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Nat Med | Uma abordagem multi-cômica para mapear o tumor integrado, o cenário imune e microbiano do câncer colorretal revela a interação do microbioma com o sistema imunológico
Embora os biomarcadores para o câncer de cólon primário tenham sido estudados extensivamente nos últimos anos, as diretrizes clínicas atuais dependem apenas da estadiamento de metastas-nó-nó-mph-nó e detecção de defeitos de reparo de incompatibilidade de DNA (MMR) ou instabilidade de microssatélites (MSI) (além de testes de patologia padrão) para determinar as recomendações de tratamento. Os pesquisadores observaram uma falta de associação entre respostas imunes baseadas em expressão gênica, perfis microbianos e estroma tumoral no atlas do genoma do câncer (TCGA) colorretal coorte de câncer e sobrevida do paciente.
À medida que a pesquisa progrediu, as características quantitativas do câncer colorretal primário, incluindo a natureza celular, imune, estromal ou microbiana do câncer, foram relatadas como correlacionadas significativamente com os resultados clínicos, mas ainda há um entendimento limitado de como suas interações afetam os resultados do paciente.
Para textar a relação entre complexidade fenotípica e resultado, uma equipe de pesquisadores do Instituto Sidra de Pesquisa Médica no Catar recentemente desenvolveu e validou uma pontuação integrada (microscore) que identifica um grupo de pacientes com boas taxas de sobrevivência pela combinação de características microbiomas e constantes de rejeição imune (ICR). A equipe realizou uma análise genômica abrangente de amostras congeladas frescas de 348 pacientes com câncer colorretal primário, incluindo sequenciamento de RNA de tumores e tecido colorretal saudável, sequenciamento de exoma inteiro, receptor de células T profundo e sequenciamento do gene de rRNA de 16S. O estudo foi publicado na Nature Medicine como "um tumor integrado, atlas imunológico e microbioma do câncer de cólon".
Artigo publicado na Nature Medicine
Visão geral do AC-ICAM
Os pesquisadores usaram uma plataforma genômica ortogonal para analisar amostras de tumores congeladas frescas e combinaram tecidos de cólon saudáveis adjacentes (pares tumorais-normais) de pacientes com diagnóstico histológico de câncer de cólon sem terapia sistêmica. Com base no sequenciamento de exoma inteiro (WES), controle de qualidade de dados de RNA-seq e triagem de critérios de inclusão, dados genômicos de 348 pacientes foram retidos e utilizados para análise a jusante com um acompanhamento médio de 4,6 anos. A equipe de pesquisa nomeou esse recurso Sidra-Lumc AC-ICAM: um mapa e um guia para as interações imune-câncer-microbioma (Figura 1).
Classificação molecular usando ICR
Capturando um conjunto modular de marcadores genéticos imunológicos para imunossurveilância contínua do câncer, chamada de constante imunológica de rejeição (ICR), a equipe de pesquisa otimizou o ICR, condensando-o em um painel de 20 genes, cobrindo diferentes tipos de câncer, incluindo melanoma, câncer de bexiga e câncer de mama. A ICR também tem sido associada à resposta da imunoterapia em uma variedade de tipos de câncer, incluindo câncer de mama.
Primeiro, os pesquisadores validaram a assinatura da ICR da coorte AC-ICAM, usando uma abordagem de co-classificação baseada em genes de ICR para classificar a coorte em três aglomerados/subtipos imunes: ICR alto (tumores quentes), ICR médio e ICR baixo (tumores frios) (Figura 1B). Os pesquisadores caracterizaram a propensão imunológica associada a subtipos moleculares de consenso (CMS), uma classificação baseada em transcriptoma do câncer de cólon. As categorias do CMS incluíram CMS1/imune, CMS2/Canonical, CMS3/Metabolic e CMS4/Mesenquimal. A análise mostrou que os escores de ICR foram negativamente correlacionados com certas vias de células cancerígenas em todos os subtipos de CMS e correlações positivas com vias imunossupressoras e relacionadas a estromas foram observadas apenas em tumores CMS4.
Em todo o CMS, a abundância de subconjuntos de células e células T de assassino natural (NK) foi mais alto nos subtipos imunológicos de ICR, com maior variabilidade em outros subconjuntos de leucócitos (Figura 1C). Subtipos imunes ao ICR tiveram diferentes OS e PFs, com um aumento progressivo do ICR do baixo para o alto (Figura 1D), validando o prostituto do PROGROGROGROGROGROGROGN, o aumento do REC de baixa (Figura 1D), validante.
Figura 1. Projeto do estudo AC-ICAM, assinatura de genes relacionados a imunes, subtipos imune e molecular e sobrevivência.
