助力發文 | 三陰性乳腺癌免疫相關預后生物標志的挖掘
2022-07-07 閱讀數：7486
摘要：轉錄組測序助力挖掘三陰性乳腺癌組織免疫浸潤特征
引文：近期，華銀康集團高通量科研團隊助力深圳市龍華區婦幼保健院病理科團隊在Annals of Medicine（IF=4.71）發表了題為“Development of an immune-related prognostic biomarker for triple-negative breast cancer”的研究論文。
正文：
研究背景
乳腺癌是女性癌癥中最常見的，占女性所有癌癥病例的23%[1]。乳腺癌根據乳腺癌細胞表面受體狀態分為以下三種類型：（a）雌激素受體（oestrogen receptor, ER）或黃體酮受體（progesterone receptor, PR）陽性；（b）人表皮生長因子受體2（epidermal growth factor receptor 2, EGFR2）陽性，伴或不伴ER和PR陽性；（c）三陰性乳腺癌（triple-negative breast cancer , TNBC），ER、PR和EGFR2表現為陰性[2]。TNBC患者的腫瘤免疫微環境（tumor immune microenvironment, TIME）具有高度復雜的組成異質性，由不同的細胞類型和無序的基因表達組成。有報道證明，腫瘤浸潤淋巴細胞的存在與TNBC患者更好的預后和對新輔助化療反應相關[3-5]。本研究旨在通過轉錄組挖掘TNBC患者TIME的細胞免疫浸潤特征，首先提出使用基于癌組織與癌旁組織中細胞類群構成差異的免疫浸潤評分(Immune Infiltration Score, IIS)，通過機器學習方法建立的該模型可作為一種新型生物標志物指示TIME中免疫細胞浸潤的程度，可以清晰地區分癌組織和癌旁組織，確定關鍵的免疫相關預后生物標志物。
研究方法
首先，從30名TNBC患者處獲取乳腺癌組織和癌旁組織樣本，將組織解離后進行轉錄組測序。然后，癌組織（CA）和癌旁組織（CAP）中的免疫細胞成分差異通過xCell分析來定量，并使用CIBERSORT和ESTIMATE評估TNBC樣本中的腫瘤浸潤免疫細胞含量和免疫浸潤狀態，以驗證xCell結果。為了識別TNBC患者癌組織中免疫浸潤水平的變化，提取顯著差異細胞組成作為樣本的免疫譜并進行Z-score標準化使細胞量可以被比較。接著，分別將上調和下調的標準化后細胞量相加整合成2個指標，應用支持向量機（support vector machine, SVM）擬合包含上述2個指標的模型，以獲得可以作為TNBC免疫相關的預后生物標志物的IIS（圖1）。最后，來自TCGA的包含132名TNBC患者的數據集被用于驗證IIS的預測預后效能。
圖1 IIS評估模型的定義
研究結果
#1 TNBC患者的臨床病理特征分析
本研究中共納入30名成年TNBC患者，其中，乳腺癌細胞分化程度屬于II級的有13例，屬于III級的有17例（圖2）。II級患者和III級患者相比，在年齡、腫瘤大小、轉移灶情況和病理類型上，差異不顯著。
圖2 TNBC患者的臨床病理信息
#2 TNBC患者TIME中表現出獨特的免疫細胞浸潤狀態
在研究發現巨噬細胞、樹突狀細胞、粒細胞和其他先天免疫細胞在癌組織和癌旁組織中的浸潤有顯著差異（圖3A）。在TNBC患者的TIME中，四種類型的免疫細胞數量上調，包括CD8陽性T細胞和TH1細胞、活化的樹突狀細胞 (aDC) 和巨噬細胞 (圖3A )；而有四種類型的免疫細胞數量在TIME中下調，包括常規樹突狀細胞 (cDC)、中性粒細胞、CD4陽性的T細胞和干細胞（圖3A）。在TIME中，固有免疫和適應性免疫均被激活，其中以TH1和B細胞為主的適應性免疫細胞顯著提高（圖 3B中）。為了驗證該發現，研究者使用CIBERSORT評估同一數據集中免疫細胞類型的組成，CIBERSORT結果與xCell結果是高度一致的，CD8陽性T細胞、巨噬細胞和干細胞在xCell和CIBERSORT中都發生了顯著變化（圖4A）。
圖3 TNBC患者的癌組織和癌旁組織中免疫細胞組成比較
圖4 TNBC患者的癌組織和癌旁組織免疫浸潤水平在CIBERSORT、UMAP和IIS下的比較
#3 免疫浸潤評分（IIS）表現良好的分類效能
