Nat Med | 통합 종양을 매핑하기위한 다중 생물 접근법

Nat Med | 결장 직장암의 통합 된 종양, 면역 및 미생물 경관을 매핑하는 다중 생물 접근법은 미생물 군과 면역계의 상호 작용을 보여줍니다.
1 차 결장암에 대한 바이오 마커는 최근 몇 년 동안 광범위하게 연구되었지만, 현재 임상 지침은 치료 권고를 결정하기위한 DNA- 불일치 복구 (MMR) 결함 또는 미세 위성 불안정성 (MSI) (MSI)의 DNA 불일치 복구 (MMR) 결함 (MSI)의 검출에만 의존한다. 연구자들은 암 게놈 아틀라스 (TCGA) 대장 암 코호트 및 환자 생존에서 유전자 발현 기반 면역 반응, 미생물 프로파일 및 종양 기질 사이의 연관성이 부족하다는 점을 지적했다.

연구가 진행됨에 따라 암 세포, 면역, 간질 또는 미생물 특성을 포함한 1 차 대장 암의 정량적 특성은 임상 결과와 유의 한 상관 관계가있는 것으로보고되었지만, 이들의 상호 작용이 환자의 결과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이해는 여전히 제한적이다.
표현형 복잡성과 결과 사이의 관계를 해부하기 위해 카타르의 Sidra Institute of Medical Research의 연구팀은 최근 미생물 특성과 면역 거부 상수 (ICR)를 결합하여 우수한 생존율을 가진 환자 그룹을 식별하는 통합 점수 (Microscore)를 개발하고 검증했습니다. 이 팀은 종양의 RNA 시퀀싱 및 일치하는 건강한 결장 직장 조직, 전체 Exome 시퀀싱, 깊은 T- 세포 수용체 및 16S 박테리아 RRNA 유전자 시퀀싱을 포함하여 1 차 결장 직장암을 가진 348 명의 환자로부터의 신선한 냉동 샘플에 대한 포괄적 인 게놈 분석을 수행 하였다. 이 연구는 Nature Medicine에서“대장 암의 통합 종양, 면역 및 미생물 군 아틀라스”로 발표되었습니다.

자연 의학에 출판 된 기사

AC-ICAM 개요

연구자들은 전신 요법없이 결장암의 조직 학적 진단을받은 환자로부터 신선한 냉동 종양 샘플을 분석하기 위해 직교 게놈 플랫폼을 사용하고 인접한 건강한 결장 조직 (종양-정상 쌍)을 사용했습니다. 전체 엑솜 시퀀싱 (WES), RNA-Seq 데이터 품질 관리 및 포함 기준 스크리닝에 기초하여, 348 명의 환자의 게놈 데이터를 유지하고 4.6 년의 중간 추적 관찰로 다운 스트림 분석에 사용되었다. 연구팀은이 자원 SIDRA-LUMC AC-ICAM : 면역-암 미크로 바이 옴 상호 작용에 대한지도 및 안내서를 지명했습니다 (그림 1).

ICR을 사용한 분자 분류

ICR (Immune Constant of Devening)이라고 불리는 연속 암 면역 배출량을위한 모듈 식 면역 유전자 마커 세트를 캡처 한 연구 팀은 ICR을 흑색 종, 방광암 및 유방암을 포함한 다양한 암 유형을 포함하는 20- 유전자 패널로 응축하여 ICR을 최적화했습니다. ICR은 또한 유방암을 포함한 다양한 암 유형에서 면역 요법 반응과 관련이 있습니다.

먼저, 연구원들은 코호트를 3 개의 클러스터/면역 하위 유형으로 분류하기 위해 ICR 유전자 기반 공동 분류 접근법을 사용하여 AC-ICAM 코호트의 ICR 시그니처를 검증했습니다. 연구자들은 결장 기반의 대장 암 분류 인 컨센서스 분자 하위 유형 (CMS)과 관련된 면역 성향을 특징으로 하였다. CMS 범주에는 CMS1/Immune, CMS2/Canonical, CMS3/Metabolic 및 CMS4/Mesenchymal이 포함되었습니다. 분석에 따르면 ICR 점수는 모든 CMS 하위 유형에서 특정 암 세포 경로와 음의 상관 관계가 있었으며, 면역 억제 및 기질 관련 경로와의 양성 상관 관계는 CMS4 종양에서만 관찰되었다.

모든 CMS에서, 자연 살해 (NK) 세포 및 T 세포 서브 세트의 풍부도는 ICR 높은 면역 하위 유형에서 가장 높았으며, 다른 백혈구 서브 세트 (도 1C) .ICR 면역 하위 유형은 상이한 OS 및 PFS를 가졌으며, ICR에서 높은 ICR에서 진보적으로 증가하여 (그림 1D), ICR의 ICR은 암의 예후 역할을 검증 하였다.

