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Nat Med | Un enfoque multiómico para mapear el panorama tumoral, inmunitario y microbiano integrado del cáncer colorrectal revela la interacción del microbioma con el sistema inmunitario.
Si bien los biomarcadores del cáncer de colon primario se han estudiado ampliamente en los últimos años, las guías clínicas actuales se basan únicamente en la estadificación tumoral, ganglio linfático y metástasis, y en la detección de defectos de reparación de desajustes del ADN (MMR) o inestabilidad de microsatélites (MSI) (además de las pruebas patológicas estándar) para determinar las recomendaciones de tratamiento. Los investigadores han observado una falta de asociación entre las respuestas inmunitarias basadas en la expresión génica, los perfiles microbianos y el estroma tumoral en la cohorte de cáncer colorrectal del Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) y la supervivencia de los pacientes.
A medida que ha avanzado la investigación, se ha informado que las características cuantitativas del cáncer colorrectal primario, incluida la naturaleza celular, inmunitaria, estromal o microbiana del cáncer, se correlacionan significativamente con los resultados clínicos, pero todavía hay una comprensión limitada de cómo sus interacciones afectan los resultados del paciente.
Para analizar la relación entre la complejidad fenotípica y el pronóstico, un equipo de investigadores del Instituto Sidra de Investigación Médica de Catar desarrolló y validó recientemente una escala integrada (mICRoScore) que identifica a un grupo de pacientes con buenas tasas de supervivencia combinando las características del microbioma y las constantes de rechazo inmunitario (CRI). El equipo realizó un análisis genómico exhaustivo de muestras frescas congeladas de 348 pacientes con cáncer colorrectal primario, que incluyó la secuenciación de ARN tumoral y de tejido colorrectal sano compatible, la secuenciación completa del exoma, la secuenciación del receptor de células T profundas y del gen ARNr bacteriano 16S, complementada con la secuenciación completa del genoma tumoral para caracterizar mejor el microbioma. El estudio se publicó en Nature Medicine como «Atlas integrado de tumores, inmunidad y microbioma del cáncer de colon».
Artículo publicado en Nature Medicine
Descripción general de AC-ICAM
Los investigadores utilizaron una plataforma genómica ortogonal para analizar muestras tumorales congeladas en fresco y comparar tejido de colon sano adyacente (pares tumor-normal) de pacientes con diagnóstico histológico de cáncer de colon sin tratamiento sistémico. Mediante la secuenciación del exoma completo (WES), el control de calidad de los datos de ARN-seq y la selección de criterios de inclusión, se retuvieron los datos genómicos de 348 pacientes y se utilizaron para análisis posteriores, con una mediana de seguimiento de 4,6 años. El equipo de investigación denominó este recurso Sidra-LUMC AC-ICAM: Un mapa y guía de las interacciones entre el sistema inmunitario, el cáncer y el microbioma (Figura 1).
Clasificación molecular mediante ICR
Al recopilar un conjunto modular de marcadores genéticos inmunitarios para la inmunovigilancia continua del cáncer, denominado constante inmunitaria de rechazo (CIR), el equipo de investigación optimizó la CIR condensándola en un panel de 20 genes que abarca diferentes tipos de cáncer, como el melanoma, el cáncer de vejiga y el cáncer de mama. La CIR también se ha asociado con la respuesta a la inmunoterapia en diversos tipos de cáncer, incluido el cáncer de mama.
En primer lugar, los investigadores validaron la firma ICR de la cohorte AC-ICAM mediante un enfoque de coclasificación basado en genes ICR para clasificar la cohorte en tres grupos/subtipos inmunitarios: ICR alto (tumores calientes), ICR medio e ICR bajo (tumores fríos) (Figura 1b). Los investigadores caracterizaron la propensión inmunitaria asociada con los subtipos moleculares de consenso (CMS), una clasificación del cáncer de colon basada en el transcriptoma. Las categorías CMS incluyeron CMS1/inmunitario, CMS2/canónico, CMS3/metabólico y CMS4/mesenquimal. El análisis mostró que las puntuaciones ICR se correlacionaron negativamente con ciertas vías de las células cancerosas en todos los subtipos CMS, y solo se observaron correlaciones positivas con las vías inmunosupresoras y relacionadas con el estroma en los tumores CMS4.
En todos los CMS, la abundancia de subconjuntos de células asesinas naturales (NK) y células T fue mayor en los subtipos inmunes altos de ICR, con mayor variabilidad en otros subconjuntos de leucocitos (Figura 1c). Los subtipos inmunes de ICR tuvieron diferente SG y SSP, con un aumento progresivo en ICR de bajo a alto (Figura 1d), lo que valida el papel pronóstico de ICR en el cáncer colorrectal.
Figura 1. Diseño del estudio AC-ICAM, firma genética relacionada con el sistema inmunitario, subtipos inmunes y moleculares y supervivencia.
