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Nat Med | Un approccio multi-omico alla mappatura del 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 del colon primario siano stati ampiamente studiati negli ultimi anni, le attuali linee guida cliniche si basano esclusivamente sulla stadiazione tumore-linfonodi-metastasi e sull'individuazione di difetti nel sistema di riparazione dei mismatch del DNA (MMR) o di instabilità dei microsatelliti (MSI) (oltre ai test patologici standard) per determinare le raccomandazioni terapeutiche. I ricercatori hanno notato una mancanza di associazione tra risposte immunitarie basate sull'espressione genica, profili microbici e 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, tra cui la natura cellulare, immunitaria, stromale o microbica del cancro, sono significativamente correlate con gli esiti clinici, ma vi è ancora una comprensione limitata di come le loro interazioni influenzino gli esiti per i 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 validato un punteggio integrato (mICRoScore) che identifica un gruppo di pazienti con buoni tassi di sopravvivenza combinando le caratteristiche del microbioma e le costanti di rigetto immunitario (ICR). Il team ha eseguito un'analisi genomica completa di campioni freschi congelati di 348 pazienti con tumore colorettale primario, che includeva il sequenziamento dell'RNA dei tumori e del tessuto colorettale sano corrispondente, il sequenziamento dell'intero esoma, il sequenziamento del gene del recettore delle cellule T profonde e dell'rRNA batterico 16S, integrato dal sequenziamento dell'intero genoma tumorale per caratterizzare ulteriormente il microbioma. Lo studio è stato pubblicato su Nature Medicine come "Atlante integrato di tumori, sistema immunitario e microbioma del cancro al colon".
Articolo pubblicato su Nature Medicine
Panoramica AC-ICAM
I ricercatori hanno utilizzato una piattaforma genomica ortogonale per analizzare campioni tumorali freschi congelati e tessuto del colon sano adiacente (coppie tumore-normale) di pazienti con diagnosi istologica di cancro del 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 team di ricerca ha chiamato questa risorsa Sidra-LUMC AC-ICAM: una mappa e una guida alle interazioni tra sistema immunitario, cancro e 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 alla vescica e cancro al seno. L'ICR è stata anche associata alla risposta all'immunoterapia in una varietà di tipi di cancro, incluso 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 elevato (tumori caldi), ICR medio e ICR basso (tumori freddi) (Figura 1b). I ricercatori hanno caratterizzato la propensione immunitaria associata ai sottotipi molecolari di consenso (CMS), una classificazione del cancro del colon basata sul trascrittoma. Le categorie CMS includevano CMS1/immunitario, CMS2/canonico, CMS3/metabolico e CMS4/mesenchimale. L'analisi ha mostrato che i punteggi ICR erano negativamente correlati con alcuni pathway delle cellule tumorali in tutti i sottotipi CMS, mentre correlazioni positive con pathway immunosoppressivi e stromali sono state osservate solo nei tumori CMS4.
In tutti i CMS, l'abbondanza di sottoinsiemi di cellule natural killer (NK) e di cellule T era più alta nei sottotipi immunitari ICR elevati, con maggiore variabilità negli altri sottoinsiemi di leucociti (Figura 1c). I sottotipi immunitari ICR avevano OS e PFS differenti, con un aumento progressivo di ICR da basso ad alto (Figura 1d), convalidando il ruolo prognostico di ICR nel cancro del colon-retto.
Figura 1. Progettazione dello studio AC-ICAM, firma genetica correlata al sistema immunitario, sottotipi immunitari e molecolari e sopravvivenza.