從Z-score標準化后細胞免疫譜中可以獲取代表TIME細胞浸潤上升和下調水平的2個指標。通過UMAP對細胞免疫譜聚類，可以發現不同組別的樣本被很好地分群，TNBC患者癌組織和癌旁組織在免疫浸潤水平上呈現明顯的差異，表明不同水平的免疫浸潤在塑造TNBC免疫微環境上發揮了重要作用（圖4B）。使用SVM擬合2個指標組合的模型IIS，結果也揭示了TNBC患者TIME的中免疫細胞組成的特異性（圖4C）。此外，IIS 評分模型還被應用在TNBC-TCGA隊列數據集上，結果顯示IIS表現出良好的分辨癌癥和癌旁組織的效能（圖5A），表明 IIS 評分模型可以在其他TNBC數據集中普適性。為了測試IIS是否對TNBC患者的預后具有預測能力，本文分析了來自TCGA包含132名TNBC患者的數據集[6, 7]，發現與IIS評分較低的患者相比，IIS評分較高的患者表現更高的PD-L1表達水平（圖5B）和更短的無進展生存期（圖5C）。
圖5 TCGA的BRCA數據集中腫瘤和癌旁樣本中的IIS比較
總結
在本文中，研究者對30名TNBC患者癌組織和癌旁組織解離后進行轉錄組測序，然后使用xCell來定量分析癌組織和癌旁組織樣本的細胞類型成分差異，并通過機器學習方法首次建立基于TIME中免疫細胞成分的IIS模型，其作為一種新型生物標志物可以指示TIME中免疫細胞浸潤的程度。IIS隨后被進一步推廣到TCGA隊列數據集上進行驗證，結果顯示IIS評分較高的患者表現更高的PD-L1表達和更短的無進展生存期，這說明了IIS可用于預測患者預后和指導治療。因此，IIS提供了與診斷、治療和預后相關的TIME中免疫細胞組成的寶貴信息。
參考文獻
1. Boyle, P., The globalisation of cancer. Lancet, 2006. 368(9536): p. 629-30.
2. Sporikova, Z., et al., Genetic Markers in Triple-Negative Breast Cancer. Clin Breast Cancer, 2018. 18(5): p. e841-e850.
3. Salgado, R., et al., The evaluation of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in breast cancer: recommendations by an International TILs Working Group 2014. Ann Oncol, 2015. 26(2): p. 259-71.
4. Ali, H.R., et al., Association between CD8+ T-cell infiltration and breast cancer survival in 12,439 patients. Ann Oncol, 2014. 25(8): p. 1536-43.
5. Gruosso, T., et al., Spatially distinct tumor immune microenvironments stratify triple-negative breast cancers. J Clin Invest, 2019. 129(4): p. 1785-1800.
6. Yau, C., et al., A multigene predictor of metastatic outcome in early stage hormone receptor-negative and triple-negative breast cancer. Breast Cancer Res, 2010. 12(5): p. R85.
7. Liu, J., et al., An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics. Cell, 2018. 173(2): p. 400-416 e11.
助力科研
該研究轉錄組測序服務由華銀康集團高通量測序檢測中心提供。華銀康集團作為行業領先的健康服務企業，重視基礎研究成果轉化，轉錄組測序服務項目作為我司基礎優勢項目，助力探索乳腺癌發生進展的深層機制和闡明腫瘤免疫微環境的重要作用。
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