Nat Med | 통합 종양 지도를 작성하기 위한 다중 오믹스 접근법

Nat Med | 대장암의 통합적인 종양, 면역 및 미생물 환경을 매핑하기 위한 다중 오믹스 접근법은 미생물군과 면역 체계의 상호작용을 밝혀냅니다.
최근 몇 년 동안 원발성 대장암의 바이오마커에 대한 연구가 활발히 진행되었지만, 현재 임상 지침은 표준 병리 검사 외에 종양-림프절-전이 병기 분류와 DNA 불일치 복구(MMR) 결함 또는 미세위성 불안정성(MSI) 검출에만 의존하여 치료 권고안을 결정하고 있습니다. 연구자들은 암 게놈 아틀라스(TCGA) 대장암 코호트에서 유전자 발현 기반 면역 반응, 미생물 프로파일 및 종양 기질과 환자 생존율 사이에 연관성이 부족하다는 점을 지적했습니다.

연구가 진행됨에 따라 원발성 직장암의 양적 특성(암세포, 면역, 기질 또는 미생물학적 특성 포함)이 임상 결과와 유의미한 상관관계를 보이는 것으로 보고되었지만, 이러한 특성들의 상호작용이 환자 결과에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 이해는 여전히 부족합니다.
카타르 시드라 의학 연구소의 연구팀은 표현형 복잡성과 예후 간의 관계를 분석하기 위해 미생물군 특성과 면역 거부 상수(ICR)를 결합하여 생존율이 높은 환자군을 식별하는 통합 점수(mICRoScore)를 개발 및 검증했습니다. 연구팀은 원발성 대장암 환자 348명의 신선 냉동 샘플에 대한 포괄적인 유전체 분석을 수행했습니다. 여기에는 종양 및 이에 상응하는 정상 대장 조직의 RNA 시퀀싱, 전체 엑솜 시퀀싱, 심층 T세포 수용체 및 16S 세균 rRNA 유전자 시퀀싱이 포함되었으며, 미생물군을 더욱 자세히 특성화하기 위해 전체 종양 게놈 시퀀싱을 추가했습니다. 이 연구는 "대장암의 통합 종양, 면역 및 미생물군 아틀라스"라는 제목으로 네이처 메디신(Nature Medicine)에 발표되었습니다.

Nature Medicine에 게재된 논문

AC-ICAM 개요

연구진은 전신 치료를 받지 않은 대장암 조직학적 진단 환자들의 신선 냉동 종양 샘플과 이에 상응하는 인접한 정상 대장 조직(종양-정상 쌍)을 분석하기 위해 직교 유전체 플랫폼을 사용했습니다. 전체 엑솜 시퀀싱(WES), RNA-seq 데이터 품질 관리 및 포함 기준 선별을 기반으로 348명의 환자로부터 유전체 데이터를 확보하여 평균 4.6년의 추적 관찰 기간 동안 후속 분석에 사용했습니다. 연구팀은 이 자원을 Sidra-LUMC AC-ICAM: 면역-암-미생물 상호작용 지도 및 안내서(그림 1)라고 명명했습니다.

ICR을 이용한 분자 분류

연구팀은 지속적인 암 면역 감시를 위한 모듈형 면역 유전적 표지자 세트인 면역 거부 상수(ICR)를 포착하여, 흑색종, 방광암, 유방암 등 다양한 암 유형을 포괄하는 20개 유전자 패널로 ICR을 최적화했습니다. ICR은 유방암을 비롯한 다양한 암 유형에서 면역 치료 반응과도 관련이 있는 것으로 알려져 있습니다.

먼저 연구진은 ICR 유전자 기반 공동 분류 접근법을 사용하여 AC-ICAM 코호트의 ICR 특징을 검증하고, 코호트를 세 가지 클러스터/면역 하위 유형(높은 ICR(활성 종양), 중간 ICR, 낮은 ICR(저활성 종양))으로 분류했습니다(그림 1b). 연구진은 대장암의 전사체 기반 분류인 합의 분자 하위 유형(CMS)과 관련된 면역 경향성을 분석했습니다. CMS 범주는 CMS1/면역형, CMS2/정형, CMS3/대사형, CMS4/간엽형으로 구성되었습니다. 분석 결과, 모든 CMS 하위 유형에서 ICR 점수가 특정 암세포 경로와 음의 상관관계를 보였으며, 면역억제 및 기질 관련 경로와의 양의 상관관계는 CMS4 종양에서만 관찰되었습니다.

모든 CMS에서 자연 살해(NK) 세포 및 T 세포 하위 집단의 풍부도는 ICR 고면역 아형에서 가장 높았으며, 다른 백혈구 하위 집단에서는 더 큰 변동성이 나타났습니다(그림 1c). ICR 면역 아형은 서로 다른 전체 생존율(OS)과 무진행 생존율(PFS)을 보였으며, ICR이 낮음에서 높음으로 갈수록 점진적으로 증가했습니다(그림 1d). 이는 대장암에서 ICR의 예후적 역할을 입증합니다.