그림 1. AC-ICAM 연구 설계, 면역 관련 유전자 시그니처, 면역 및 분자 하위 유형 및 생존.
ICR은 종양-풍부, 클로어 증폭 된 T 세포를 포획한다
종양 조직에 침투하는 소수의 T 세포만이 종양 항원 (10%미만)에 특이적인 것으로보고되었다. 따라서, 종양 내 T 세포의 대부분은 방관자 T 세포 (방관자 T 세포)로 지칭된다. 생산성 TCR을 갖는 기존 T 세포의 수와 가장 강한 상관 관계는 간질 세포 및 백혈구 하위 집단 (RNA-Seq에 의해 검출 됨)에서 관찰되었으며, 이는 T 세포 하위 집단을 추정하는데 사용될 수있다 (도 2A). ICR 클러스터 (전체 및 CMS 분류)에서, ICR-High 및 CMS 하위 유형 CMS1/면역 그룹 (도 2C)에서 가장 높은 면역 SEQ TCR의 클론 성이 관찰되었으며 (도 2C), ICR- 높이 종양이 가장 높았다. 전체 전 사체 (18,270 유전자)를 사용하여 6 개의 ICR 유전자 (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA 및 CXCL10)를 사용하여 TCR 면역 SEQ 클론 성과 긍정적으로 관련된 상위 10 개의 유전자 중 하나였다 (도 2D). Immunoseq TCR 클로닉은 종양 반응성 CD8+ 마커를 사용하여 관찰 된 상관 관계보다 대부분의 ICR 유전자와 더 강력하게 상관 관계가 있었다 (도 2F 및 2G). 결론적으로, 상기 분석은 ICR 시그니처가 종양-풍부, 클로어 증폭 된 T 세포의 존재를 포착하고 예후 적 의미를 설명 할 수 있음을 시사한다.

그림 2. 면역 관련 유전자, 면역 및 분자 하위 유형과의 TCR 지표 및 상관 관계.
건강 및 결장암 조직에서 미생물체 조성
연구자들은 246 명의 환자로부터 일치하는 종양 및 건강한 결장 조직에서 추출한 DNA를 사용하여 16S rRNA 시퀀싱을 수행했다 (도 3A). 검증을 위해, 연구자들은 추가로 분석 할 수있는 정상적인 DNA와 일치하지 않은 추가 42 개의 종양 샘플로부터 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터를 추가로 분석했습니다. 먼저, 연구자들은 일치하는 종양과 건강한 결장 조직 사이의 상대적 풍부한 식물의 풍부함을 비교했습니다. Clostridium perfringens는 건강한 샘플과 비교하여 종양에서 유의하게 증가했습니다 (그림 3A-3D). 종양과 건강한 샘플 사이의 알파 다양성 (단일 샘플에서 종의 다양성 및 풍부함)에는 유의 한 차이가 없었으며, ICR-Low 종양에 대한 ICR- 높은 종양에서 미생물 다양성의 적당한 감소가 관찰되었다.
미생물 프로파일과 임상 결과 사이의 임상 적으로 관련된 연관성을 탐지하기 위해, 연구자들은 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터를 사용하여 생존을 예측하는 미생물 특징을 식별하는 것을 목표로했다. AC-ICAM246에서 연구원들은 MBR 분류기 (그림 3F)라고 불리는 0이 아닌 계수 (미분 사망률 위험과 관련)로 41 개의 기능을 선택한 OS COX 회귀 모델을 실행했습니다.
이 훈련 코호트 (ICAM246)에서, 낮은 MBR 점수 (MBR <0, 낮은 MBR)는 사망 위험이 현저히 낮아졌다 (85%). 연구원들은 두 개의 독립적으로 검증 된 코호트 (ICAM42 및 TCGA-COAD)에서 낮은 MBR (위험)과 연장 된 OS 사이의 연관성을 확인했습니다. (그림 3)이 연구는 종양과 건강한 결장 조직에서 유사한 내피 치열과 MBR 점수 사이의 강한 상관 관계를 보여 주었다.

그림 3. 종양 및 건강한 조직의 미생물 군집 및 ICR 및 환자 생존과의 관계.
결론
이 연구에 사용 된 다중 생물 접근법은 결장 직장암에서 면역 반응의 분자 시그니처의 철저한 검출 및 분석을 가능하게하며 미생물 군과 면역계 사이의 상호 작용을 보여줍니다. 종양 및 건강한 조직의 깊은 TCR 시퀀싱은 ICR의 예후 효과가 종양-풍부 및 아마도 종양 항원-특이 적 T 세포 클론을 포획하는 능력 때문일 수 있음을 밝혀냈다.

AC-ICAM 샘플에서 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 사용하여 종양 미생물 군집 조성을 분석함으로써, 팀은 예후 가치가 강한 미생물 서명 (MBR 위험 점수)을 확인했습니다. 이 시그니처는 종양 샘플에서 유래되었지만 건강한 결장소와 종양 MBR 위험 점수 사이에는 강한 상관 관계가 있었으며,이 시그니처는 환자의 장 미생물 군집 조성을 포착 할 수 있음을 시사합니다. ICR 및 MBR 점수를 결합함으로써 대장 암 환자의 생존을 예측하는 다중 OMIC 학생 바이오 마커를 식별하고 검증 할 수있었습니다. 이 연구의 다중-오스만 데이터 세트는 결장암 생물학을 더 잘 이해하고 개인화 된 치료 접근법을 발견하는 데 도움이되는 자료를 제공합니다.

참조:
Roelands, J., Kuppen, PJK, Ahmed, Ei et al. 결장암의 통합 된 종양, 면역 및 미생물 군 아틀라. Nat Med 29, 1273–1286 (2023).