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Nat Med | Un enfoque múltiple múltiple para mapear el tumor integrado, el paisaje inmune y microbiano del cáncer colorrectal revela la interacción del microbioma con el sistema inmune
Aunque los biomarcadores para el cáncer de colon primario se han estudiado ampliamente en los últimos años, las pautas clínicas actuales se basan solo en la estadificación de metástasis de los nodos tumorales y la detección de defectos de reparación de desajusiones de ADN (MMR) o inestabilidad de microsatélites (MSI) (además de pruebas de patología estándar ) para determinar las recomendaciones de tratamiento. Los investigadores han notado una falta de asociación entre las respuestas inmunes basadas en la expresión génica, los perfiles microbianos y el estroma tumoral en la cohorte de cáncer colorrectal del genoma del genoma del cáncer (TCGA) y la supervivencia del paciente.
A medida que la investigación ha progresado, 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 aún existe una comprensión limitada de cómo sus interacciones afectan los resultados del paciente. .
Para diseccionar la relación entre la complejidad y el resultado fenotípico, un equipo de investigadores del Instituto de Investigación Médica SIDRA en Qatar desarrolló recientemente y validó una puntuación integrada (microscoros) que identifica a un grupo de pacientes con buenas tasas de supervivencia al combinar características de microbioma y rechazo inmunitario constantes (ICR). El equipo realizó un análisis genómico integral de muestras congeladas frescas de 348 pacientes con cáncer colorrectal primario, incluida la secuenciación de ARN de tumores y tejido colorrectal sano coincidente, secuenciación de exoma entero, receptor de células T profundas y secuenciación de genes bacterianos de ARNt 16S, suplementando por tumor completo por tumor completo tumor. secuenciación del genoma para caracterizar aún más el microbioma. El estudio fue publicado en Nature Medicine como "un tumor integrado, inmune 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 frescas y un tejido de colon sano adyacente (pares tumorales) de pacientes con un diagnóstico histológico de cáncer de colon sin terapia sistémica. Basado en la secuenciación de exoma completo (WES), el control de calidad de los datos de ARN-seq y la detección de criterios de inclusión, los datos genómicos de 348 pacientes se retuvieron y se usaron para el análisis posterior con una mediana de seguimiento de 4.6 años. El equipo de investigación nombró a este recurso Sidra-Lumc AC-ICAM: un mapa y una guía para las interacciones inmunitarias-cáncer-microbioma (Figura 1).
Clasificación molecular utilizando ICR
Captura de un conjunto modular de marcadores genéticos inmunes para la inmunosurvees de cáncer continuo, llamada constante inmune de rechazo (ICR), el equipo de investigación optimizó el ICR al condensarlo en un panel de 20 genes que cubre diferentes tipos de cáncer, incluido el melanoma, el cáncer de vejiga y el cáncer de vejiga y cáncer de mama. La CIR también se ha asociado con la respuesta de inmunoterapia en una variedad de tipos de cáncer, incluido el cáncer de mama.
Primero, los investigadores validaron la firma ICR de la cohorte AC-ICAM, utilizando un enfoque de clasificación de co-genes basado en ICR para clasificar la cohorte en tres grupos/subtipos inmunes: alto ICR (tumores calientes), ICR medio y bajo ICR (frío (frío tumores) (Figura 1b). Los investigadores caracterizaron la propensión inmune asociada con los subtipos moleculares de consenso (CMS), una clasificación basada en el transcriptoma del cáncer de colon. Las categorías de CMS incluyeron CMS1/Inmune, CMS2/Canonical, CMS3/Metabolic y CMS4/Mesencymal. El análisis mostró que las puntuaciones de ICR se correlacionaron negativamente con ciertas vías de células cancerosas en todos los subtipos de CMS, y las correlaciones positivas con las vías inmunosupresoras y relacionadas con el estroma solo se observaron en tumores CMS4.
En todos los CM, la abundancia de subconjuntos de células asesinas naturales (NK) y de células T fue más alta en subtipos inmunes altos ICR, con una mayor variabilidad en otros subconjuntos de leucocitos (Figura 1C). Los subtipos inmunes IICR tenían diferentes OS y PF, con un aumento progresivo en ICR de bajo a alto (Figura 1D), validando el papel pronóstico de la CIC en el cáncer colorrectal.
Figura 1. Diseño del estudio AC-ICAM, firma de genes inmune relacionado con los subtipos y supervivencia inmunes y moleculares.
