助力发文 | 三阴性乳腺癌免疫相关预后生物标志的挖掘
2022-07-07 阅读数：7293
摘要：转录组测序助力挖掘三阴性乳腺癌组织免疫浸润特征
引文：近期，华银康集团高通量科研团队助力深圳市龙华区妇幼保健院病理科团队在Annals of Medicine（IF=4.71）发表了题为“Development of an immune-related prognostic biomarker for triple-negative breast cancer”的研究论文。
正文：
研究背景
乳腺癌是女性癌症中最常见的，占女性所有癌症病例的23%[1]。乳腺癌根据乳腺癌细胞表面受体状态分为以下三种类型：（a）雌激素受体（oestrogen receptor, ER）或黄体酮受体（progesterone receptor, PR）阳性；（b）人表皮生长因子受体2（epidermal growth factor receptor 2, EGFR2）阳性，伴或不伴ER和PR阳性；（c）三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer , TNBC），ER、PR和EGFR2表现为阴性[2]。TNBC患者的肿瘤免疫微环境（tumor immune microenvironment, TIME）具有高度复杂的组成异质性，由不同的细胞类型和无序的基因表达组成。有报道证明，肿瘤浸润淋巴细胞的存在与TNBC患者更好的预后和对新辅助化疗反应相关[3-5]。本研究旨在通过转录组挖掘TNBC患者TIME的细胞免疫浸润特征，首先提出使用基于癌组织与癌旁组织中细胞类群构成差异的免疫浸润评分(Immune Infiltration Score, IIS)，通过机器学习方法建立的该模型可作为一种新型生物标志物指示TIME中免疫细胞浸润的程度，可以清晰地区分癌组织和癌旁组织，确定关键的免疫相关预后生物标志物。
研究方法
首先，从30名TNBC患者处获取乳腺癌组织和癌旁组织样本，将组织解离后进行转录组测序。然后，癌组织（CA）和癌旁组织（CAP）中的免疫细胞成分差异通过xCell分析来定量，并使用CIBERSORT和ESTIMATE评估TNBC样本中的肿瘤浸润免疫细胞含量和免疫浸润状态，以验证xCell结果。为了识别TNBC患者癌组织中免疫浸润水平的变化，提取显著差异细胞组成作为样本的免疫谱并进行Z-score标准化使细胞量可以被比较。接着，分别将上调和下调的标准化后细胞量相加整合成2个指标，应用支持向量机（support vector machine, SVM）拟合包含上述2个指标的模型，以获得可以作为TNBC免疫相关的预后生物标志物的IIS（图1）。最后，来自TCGA的包含132名TNBC患者的数据集被用于验证IIS的预测预后效能。
图1 IIS评估模型的定义
研究结果
#1 TNBC患者的临床病理特征分析
本研究中共纳入30名成年TNBC患者，其中，乳腺癌细胞分化程度属于II级的有13例，属于III级的有17例（图2）。II级患者和III级患者相比，在年龄、肿瘤大小、转移灶情况和病理类型上，差异不显著。
图2 TNBC患者的临床病理信息
#2 TNBC患者TIME中表现出独特的免疫细胞浸润状态
在研究发现巨噬细胞、树突状细胞、粒细胞和其他先天免疫细胞在癌组织和癌旁组织中的浸润有显著差异（图3A）。在TNBC患者的TIME中，四种类型的免疫细胞数量上调，包括CD8阳性T细胞和TH1细胞、活化的树突状细胞 (aDC) 和巨噬细胞 (图3A )；而有四种类型的免疫细胞数量在TIME中下调，包括常规树突状细胞 (cDC)、中性粒细胞、CD4阳性的T细胞和干细胞（图3A）。在TIME中，固有免疫和适应性免疫均被激活，其中以TH1和B细胞为主的适应性免疫细胞显著提高（图 3B中）。为了验证该发现，研究者使用CIBERSORT评估同一数据集中免疫细胞类型的组成，CIBERSORT结果与xCell结果是高度一致的，CD8阳性T细胞、巨噬细胞和干细胞在xCell和CIBERSORT中都发生了显著变化（图4A）。
图3 TNBC患者的癌组织和癌旁组织中免疫细胞组成比较
图4 TNBC患者的癌组织和癌旁组织免疫浸润水平在CIBERSORT、UMAP和IIS下的比较
#3 免疫浸润评分（IIS）表现良好的分类效能
