关联。基于mIF的单细胞免疫评分（mIF-scIS，�45细胞）与DSP蛋白组学数据显著相关（CD45：癌r=0.44，黑色素瘤r=0.50；CD8：癌r=0.36，黑色素瘤r=0.51），验证了评分的可靠性，而mIF-scIS与肿瘤区室PD-L1的相关性仅见于黑色素瘤（r=0.41），提示癌种特异性关联。人工ROI免疫评分与全切片水平显著相关（r=0.753，ICC=0.75）且无明显固定偏差，但个体一致性界限较宽（-16.25~18.19），表明ROI在群体水平上能较好代表全切片而个体差异仍存。