ICR captura células T clonadas enriquecidas por tumores
Solo se ha informado que una minoría de las células T que se infilitan en el tejido tumoral son específicas para los antígenos tumorales (menos del 10%). Por lo tanto, la mayoría de las células T intra-tumorales se denominan células T espectadoras (células T espectadoras). La correlación más fuerte con el número de células T convencionales con TCR productivas se observó en las subpoblaciones de células estromales y leucocitos (detectados por RNA-seq), que puede usarse para estimar las subpoblaciones de células T (Figura 2A). En los grupos de ICR (clasificación general y CMS), se observó la clonalidad más alta de los TCR inmunes SEQ en los grupos CMS1/IMC de subtipo de subtipo de ICR HIGH y CMS (Figura 2C), con la mayor proporción de tumores HIC-High. Usando todo el transcriptoma (18,270 genes), seis genes ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA y CXCL10) estuvieron entre los diez genes principales asociados positivamente con la clonalidad SEQ inmune TCR (Figura 2D). La clonalidad de TCR inmunoseq se correlacionó más fuertemente con la mayoría de los genes ICR que las correlaciones observadas usando marcadores CD8+ sensibles al tumor (Figura 2F y 2G). En conclusión, el análisis anterior sugiere que la firma ICR captura la presencia de células T clonalmente amplificadas clonalmente enriquecidas con tumores y puede explicar sus implicaciones pronósticas.
Figura 2. Métricas de TCR y correlación con genes inmunes, subtipos inmunes y moleculares.
Composición de microbioma en tejidos sanos y de cáncer de colon
Los investigadores realizaron secuenciación de ARNt 16S usando ADN extraído del tumor coincidente y el tejido de colon sano de 246 pacientes (Figura 3A). Para la validación, los investigadores también analizaron los datos de secuenciación del gen 16S RRNA de 42 muestras tumorales adicionales que no tenían ADN normal disponible para el análisis. Primero, los investigadores compararon la abundancia relativa de 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 diferencias significativas en la diversidad alfa (diversidad y abundancia de especies en una sola muestra) entre tumor y muestras sanas, y se observó una modesta reducción en la diversidad microbiana en tumores altos de ICR en relación con los tumores de baja ICR.
Para detectar asociaciones clínicamente relevantes entre los perfiles microbianos y los resultados clínicos, los investigadores tenían como objetivo usar datos de secuenciación del gen 16S rRNA para identificar características de microbiomas que predicen la supervivencia. En AC-ICAM246, los investigadores ejecutaron un modelo de regresión de OS Cox que seleccionó 41 características con coeficientes no cero (asociados con riesgo de mortalidad diferencial), llamados clasificadores MBR (Figura 3F).
En esta cohorte de entrenamiento (ICAM246), una puntuación MBR baja (MBR <0, baja MBR) se asoció con un riesgo significativamente menor de muerte (85%). Los investigadores confirmaron la asociación entre el bajo MBR (riesgo) y la SG prolongada en dos cohortes validadas independientemente (ICAM42 y TCGA-Coad). (Figura 3) El estudio mostró una fuerte correlación entre las puntuaciones endogástricas de cocos y MBR, que fueron similares en tumor y tejido de colon sano.
Figura 3. Microbioma en tumor y tejidos sanos y la relación con la CIC y la supervivencia del paciente.
Conclusión
El enfoque múltiple múltiple utilizado en este estudio permite una detección y análisis exhaustivos de la firma molecular de la respuesta inmune en el cáncer colorrectal y revela la interacción entre el microbioma y el sistema inmune. La secuenciación profunda de TCR del tumor y los tejidos sanos reveló que el efecto pronóstico de la CIE puede deberse a su capacidad para capturar clones de células T de antígeno enriquecidos con tumores y posiblemente tumorales.
Al analizar la composición del microbioma tumoral utilizando la secuenciación del gen 16S rRNA en muestras de AC-ICAM, el equipo identificó una firma de microbioma (puntaje de riesgo MBR) con un valor pronóstico fuerte. Aunque esta firma se derivó de muestras de tumores, hubo una fuerte correlación entre el colorectum sano y la puntuación de riesgo de MBR tumoral, lo que sugiere que esta firma puede capturar la composición del microbioma intestinal de los pacientes. Al combinar las puntuaciones de ICR y MBR, fue posible identificar y validar un biomarcador estudiantil multimótico que predice la supervivencia en pacientes con cáncer de colon. El conjunto de datos múltiple de múltiples émicos del estudio proporciona un recurso para comprender mejor la biología del cáncer de colon y ayudar a descubrir enfoques terapéuticos personalizados.
Tiempo de publicación: jun-15-2023
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