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Nacional Med | Un enfoque multiómico para mapear el panorama tumoral, inmunológico y microbiano integrado del cáncer colorrectal revela la interacción del microbioma con el sistema inmunológico
Aunque los biomarcadores para el cáncer de colon primario se han estudiado ampliamente en los últimos años, las guías clínicas actuales se basan únicamente en la estadificación de metástasis de ganglios linfáticos tumorales y la detección de defectos de reparación de errores de coincidencia del ADN (MMR) o inestabilidad de microsatélites (MSI) (además de las pruebas patológicas estándar). ) para determinar recomendaciones de tratamiento. Los investigadores han notado una falta de asociación entre las respuestas inmunes basadas en la expresión genética, los perfiles microbianos y el estroma tumoral en la cohorte de cáncer colorrectal del Cancer Genome Atlas (TCGA) y la supervivencia del paciente.
A medida que avanza la investigación, se ha informado que las características cuantitativas del cáncer colorrectal primario, incluida la naturaleza celular, inmune, 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 de los pacientes. .
Para analizar la relación entre la complejidad fenotípica y el resultado, un equipo de investigadores del Instituto Sidra de Investigación Médica de Qatar desarrolló y validó recientemente una puntuación integrada (mICRoScore) que identifica un grupo de pacientes con buenas tasas de supervivencia combinando características del microbioma y rechazo inmunológico. constantes (ICR). El equipo realizó un análisis genómico completo de muestras frescas congeladas de 348 pacientes con cáncer colorrectal primario, incluida la secuenciación de ARN de tumores y tejido colorrectal sano compatible, secuenciación del exoma completo, receptor de células T profundas y secuenciación del gen ARNr bacteriano 16S, complementado con el tumor completo. Secuenciación del genoma para caracterizar mejor el microbioma. El estudio fue publicado en Nature Medicine como “Un atlas integrado de tumores, inmunidad y microbiomas del cáncer de colon”.
Artículo publicado en Nature Medicine
Descripción general de AC-ICAM
Los investigadores utilizaron una plataforma genómica ortogonal para analizar muestras de tumores frescos congelados y compararon tejido de colon sano adyacente (pares tumor-normal) de pacientes con un diagnóstico histológico de cáncer de colon sin terapia sistémica. Con base en la secuenciación del exoma completo (WES), el control de calidad de los datos de RNA-seq y la selección de criterios de inclusión, se retuvieron y utilizaron datos genómicos de 348 pacientes 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 para las interacciones entre el sistema inmune, el cáncer y el microbioma (Figura 1).
Clasificación molecular mediante ICR.
Al capturar un conjunto modular de marcadores genéticos inmunitarios para la inmunovigilancia continua del cáncer, llamado constante inmune de rechazo (ICR), el equipo de investigación optimizó la ICR condensándola en un panel de 20 genes que cubre diferentes tipos de cáncer, incluidos melanoma, cáncer de vejiga y cáncer. cáncer de mama. La ICR también se ha asociado con la respuesta a la inmunoterapia en una variedad de tipos de cáncer, incluido el cáncer de mama.
En primer lugar, los investigadores validaron la firma ICR de la cohorte AC-ICAM, utilizando un enfoque de coclasificación basado en genes ICR para clasificar la cohorte en tres grupos/subtipos inmunes: ICR alta (tumores calientes), ICR media y ICR baja (tumores fríos). tumores) (Figura 1b). Los investigadores caracterizaron la propensión inmune asociada con los subtipos moleculares de consenso (CMS), una clasificación del cáncer de colon basada en el transcriptoma. las categorías de CMS incluyeron CMS1/inmune, CMS2/canónico, CMS3/metabólico y CMS4/mesenquimatoso. El análisis mostró que las puntuaciones de ICR se correlacionaban negativamente con ciertas vías de células cancerosas en todos los subtipos de CMS, y se observaron correlaciones positivas con vías inmunosupresoras y relacionadas con el estroma solo en 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 diferentes OS y PFS, con un aumento progresivo en ICR de menor a mayor (Figura 1d), validando el papel pronóstico de la ICR en el cáncer colorrectal.
Figura 1. Diseño del estudio AC-ICAM, firma genética relacionada con el sistema inmunitario, subtipos inmunitarios y moleculares y supervivencia.
