냇 메드 |통합 종양 매핑을 위한 다중 오믹스 접근법

냇 메드 |결장직장암의 통합된 종양, 면역 및 미생물 환경을 매핑하기 위한 다중 오믹스 접근 방식은 미생물과 면역 체계의 상호 작용을 밝힙니다.
원발성 결장암에 대한 바이오마커가 최근 몇 년 동안 광범위하게 연구되었지만 현재 임상 지침은 종양-림프절-전이 병기결정 및 DNA 불일치 복구(MMR) 결함 또는 미세부수체 불안정성(MSI)의 검출에만 의존합니다(표준 병리학 검사에 추가). ) 치료 권장 사항을 결정합니다.연구자들은 TCGA(Cancer Genome Atlas) 결장직장암 코호트와 환자 생존에서 유전자 발현 기반 면역 반응, 미생물 프로필, 종양 간질 사이의 연관성이 부족하다고 지적했습니다.

연구가 진행됨에 따라 암의 세포, 면역, 간질 또는 미생물 특성을 포함하는 원발성 대장암의 양적 특성이 임상 결과와 유의미한 상관관계가 있는 것으로 보고되었지만, 이들의 상호 작용이 환자 결과에 미치는 영향에 대한 이해는 여전히 제한적입니다. .
표현형 복잡성과 결과 사이의 관계를 분석하기 위해 카타르의 Sidra Institute of Medical Research 연구팀은 최근 마이크로바이옴 특성과 면역 거부를 결합하여 생존율이 좋은 환자 그룹을 식별하는 통합 점수(mICRoScore)를 개발하고 검증했습니다. 상수(ICR).연구팀은 원발성 대장암 환자 348명의 신선한 냉동 샘플에 대해 포괄적인 게놈 분석을 수행했습니다. 여기에는 종양의 RNA 시퀀싱과 일치하는 건강한 결장직장 조직, 전체 엑솜 시퀀싱, 심층 T 세포 수용체 및 16S 박테리아 rRNA 유전자 시퀀싱이 포함되며 전체 종양으로 보충됩니다. 마이크로바이옴을 추가로 특성화하기 위한 게놈 시퀀싱.이 연구는 네이처 메디신(Nature Medicine)에 "결장암의 통합 종양, 면역 및 마이크로바이옴 지도"로 게재되었습니다.

Nature Medicine에 게재된 기사

AC-ICAM 개요

연구자들은 직교 게놈 플랫폼을 사용하여 신선한 냉동 종양 샘플을 분석하고 전신 요법 없이 결장암의 조직학적 진단을 받은 환자의 인접한 건강한 결장 조직(종양-정상 쌍)을 일치시켰습니다.WES(Whole-exome sequencing), RNA-seq 데이터 품질 관리 및 포함 기준 스크리닝을 기반으로 348명의 환자의 게놈 데이터를 유지하고 중앙값 4.6년의 후속 조치와 함께 다운스트림 분석에 사용했습니다.연구팀은 이 리소스를 Sidra-LUMC AC-ICAM: 면역-암-미생물 군집 상호 작용에 대한 지도 및 가이드라고 명명했습니다(그림 1).

ICR을 이용한 분자 분류

연구팀은 지속적인 암 면역 감시를 위한 모듈식 면역 유전 마커 세트인 거부 면역 상수(ICR)를 캡처하여 흑색종, 방광암, 유방암.ICR은 또한 유방암을 비롯한 다양한 암 유형에서 면역 요법 반응과 관련이 있습니다.

먼저, 연구자들은 AC-ICAM 코호트의 ICR 서명을 검증했습니다. ICR 유전자 기반 공동 분류 접근법을 사용하여 코호트를 3개의 클러스터/면역 하위 유형으로 분류했습니다: 높은 ICR(고온 종양), 중간 ICR 및 낮은 ICR(저온 종양) 종양) (그림 1b).연구자들은 결장암의 전사체 기반 분류인 컨센서스 분자 아형(CMS)과 관련된 면역 성향을 특징지었습니다.CMS 범주에는 CMS1/면역, CMS2/표준, CMS3/대사 및 CMS4/중간엽이 포함됩니다.분석 결과 ICR 점수는 모든 CMS 아형에서 특정 암 세포 경로와 음의 상관관계가 있었고 면역억제 및 간질 관련 경로와의 양의 상관관계는 CMS4 종양에서만 관찰되었습니다.

모든 CMS에서 풍부한 자연 살해(NK) 세포와 T 세포 하위 집합은 ICR 높은 면역 아형에서 가장 높았으며 다른 백혈구 하위 집합에서는 더 큰 변동성이 있었습니다(그림 1c). ICR 면역 아형은 OS와 PFS가 다르며 점진적으로 증가했습니다. ICR에서 낮음에서 높음으로 (그림 1d) 결장 직장암에서 ICR의 예후 역할을 검증합니다.