ICR captura células T amplificadas clonalmente y enriquecidas con tumores
Solo una minoría de las células T que infiltran el tejido tumoral han sido reportadas como específicas para antígenos tumorales (menos del 10%). Por lo tanto, la mayoría de las células T intratumorales se conocen como células T espectadoras (células T espectadoras). La correlación más fuerte con el número de células T convencionales con TCR productivos se observó en subpoblaciones de células estromales y leucocitos (detectadas por RNA-seq), que pueden usarse para estimar subpoblaciones de células T (Figura 2a). En los clústeres de ICR (clasificación general y CMS), la clonalidad más alta de TCR SEQ inmunes se observó en los grupos ICR-alto y subtipo CMS CMS1/inmune (Figura 2c), con la proporción más alta de tumores ICR-alto. Utilizando el transcriptoma completo (18.270 genes), seis genes ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA y CXCL10) se encontraron entre los diez genes principales con una asociación positiva con la clonalidad inmunoSEQ del TCR (Figura 2d). La clonalidad inmunoSEQ del TCR mostró una correlación más fuerte con la mayoría de los genes ICR que las correlaciones observadas utilizando marcadores CD8+ sensibles a tumores (Figuras 2f y 2g). En conclusión, el análisis anterior sugiere que la firma ICR detecta la presencia de linfocitos T amplificados clonalmente y enriquecidos con tumores, lo que podría explicar sus implicaciones pronósticas.
Figura 2. Métricas de TCR y correlación con genes relacionados con el sistema inmunitario, subtipos inmunes y moleculares.
Composición del microbioma en tejidos sanos y de cáncer de colon
Los investigadores realizaron la secuenciación del ARNr 16S utilizando ADN extraído de tejido tumoral y de colon sano coincidente de 246 pacientes (Figura 3a). Para la validación, los investigadores analizaron adicionalmente los datos de la secuenciación del gen ARNr 16S de 42 muestras tumorales adicionales que no tenían ADN normal coincidente disponible para el análisis. Primero, los investigadores compararon la abundancia relativa de la flora entre los tumores coincidentes y el tejido de colon sano. Clostridium perfringens aumentó significativamente en los tumores en comparación con las muestras sanas (Figura 3a-3d). No hubo diferencia significativa en la diversidad alfa (diversidad y abundancia de especies en una sola muestra) entre las muestras tumorales y sanas, y se observó una modesta reducción en la diversidad microbiana en los tumores con ICR alto en relación con los tumores con ICR bajo.
Para detectar asociaciones clínicamente relevantes entre los perfiles microbianos y los resultados clínicos, los investigadores utilizaron datos de secuenciación del gen ARNr 16S para identificar características del microbioma que predicen la supervivencia. En el AC-ICAM246, los investigadores ejecutaron un modelo de regresión de Cox de SO que seleccionó 41 características con coeficientes distintos de cero (asociadas con el riesgo diferencial de mortalidad), denominadas clasificadores MBR (Figura 3f).
En esta cohorte de entrenamiento (ICAM246), una puntuación baja de MBR (MBR<0, MBR baja) se asoció con un riesgo de muerte significativamente menor (85%). Los investigadores confirmaron la asociación entre una MBR baja (riesgo) y una SG prolongada en dos cohortes validadas de forma independiente (ICAM42 y TCGA-COAD). (Figura 3) El estudio mostró una fuerte correlación entre los cocos endogástricos y las puntuaciones de MBR, que fueron similares en el tejido tumoral y en el tejido sano del colon.
Figura 3. Microbioma en tejidos tumorales y sanos y su relación con el ICR y la supervivencia del paciente.
Conclusión
El enfoque multiómico empleado en este estudio permite la detección y el análisis exhaustivos de la firma molecular de la respuesta inmunitaria en el cáncer colorrectal y revela la interacción entre el microbioma y el sistema inmunitario. La secuenciación profunda del TCR en tejidos tumorales y sanos reveló que el efecto pronóstico del ICR podría deberse a su capacidad para capturar clones de células T enriquecidos con antígenos tumorales y, posiblemente, específicos del tumor.
Al analizar la composición del microbioma tumoral mediante la secuenciación del gen ARNr 16S en muestras de AC-ICAM, el equipo identificó una firma microbiana (puntuación de riesgo de MBR) con un alto valor pronóstico. Si bien esta firma se derivó de muestras tumorales, se observó una fuerte correlación entre el colon y el recto sanos y la puntuación de riesgo de MBR tumoral, lo que sugiere que esta firma podría reflejar la composición del microbioma intestinal de los pacientes. Al combinar las puntuaciones de ICR y MBR, fue posible identificar y validar un biomarcador estudiantil multiómico que predice la supervivencia en pacientes con cáncer de colon. El conjunto de datos multiómicos del estudio proporciona un recurso para comprender mejor la biología del cáncer de colon y ayudar a desarrollar enfoques terapéuticos personalizados.
Hora de publicación: 15 de junio de 2023
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