ICR captura células T amplificadas clonalmente y enriquecidas con tumores
Se ha informado que sólo una minoría de las células T que se infiltran en el tejido tumoral son específicas para los antígenos tumorales (menos del 10%). Por lo tanto, la mayoría de las células T intratumorales se denominan células T espectadoras (células T espectadoras). La correlación más fuerte con el número de células T convencionales con TCR productivos se observó en las subpoblaciones de células estromales y leucocitos (detectadas por RNA-seq), que pueden usarse para estimar las subpoblaciones de células T (Figura 2a). En los grupos de ICR (clasificación general y CMS), la clonalidad más alta de SEQ TCR inmunes se observó en los grupos inmunes CMS1/subtipo de CMS y ICR alto (Figura 2c), con la mayor proporción de tumores con ICR alto. Utilizando el transcriptoma completo (18,270 genes), seis genes ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA y CXCL10) se encontraban entre los diez genes principales asociados positivamente con la clonalidad de SEQ inmune de TCR (Figura 2d). La clonalidad de ImmunoSEQ TCR se correlacionó más fuertemente con la mayoría de los genes ICR que las correlaciones observadas utilizando marcadores CD8+ que responden a tumores (Figura 2f y 2g). En conclusión, el análisis anterior sugiere que la firma ICR captura la presencia de células T amplificadas clonalmente y enriquecidas con tumores y puede explicar sus implicaciones pronósticas.
Figura 2. Métricas de TCR y correlación con genes relacionados con el sistema inmunológico, subtipos inmunológicos y moleculares.
Composición del microbioma en tejidos sanos y cancerosos de colon.
Los investigadores realizaron la secuenciación del ARNr 16S utilizando ADN extraído de tejido tumoral y de colon sano compatible de 246 pacientes (Figura 3a). Para la validación, los investigadores analizaron adicionalmente los datos de secuenciación del gen 16S rRNA de 42 muestras de tumores adicionales que no tenían ADN normal compatible disponible para el análisis. Primero, los investigadores compararon la abundancia relativa de flora entre tumores compatibles y tejido de colon sano. Clostridium perfringens aumentó significativamente en los tumores en comparación con las muestras sanas (Figura 3a-3d). No hubo diferencias significativas en la diversidad alfa (diversidad y abundancia de especies en una sola muestra) entre muestras tumorales y sanas, y se observó una modesta reducción en la diversidad microbiana en tumores con ICR alto en comparación con tumores con ICR bajo.
Para detectar asociaciones clínicamente relevantes entre los perfiles microbianos y los resultados clínicos, los investigadores intentaron utilizar datos de secuenciación del gen 16S rRNA para identificar características del microbioma que predicen la supervivencia. En AC-ICAM246, los investigadores ejecutaron un modelo de regresión OS Cox que seleccionó 41 características con coeficientes distintos de cero (asociados con el riesgo diferencial de mortalidad), llamados clasificadores MBR (Figura 3f).
En esta cohorte de entrenamiento (ICAM246), una puntuación MBR baja (MBR<0, MBR baja) se asoció con un riesgo de muerte significativamente menor (85%). Los investigadores confirmaron la asociación entre un MBR (riesgo) bajo 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 tejido tumoral y de colon sano.
Figura 3. Microbioma en tejidos tumorales y sanos y la relación con la ICR y la supervivencia del paciente.
Conclusión
El enfoque multiómico utilizado en este estudio permite la detección y el análisis exhaustivos de la firma molecular de la respuesta inmune en el cáncer colorrectal y revela la interacción entre el microbioma y el sistema inmunológico. La secuenciación profunda de TCR de tejidos tumorales y sanos reveló que el efecto pronóstico de la ICR puede deberse a su capacidad para capturar clones de células T enriquecidos en tumores y posiblemente específicos de antígenos tumorales.
Al analizar la composición del microbioma tumoral mediante la secuenciación del gen 16S rRNA en muestras de AC-ICAM, el equipo identificó una firma del microbioma (puntuación de riesgo MBR) con un fuerte valor pronóstico. Aunque esta firma se derivó de muestras de tumores, hubo una fuerte correlación entre el colorrectal sano y la puntuación de riesgo de MBR del tumor, lo que sugiere que esta firma puede capturar la composición del microbioma intestinal de los pacientes. Combinando las puntuaciones 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 descubrir enfoques terapéuticos personalizados.
Hora de publicación: 15 de junio de 2023
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