L'ICR cattura le cellule T arricchite di tumore e amplificate clonalmente
Solo una minoranza di cellule T infiltranti il tessuto tumorale è stata segnalata come specifica per gli antigeni tumorali (meno del 10%). Pertanto, la maggior parte delle cellule T intratumorali è definita cellule 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 leucocitarie (rilevate mediante RNA-seq), che può essere utilizzata per stimare le sottopopolazioni di cellule T (Figura 2a). Nei cluster ICR (classificazione complessiva e CMS), la clonalità più elevata di TCR SEQ immunitari è stata osservata nei gruppi ICR-elevato e sottotipo CMS CMS1/immune (Figura 2c), con la più alta percentuale di tumori ICR-elevato. Utilizzando l'intero trascrittoma (18.270 geni), sei geni ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA e CXCL10) sono risultati tra i primi dieci geni positivamente associati alla clonalità immunologica del TCR (Figura 2d). La clonalità del TCR basata su ImmunoSEQ è risultata più fortemente correlata con la maggior parte dei geni ICR rispetto alle correlazioni osservate utilizzando marcatori CD8+ responsivi al tumore (Figure 2f e 2g). In conclusione, l'analisi di cui sopra suggerisce che la firma ICR cattura la presenza di cellule T arricchite dal tumore e amplificate clonalmente e può spiegarne le implicazioni prognostiche.
Figura 2. Metriche TCR e correlazione con geni correlati al sistema immunitario, sottotipi immunitari e molecolari.
Composizione del microbioma nei tessuti sani e nei tessuti cancerosi del colon
I ricercatori hanno eseguito il sequenziamento dell'rRNA 16S utilizzando DNA estratto da tessuto tumorale e tessuto colonico sano corrispondenti di 246 pazienti (Figura 3a). Per la convalida, i ricercatori hanno inoltre analizzato i dati del sequenziamento del gene dell'rRNA 16S da altri 42 campioni tumorali che non avevano DNA normale corrispondente disponibile per l'analisi. Innanzitutto, i ricercatori hanno confrontato l'abbondanza relativa della flora tra tumori corrispondenti e tessuto colonico sano. Clostridium perfringens era significativamente aumentato nei tumori rispetto ai campioni sani (Figure 3a-3d). Non vi era alcuna differenza significativa nella diversità alfa (diversità e abbondanza di specie in un singolo campione) tra campioni tumorali e sani, e una modesta riduzione della diversità microbica è stata osservata 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 utilizzato i dati di sequenziamento del gene 16S rRNA per identificare le caratteristiche del microbioma che predicono la sopravvivenza. Presso 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 differenziale di mortalità), chiamati classificatori MBR (Figura 3f).
In questa coorte di addestramento (ICAM246), un punteggio MBR basso (MBR<0, MBR basso) è stato associato a un rischio di morte significativamente inferiore (85%). I ricercatori hanno confermato l'associazione tra MBR basso (rischio) e OS prolungata in due coorti convalidate indipendentemente (ICAM42 e TCGA-COAD). (Figura 3) Lo studio ha mostrato una forte correlazione tra cocchi endogastrici e punteggi MBR, che erano simili nel tessuto tumorale e in quello sano del colon.
Figura 3. Microbioma nei tessuti tumorali e sani e relazione con ICR e sopravvivenza del paziente.
Conclusione
L'approccio multi-omico utilizzato in questo studio consente l'individuazione e l'analisi approfondite della firma molecolare della risposta immunitaria nel cancro del colon-retto e rivela l'interazione tra il microbioma e il sistema immunitario. Il sequenziamento TCR approfondito di tessuti tumorali e sani ha rivelato che l'effetto prognostico dell'ICR potrebbe essere dovuto alla sua capacità di catturare cloni di cellule T arricchiti per il tumore e potenzialmente specifici per l'antigene tumorale.
Analizzando la composizione del microbioma tumorale utilizzando il sequenziamento del gene 16S rRNA in campioni AC-ICAM, il team ha identificato una firma del microbioma (punteggio di rischio MBR) con un forte valore prognostico. Sebbene questa firma sia stata derivata da campioni tumorali, è stata riscontrata una forte correlazione tra colon-retto sano e punteggio di rischio MBR tumorale, suggerendo che questa firma possa catturare la composizione del microbioma intestinale dei pazienti. Combinando i punteggi ICR e MBR, è stato possibile identificare e validare un biomarcatore multi-omico per studenti che predice la sopravvivenza nei pazienti con cancro del colon. Il set di dati multi-omico dello studio fornisce una risorsa per comprendere meglio la biologia del cancro del colon e contribuire a scoprire approcci terapeutici personalizzati.
Data di pubblicazione: 15-06-2023
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