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Nat Med | Un approccio multi-omico per mappare il panorama integrato tumorale, immunitario e microbico del cancro del colon-retto rivela l’interazione del microbioma con il sistema immunitario
Sebbene i biomarcatori per il cancro primario del colon siano stati studiati approfonditamente negli ultimi anni, le attuali linee guida cliniche si basano solo sulla stadiazione tumore-linfonodi-metastasi e sul rilevamento di difetti di riparazione del mismatch del DNA (MMR) o di instabilità dei microsatelliti (MSI) (in aggiunta ai test patologici standard ) per determinare raccomandazioni terapeutiche. I ricercatori hanno notato una mancanza di associazione tra le risposte immunitarie basate sull’espressione genica, i profili microbici e lo stroma tumorale nella coorte di cancro del colon-retto del Cancer Genome Atlas (TCGA) e la sopravvivenza dei pazienti.
Con il progredire della ricerca, è stato segnalato che le caratteristiche quantitative del cancro colorettale primario, compresa la natura cellulare, immunitaria, stromale o microbica del cancro, sono significativamente correlate con gli esiti clinici, ma esiste ancora una comprensione limitata di come le loro interazioni influenzino gli esiti dei pazienti. .
Per analizzare la relazione tra complessità fenotipica ed esito, un team di ricercatori del Sidra Institute of Medical Research in Qatar ha recentemente sviluppato e convalidato un punteggio integrato (mICRoScore) che identifica un gruppo di pazienti con buoni tassi di sopravvivenza combinando caratteristiche del microbioma e rigetto immunitario costanti (ICR). Il team ha eseguito un'analisi genomica completa di campioni freschi congelati di 348 pazienti con cancro colorettale primario, compreso il sequenziamento dell'RNA dei tumori e del tessuto colorettale sano abbinato, il sequenziamento dell'intero esoma, il sequenziamento del recettore delle cellule T profonde e del gene dell'rRNA batterico 16S, integrato da tumore intero sequenziamento del genoma per caratterizzare ulteriormente il microbioma. Lo studio è stato pubblicato su Nature Medicine come “Un atlante integrato di tumori, sistema immunitario e microbioma del cancro del colon”.
Articolo pubblicato su Nature Medicine
Panoramica dell'AC-ICAM
I ricercatori hanno utilizzato una piattaforma genomica ortogonale per analizzare campioni tumorali freschi congelati e abbinare il tessuto del colon sano adiacente (coppie tumore-normale) di pazienti con una diagnosi istologica di cancro al colon senza terapia sistemica. Sulla base del sequenziamento dell'intero esoma (WES), del controllo di qualità dei dati RNA-seq e dello screening dei criteri di inclusione, i dati genomici di 348 pazienti sono stati conservati e utilizzati per l'analisi a valle con un follow-up mediano di 4,6 anni. Il gruppo di ricerca ha chiamato questa risorsa Sidra-LUMC AC-ICAM: una mappa e una guida alle interazioni immuno-cancro-microbioma (Figura 1).
Classificazione molecolare mediante ICR
Catturando un set modulare di marcatori genetici immunitari per l'immunosorveglianza continua del cancro, chiamato costante immunitaria di rigetto (ICR), il team di ricerca ha ottimizzato l'ICR condensandolo in un pannello di 20 geni che copre diversi tipi di cancro, tra cui melanoma, cancro della vescica e cancro. tumore al seno. L’ICR è stato anche associato alla risposta immunoterapica in una varietà di tipi di cancro, compreso il cancro al seno.
In primo luogo, i ricercatori hanno convalidato la firma ICR della coorte AC-ICAM, utilizzando un approccio di co-classificazione basato sul gene ICR per classificare la coorte in tre cluster/sottotipi immunitari: ICR alto (tumori caldi), ICR medio e ICR basso (tumori freddi). tumori) (Figura 1b). I ricercatori hanno caratterizzato la propensione immunitaria associata ai sottotipi molecolari consenso (CMS), una classificazione del cancro del colon basata sul trascrittoma. le categorie CMS includevano CMS1/immune, CMS2/canonico, CMS3/metabolico e CMS4/mesenchimale. L'analisi ha mostrato che i punteggi ICR erano correlati negativamente con alcuni percorsi delle cellule tumorali in tutti i sottotipi di CMS e correlazioni positive con percorsi immunosoppressivi e correlati allo stroma sono state osservate solo nei tumori CMS4.
In tutti i CMS, l'abbondanza di sottogruppi di cellule natural killer (NK) e di cellule T era più alta nei sottotipi immunitari elevati con ICR, con una maggiore variabilità in altri sottogruppi di leucociti (Figura 1c). I sottotipi immunitari ICR avevano OS e PFS diversi, con un aumento progressivo in ICR da basso ad alto (Figura 1d), convalidando il ruolo prognostico dell'ICR nel cancro del colon-retto.
Figura 1. Disegno dello studio AC-ICAM, firma genetica correlata al sistema immunitario, sottotipi immunitari e molecolari e sopravvivenza.
