中文网站 
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
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 la metástasis en los ganglios linfáticos del tumor y en la detección de defectos de reparación de errores de emparejamiento de ADN (MMR) o inestabilidad de microsatélites (MSI) (además de las pruebas de patología estándar). ) para determinar las recomendaciones de tratamiento.Los investigadores han notado 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 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, 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 diseccionar la relación entre la complejidad fenotípica y el resultado, un equipo de investigadores del Instituto Sidra de Investigación Médica en Qatar desarrolló y validó recientemente una puntuación integrada (mICRoScore) que identifica un grupo de pacientes con buenas tasas de supervivencia al combinar las características del microbioma y el rechazo inmunitario. constantes (RCI).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 coincidente, secuenciación de exoma completo, receptor de células T profundas y secuenciación del gen rRNA bacteriano 16S, complementado con tumor completo secuenciación del genoma para caracterizar aún más el microbioma.El estudio fue publicado en Nature Medicine como "Un atlas integrado de tumores, inmunidad y microbioma del cáncer de colon".
Artículo publicado en Nature Medicine
Resumen 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 de tumor normal) de pacientes con un diagnóstico histológico de cáncer de colon sin terapia sistémica.Según la secuenciación del exoma completo (WES), el control de calidad de los datos de RNA-seq y la selección de criterios de inclusión, los datos genómicos de 348 pacientes se conservaron y utilizaron para el análisis posterior con una mediana de seguimiento de 4,6 años.El equipo de investigación denominó este recurso Sidra-LUMC AC-ICAM: un mapa y una guía para las interacciones entre el sistema inmunitario, el cáncer y el microbioma (Figura 1).
Clasificación molecular usando ICR
Al capturar un conjunto modular de marcadores genéticos inmunitarios para la inmunovigilancia continua del cáncer, llamado constante inmunitaria de rechazo (ICR), el equipo de investigación optimizó el ICR al condensarlo en un panel de 20 genes que abarca diferentes tipos de cáncer, incluido el melanoma, el cáncer de vejiga y 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.
Primero, los investigadores validaron la firma ICR de la cohorte AC-ICAM, usando 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 inmunitaria 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 correlacionaron 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 células asesinas naturales (NK) y subconjuntos de células T fue más alta en los subtipos inmunitarios altos de ICR, con una mayor variabilidad en otros subconjuntos de leucocitos (Figura 1c). Los subtipos inmunitarios de ICR tenían diferentes OS y PFS, con un aumento progresivo en ICR de bajo a alto (Figura 1d), validando el papel pronóstico de ICR en 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 en tumores
Se ha informado que solo 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 testigo (células T testigo).La correlación más fuerte con el número de células T convencionales con TCR productivos se observó en las subpoblaciones de leucocitos y células del estroma (detectadas por RNA-seq), que pueden usarse para estimar las subpoblaciones de células T (Figura 2a).En los grupos ICR (clasificación general y CMS), la clonalidad más alta de SEQ TCR inmunes se observó en los grupos ICR alto y CMS subtipo CMS1/inmune (Figura 2c), con la mayor proporción de tumores ICR alto.Utilizando el transcriptoma completo (18 270 genes), seis genes ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA y CXCL10) se encontraban entre los diez principales genes asociados positivamente con la clonalidad SEQ inmune TCR (Figura 2d).La clonalidad de ImmunoSEQ TCR se correlacionó más fuertemente con la mayoría de los genes ICR que las correlaciones observadas usando marcadores CD8+ sensibles 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 en el tumor y puede explicar sus implicaciones pronósticas.
Figura 2. Métricas de TCR y correlación con genes relacionados con el sistema inmunitario, subtipos inmunitarios y moleculares.
Composición del microbioma en tejidos sanos y con cáncer de colon
Los investigadores realizaron la secuenciación del ARNr 16S utilizando ADN extraído de tejido tumoral y de colon sano coincidentes de 246 pacientes (Figura 3a).Para la validación, los investigadores analizaron además los datos de secuenciación del gen 16S rRNA de 42 muestras de tumores adicionales que no tenían ADN normal coincidente 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 una 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 reducción modesta 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 se propusieron utilizar datos de secuenciación del gen 16S rRNA para identificar las 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 de mortalidad diferencial), llamados clasificadores MBR (Figura 3f).
En esta cohorte de entrenamiento (ICAM246), una puntuación MBR baja (MBR<0, MBR bajo) se asoció con un riesgo de muerte significativamente menor (85 %).Los investigadores confirmaron la asociación entre un MBR bajo (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 MBR, que fueron similares en el tumor y el tejido del colon sano.
Figura 3. Microbioma en tejido tumoral y sano y relación con ICR y 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 inmunitaria en el cáncer colorrectal y revela la interacción entre el microbioma y el sistema inmunitario.La secuenciación TCR profunda de tejidos tumorales y sanos reveló que el efecto pronóstico de ICR puede deberse a su capacidad para capturar clones de células T enriquecidos en tumores y posiblemente específicos de antígenos tumorales.
Mediante el análisis de la composición del microbioma tumoral mediante la secuenciación del gen 16S rRNA en muestras AC-ICAM, el equipo identificó una firma de microbioma (puntaje de riesgo MBR) con un fuerte valor pronóstico.Aunque esta firma se derivó de muestras tumorales, hubo una fuerte correlación entre el colon y recto 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 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-jun-2023