그림 1. AC-ICAM 연구 설계, 면역 관련 유전자 서명, 면역 및 분자 하위 유형 및 생존.
ICR은 종양이 풍부한 클론 증폭 T 세포를 포착합니다.
종양 조직에 침윤하는 소수의 T 세포만이 종양 항원에 특이적인 것으로 보고되었습니다(10% 미만).따라서 대부분의 종양 내 T 세포를 방관자 T 세포(bystander T cell)라고 한다.T 세포 하위 집단을 추정하는 데 사용할 수 있는 간질 세포 및 백혈구 하위 집단(RNA-seq에 의해 검출됨)에서 생산적인 TCR을 가진 기존 T 세포의 수와의 가장 강한 상관관계가 관찰되었습니다(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 긍정적으로 관련된 상위 10개 유전자 중 하나였습니다(그림 2d).ImmunoSEQ TCR 클론성은 종양 반응성 CD8+ 마커를 사용하여 관찰된 상관관계보다 대부분의 ICR 유전자와 더 강하게 상관관계가 있었습니다(그림 2f 및 2g).결론적으로, 위의 분석은 ICR 시그니처가 종양이 풍부하고 클론으로 증폭된 T 세포의 존재를 포착하고 그 예후 의미를 설명할 수 있음을 시사합니다.

그림 2. 면역 관련 유전자, 면역 및 분자 하위 유형과의 TCR 지표 및 상관관계.
건강한 조직과 결장암 조직의 마이크로바이옴 구성
연구자들은 246명의 환자로부터 일치하는 종양과 건강한 결장 조직에서 추출한 DNA를 사용하여 16S rRNA 시퀀싱을 수행했습니다(그림 3a).검증을 위해 연구원들은 분석에 사용할 수 있는 정상적인 DNA와 일치하지 않는 추가 42개의 종양 샘플에서 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터를 추가로 분석했습니다.먼저 연구자들은 일치하는 종양과 건강한 결장 조직 사이의 상대적인 식물상 풍부도를 비교했습니다.Clostridium perfringens는 건강한 샘플에 비해 종양에서 상당히 증가했습니다(그림 3a-3d).종양과 건강한 샘플 사이에 알파 다양성(단일 샘플에서 종의 다양성과 풍부함)에는 유의한 차이가 없었으며, ICR-낮은 종양에 비해 ICR-높은 종양에서 미생물 다양성의 약간의 감소가 관찰되었습니다.
미생물 프로필과 임상 결과 사이의 임상적으로 관련된 연관성을 탐지하기 위해 연구원들은 16S rRNA 유전자 시퀀싱 데이터를 사용하여 생존을 예측하는 미생물 특징을 식별하는 것을 목표로 했습니다.AC-ICAM246에서 연구원들은 MBR 분류기(그림 3f)라고 하는 0이 아닌 계수(차등 사망 위험과 관련됨)가 있는 41개의 기능을 선택한 OS Cox 회귀 모델을 실행했습니다.
이 훈련 코호트(ICAM246)에서 낮은 MBR 점수(MBR<0, 낮은 MBR)는 상당히 낮은 사망 위험(85%)과 관련이 있었습니다.연구자들은 독립적으로 검증된 두 집단(ICAM42 및 TCGA-COAD)에서 낮은 MBR(위험)과 연장된 OS 사이의 연관성을 확인했습니다.(그림 3) 이 연구는 위내 구균과 MBR 점수 사이에 강한 상관관계가 있음을 보여주었는데, 이는 종양과 건강한 결장 조직에서 유사했습니다.

그림 3. 종양 및 건강한 조직의 마이크로바이옴과 ICR 및 환자 생존과의 관계.
결론
이 연구에 사용된 다중 오믹스 접근법은 대장암에서 면역 반응의 분자 시그니처를 철저히 탐지하고 분석할 수 있게 해주며, 마이크로바이옴과 면역 체계 사이의 상호작용을 드러냅니다.종양 및 건강한 조직의 심층 TCR 시퀀싱은 ICR의 예후 효과가 종양이 풍부한 종양 항원 특이적 T 세포 클론을 포획하는 능력 때문일 수 있음을 밝혔습니다.

AC-ICAM 샘플에서 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 사용하여 종양 마이크로바이옴 구성을 분석함으로써 팀은 강력한 예후 가치가 있는 마이크로바이옴 시그니처(MBR 위험 점수)를 식별했습니다.이 서명은 종양 샘플에서 파생되었지만 건강한 결장과 종양 MBR 위험 점수 사이에는 강한 상관관계가 있어 이 서명이 환자의 장내 미생물군집 구성을 포착할 수 있음을 시사합니다.ICR 및 MBR 점수를 결합하여 대장암 환자의 생존을 예측하는 다중 오믹 학생 바이오마커를 식별하고 검증할 수 있었습니다.이 연구의 다중 오믹 데이터 세트는 결장암 생물학을 더 잘 이해하고 개인화된 치료 접근법을 발견하는 데 도움이 되는 리소스를 제공합니다.

참조:
Roelands, J., Kuppen, PJK, Ahmed, EI 외.결장암의 통합 종양, 면역 및 마이크로바이옴 아틀라스.Nat Med 29, 1273–1286 (2023).