从Z-score标准化后细胞免疫谱中可以获取代表TIME细胞浸润上升和下调水平的2个指标。通过UMAP对细胞免疫谱聚类，可以发现不同组别的样本被很好地分群，TNBC患者癌组织和癌旁组织在免疫浸润水平上呈现明显的差异，表明不同水平的免疫浸润在塑造TNBC免疫微环境上发挥了重要作用（图4B）。使用SVM拟合2个指标组合的模型IIS，结果也揭示了TNBC患者TIME的中免疫细胞组成的特异性（图4C）。此外，IIS 评分模型还被应用在TNBC-TCGA队列数据集上，结果显示IIS表现出良好的分辨癌症和癌旁组织的效能（图5A），表明 IIS 评分模型可以在其他TNBC数据集中普适性。为了测试IIS是否对TNBC患者的预后具有预测能力，本文分析了来自TCGA包含132名TNBC患者的数据集[6, 7]，发现与IIS评分较低的患者相比，IIS评分较高的患者表现更高的PD-L1表达水平（图5B）和更短的无进展生存期（图5C）。
图5 TCGA的BRCA数据集中肿瘤和癌旁样本中的IIS比较
总结
在本文中，研究者对30名TNBC患者癌组织和癌旁组织解离后进行转录组测序，然后使用xCell来定量分析癌组织和癌旁组织样本的细胞类型成分差异，并通过机器学习方法首次建立基于TIME中免疫细胞成分的IIS模型，其作为一种新型生物标志物可以指示TIME中免疫细胞浸润的程度。IIS随后被进一步推广到TCGA队列数据集上进行验证，结果显示IIS评分较高的患者表现更高的PD-L1表达和更短的无进展生存期，这说明了IIS可用于预测患者预后和指导治疗。因此，IIS提供了与诊断、治疗和预后相关的TIME中免疫细胞组成的宝贵信息。
参考文献
1. Boyle, P., The globalisation of cancer. Lancet, 2006. 368(9536): p. 629-30.
2. Sporikova, Z., et al., Genetic Markers in Triple-Negative Breast Cancer. Clin Breast Cancer, 2018. 18(5): p. e841-e850.
3. Salgado, R., et al., The evaluation of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in breast cancer: recommendations by an International TILs Working Group 2014. Ann Oncol, 2015. 26(2): p. 259-71.
4. Ali, H.R., et al., Association between CD8+ T-cell infiltration and breast cancer survival in 12,439 patients. Ann Oncol, 2014. 25(8): p. 1536-43.
5. Gruosso, T., et al., Spatially distinct tumor immune microenvironments stratify triple-negative breast cancers. J Clin Invest, 2019. 129(4): p. 1785-1800.
6. Yau, C., et al., A multigene predictor of metastatic outcome in early stage hormone receptor-negative and triple-negative breast cancer. Breast Cancer Res, 2010. 12(5): p. R85.
7. Liu, J., et al., An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics. Cell, 2018. 173(2): p. 400-416 e11.
助力科研
该研究转录组测序服务由华银康集团高通量测序检测中心提供。华银康集团作为行业领先的健康服务企业，重视基础研究成果转化，转录组测序服务项目作为我司基础优势项目，助力探索乳腺癌发生进展的深层机制和阐明肿瘤免疫微环境的重要作用。
高通量测序检测中心
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目前，我司高通量测序中心拥有Illumina和MGI等高通量测序仪组成的大规模高通量测序服务平台，科研服务可提供涵盖基因组学、转录组学（外泌体）、表观组学、单细胞组学、微生物组学、免疫组库、代谢组学、蛋白组学和多组学关联分析等组学基础研究服务和高级生物信息分析；临床服务包括遗传性肾病基因检测、血液肿瘤基因检测、实体瘤基因检测、感染性疾病病原体检测等服务。
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