ICR captura células T enriquecidas por tumor e clonalmente amplificadas
Apenas uma minoria de células T se infiltrando no tecido tumoral foi relatada como específica para antígenos tumorais (menos de 10%). Portanto, a maioria das células T intra-tumorais é referida como células T do espectador (células T do espectador). A correlação mais forte com o número de células T convencionais com TCRs produtivas foi observada nas subpopulações de células estromais e leucócitos (detectadas por RNA-seq), que podem ser usadas para estimar subpopulações de células T (Figura 2A). Nos clusters de ICR (classificação geral e CMS), a clonalidade mais alta dos TCRs imunes seq foi observada nos grupos CMS1/imune de subtipo de ICR-High e CMS (Figura 2C), com a maior proporção de tumores de alto nível de ICR. Usando todo o transcriptoma (18.270 genes), seis genes de ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA e CXCL10) estavam entre os dez principais genes associados positivamente à clonalidade imune TCR seq (Figura 2D). A clonalidade do TCR imunoSeq correlacionou-se mais fortemente com a maioria dos genes de ICR do que as correlações observadas usando marcadores CD8+ responsivos ao tumor (Figura 2F e 2G). Em conclusão, a análise acima sugere que a assinatura da ICR captura a presença de células T clonalmente amplificadas e enriquecidas pelo tumor e podem explicar suas implicações prognósticas.
Figura 2. Métricas de TCR e correlação com genes relacionados a imunes, subtipos imunes e moleculares.
Composição de microbioma em tecidos saudáveis e de câncer de cólon
Os pesquisadores realizaram o sequenciamento 16S rRNA usando DNA extraído de tumor correspondente e tecido saudável do cólon de 246 pacientes (Figura 3A). Para validação, os pesquisadores analisaram adicionalmente dados de sequenciamento de genes 16S rRNA de 42 amostras adicionais de tumores que não tinham DNA normal correspondente disponível para análise. Primeiro, os pesquisadores compararam a abundância relativa da flora entre tumores correspondentes e tecido saudável do cólon. O Clostridium perfringens aumentou significativamente nos tumores em comparação com as amostras saudáveis (Figura 3A-3D). Não houve diferença significativa na diversidade alfa (diversidade e abundância de espécies em uma única amostra) entre tumores e amostras saudáveis, e uma redução modesta na diversidade microbiana foi observada em tumores de ICR-alta em relação aos tumores de ICR-baixa.
Para detectar associações clinicamente relevantes entre perfis microbianos e resultados clínicos, os pesquisadores pretendiam usar dados de sequenciamento de genes 16S rRNA para identificar características do microbioma que prevêem sobrevivência. No AC-ICAM246, os pesquisadores executaram um modelo de regressão OS Cox que selecionou 41 recursos com coeficientes diferentes de zero (associados ao risco de mortalidade diferencial), chamados classificadores de MBR (Figura 3F).
Nesta coorte de treinamento (ICAM246), um escore MBR baixo (MBR <0, baixo MBR) foi associado a um risco significativamente menor de morte (85%). Os pesquisadores confirmaram a associação entre MBR baixo (risco) e SO prolongado em duas coortes validadas independentemente (ICAM42 e TCGA-COAD). (Figura 3) O estudo mostrou uma forte correlação entre os escores endogástricos de cocci e MBR, que eram semelhantes no tumor e no tecido saudável do cólon.
Figura 3. Microbioma no tumor e tecidos saudáveis e o relacionamento com a ICR e a sobrevida do paciente.
Conclusão
A abordagem multi-cômica usada neste estudo permite detecção e análise completas da assinatura molecular da resposta imune no câncer colorretal e revela a interação entre o microbioma e o sistema imunológico. O seqüenciamento profundo de TCR de tumores e tecidos saudáveis revelou que o efeito prognóstico da ICR pode ser devido à sua capacidade de capturar clones de células T específicos de antígeno enriquecido com tumores e possivelmente tumorais.
Ao analisar a composição do microbioma tumoral usando o sequenciamento do gene 16S rRNA em amostras de AC-ICAM, a equipe identificou uma assinatura de microbioma (pontuação de risco de MBR) com forte valor prognóstico. Embora essa assinatura tenha sido derivada de amostras de tumores, houve uma forte correlação entre a colorção saudável e o escore de risco de MBR tumoral, sugerindo que essa assinatura pode capturar a composição do microbioma intestinal dos pacientes. Ao combinar os escores de ICR e MBR, foi possível identificar e validar um biomarcador de estudantes multi-tômicos que prevê a sobrevivência em pacientes com câncer de cólon. O conjunto de dados multi-tômico do estudo fornece um recurso para entender melhor a biologia do câncer de cólon e ajudar a descobrir abordagens terapêuticas personalizadas.
Hora de postagem: Jun-15-2023
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