L'ICR cattura le cellule T arricchite con tumore e amplificate clonalmente
È stato segnalato che solo una minoranza di cellule T che infiltrano il tessuto tumorale sono specifiche per gli antigeni tumorali (meno del 10%). Pertanto, la maggior parte delle cellule T intratumorali viene definita cellula T bystander (cellule T bystander). La correlazione più forte con il numero di cellule T convenzionali con TCR produttivi è stata osservata nelle sottopopolazioni di cellule stromali e leucociti (rilevate da RNA-seq), che possono essere utilizzate per stimare le sottopopolazioni di cellule T (Figura 2a). Nei cluster ICR (classificazione complessiva e CMS), la più alta clonalità di TCR SEQ immunitari è stata osservata nei gruppi ICR-high e CMS sottotipo CMS1/immune (Figura 2c), con la percentuale più alta di tumori ICR-high. Utilizzando l'intero trascrittoma (18.270 geni), sei geni ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA e CXCL10) erano tra i primi dieci geni associati positivamente alla clonalità SEQ immunitaria TCR (Figura 2d). La clonalità del TCR ImmunoSEQ era correlata più fortemente con la maggior parte dei geni ICR rispetto alle correlazioni osservate utilizzando marcatori CD8+ sensibili al tumore (Figura 2f e 2g). In conclusione, l'analisi di cui sopra suggerisce che la firma ICR cattura la presenza di cellule T arricchite con tumore e amplificate clonalmente e può spiegare le sue implicazioni prognostiche.
Figura 2. Metriche TCR e correlazione con geni immuno-correlati, sottotipi immunitari e molecolari.
Composizione del microbioma nei tessuti sani e tumorali del colon
I ricercatori hanno eseguito il sequenziamento dell'rRNA 16S utilizzando il DNA estratto dal tumore abbinato e dal tessuto del colon sano di 246 pazienti (Figura 3a). Per la validazione, i ricercatori hanno inoltre analizzato i dati di sequenziamento del gene rRNA 16S provenienti da altri 42 campioni di tumore che non avevano DNA normale disponibile per l’analisi. In primo luogo, i ricercatori hanno confrontato l’abbondanza relativa di flora tra tumori corrispondenti e tessuto del colon sano. Il Clostridium perfrigens era significativamente aumentato nei tumori rispetto ai campioni sani (Figura 3a-3d). Non è stata riscontrata alcuna differenza significativa nella diversità alfa (diversità e abbondanza di specie in un singolo campione) tra campioni tumorali e campioni sani, ed è stata osservata una modesta riduzione della diversità microbica nei tumori con ICR elevato rispetto ai tumori con ICR basso.
Per rilevare associazioni clinicamente rilevanti tra profili microbici ed esiti clinici, i ricercatori hanno mirato a utilizzare i dati di sequenziamento del gene 16S rRNA per identificare le caratteristiche del microbioma che predicono la sopravvivenza. All'AC-ICAM246, i ricercatori hanno eseguito un modello di regressione OS Cox che ha selezionato 41 caratteristiche con coefficienti diversi da zero (associati al rischio di mortalità differenziale), chiamati classificatori MBR (Figura 3f).
In questa coorte di formazione (ICAM246), un punteggio MBR basso (MBR<0, MBR basso) era associato a un rischio di morte significativamente più basso (85%). I ricercatori hanno confermato l’associazione tra MBR basso (rischio) e OS prolungata in due coorti validate in modo indipendente (ICAM42 e TCGA-COAD). (Figura 3) Lo studio ha mostrato una forte correlazione tra i punteggi dei cocchi endogastrici e dell'MBR, che erano simili nel tessuto tumorale e nel tessuto del colon sano.
Figura 3. Microbioma nel tumore e nei tessuti sani e relazione con ICR e sopravvivenza del paziente.
Conclusione
L’approccio multi-omico utilizzato in questo studio consente il rilevamento e l’analisi approfonditi della firma molecolare della risposta immunitaria nel cancro del colon-retto e rivela l’interazione tra il microbioma e il sistema immunitario. Il sequenziamento profondo del TCR del tumore e dei tessuti sani ha rivelato che l'effetto prognostico dell'ICR può essere dovuto alla sua capacità di catturare cloni di cellule T arricchite con tumore e possibilmente antigene tumorale specifico.
Analizzando la composizione del microbioma tumorale utilizzando il sequenziamento del gene 16S rRNA nei campioni AC-ICAM, il team ha identificato una firma del microbioma (punteggio di rischio MBR) con un forte valore prognostico. Sebbene questa firma provenisse da campioni di tumore, è stata riscontrata una forte correlazione tra il colon-retto sano e il punteggio di rischio MBR tumorale, suggerendo che questa firma potrebbe catturare la composizione del microbioma intestinale dei pazienti. Combinando i punteggi ICR e MBR, è stato possibile identificare e convalidare un biomarcatore multi-omico che prevede la sopravvivenza nei pazienti con cancro del colon. Il set di dati multi-omici dello studio fornisce una risorsa per comprendere meglio la biologia del cancro del colon e aiutare a scoprire approcci terapeutici personalizzati.
Orario di pubblicazione: 15 giugno 2023
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