그림 1. AC-ICAM 연구 설계, 면역 관련 유전자 특징, 면역 및 분자 하위 유형 및 생존율.
ICR은 종양에 풍부하게 존재하는 클론 증폭 T 세포를 포착합니다.
종양 조직에 침투하는 T 세포 중 소수(10% 미만)만이 종양 항원에 특이적인 것으로 보고되었습니다. 따라서 종양 내 T 세포의 대부분은 비특이적 T 세포(bystander T cells)로 불립니다. 활성 TCR을 가진 기존 T 세포의 수와 가장 강한 상관관계는 기질 세포 및 백혈구 하위 집단(RNA-seq로 검출)에서 관찰되었으며, 이를 통해 T 세포 하위 집단을 추정할 수 있습니다(그림 2a). ICR 클러스터(전체 및 CMS 분류)에서 면역 SEQ TCR의 가장 높은 클론성은 ICR-high 및 CMS 아형 CMS1/면역 그룹에서 관찰되었으며(그림 2c), ICR-high 종양의 비율이 가장 높았습니다. 전체 전사체(18,270개 유전자)를 사용하여 6개의 ICR 유전자(IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA 및 CXCL10)가 TCR 면역 SEQ 클론성과 양의 상관관계를 보이는 상위 10개 유전자에 포함되었습니다(그림 2d). ImmunoSEQ TCR 클론성은 종양 반응성 CD8+ 마커를 사용했을 때 관찰된 상관관계보다 대부분의 ICR 유전자와 더 강한 상관관계를 보였습니다(그림 2f 및 2g). 결론적으로, 위의 분석은 ICR 시그니처가 종양에 풍부하게 존재하는 클론 증폭 T 세포의 존재를 포착하며, 그 예후적 의미를 설명할 수 있음을 시사합니다.

그림 2. TCR 지표와 면역 관련 유전자, 면역 및 분자 하위 유형과의 상관관계.
건강한 조직과 대장암 조직의 미생물군 구성
연구진은 246명의 환자로부터 채취한 종양 조직과 정상 대장 조직에서 추출한 DNA를 이용하여 16S rRNA 시퀀싱을 수행했습니다(그림 3a). 검증을 위해 연구진은 정상 DNA를 구할 수 없었던 42개의 종양 샘플에 대한 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터도 추가로 분석했습니다. 먼저, 연구진은 종양 조직과 정상 대장 조직 간의 미생물 군집의 상대적 풍부도를 비교했습니다. 그 결과, 종양 조직에서 클로스트리디움 퍼프링겐스(Clostridium perfringens)의 수가 정상 조직에 비해 유의하게 증가했습니다(그림 3a-3d). 종양 조직과 정상 조직 간의 알파 다양성(단일 샘플 내 종의 다양성과 풍부도)에는 유의미한 차이가 없었으며, ICR-high 종양에서는 ICR-low 종양에 비해 미생물 다양성이 다소 감소한 것으로 나타났습니다.
연구진은 미생물 프로필과 임상 결과 간의 임상적으로 의미 있는 연관성을 파악하기 위해 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터를 사용하여 생존을 예측하는 마이크로바이옴 특징을 식별하고자 했습니다. AC-ICAM246에서 연구진은 OS Cox 회귀 모델을 실행하여 0이 아닌 계수(차등 사망 위험과 관련됨)를 가진 41개의 특징(MBR 분류기라고 함)을 선택했습니다(그림 3f).
본 훈련 코호트(ICAM246)에서 낮은 MBR 점수(MBR<0, 낮은 MBR)는 사망 위험 감소(85%)와 유의미한 관련이 있었습니다. 연구진은 두 개의 독립적으로 검증된 코호트(ICAM42 및 TCGA-COAD)에서 낮은 MBR(위험)과 연장된 전체 생존율(OS) 간의 연관성을 확인했습니다(그림 3). 본 연구는 위내 구균과 MBR 점수 사이에 강한 상관관계가 있음을 보여주었으며, MBR 점수는 종양 조직과 건강한 결장 조직에서 유사했습니다.

그림 3. 종양 조직과 정상 조직의 미생물군집 및 ICR과 환자 생존율과의 관계.
결론
본 연구에서 사용된 멀티오믹스 접근법은 대장암에서 면역 반응의 분자적 특징을 철저하게 탐지 및 분석할 수 있게 해주고, 미생물군집과 면역 체계 간의 상호작용을 밝혀냅니다. 종양 조직과 정상 조직에 대한 심층적인 TCR 시퀀싱 분석 결과, ICR의 예후 예측 효과는 종양에 풍부하게 존재하는, 그리고 아마도 종양 항원에 특이적인 T 세포 클론을 포착하는 능력 때문일 수 있음을 보여줍니다.

AC-ICAM 샘플에서 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 이용하여 종양 미생물군 구성을 분석한 결과, 연구팀은 강력한 예후 예측 가치를 지닌 미생물군 특징(MBR 위험 점수)을 확인했습니다. 이 특징은 종양 샘플에서 도출되었지만, 건강한 대장 조직과 종양 MBR 위험 점수 사이에 강한 상관관계가 있어, 이 특징이 환자의 장내 미생물군 구성을 반영할 수 있음을 시사합니다. ICR 점수와 MBR 점수를 결합하여 대장암 환자의 생존을 예측하는 다중 오믹스 기반 학생 바이오마커를 발굴하고 검증했습니다. 본 연구의 다중 오믹스 데이터 세트는 대장암 생물학을 더 잘 이해하고 개인 맞춤형 치료법을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.

참조:
Roelands, J., Kuppen, PJK, Ahmed, EI 등. 대장암의 통합된 종양, 면역 및 미생물군집 지도입니다. Nat Med 29, 1273–1286(2023).