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      《癌細(xì)胞》:科學(xué)家分析了近130萬個(gè)細(xì)胞,發(fā)現(xiàn)非小細(xì)胞肺癌具有極端的免疫多樣性!

       子孫滿堂康復(fù)師 2022-12-13 發(fā)布于黑龍江

      肺癌是全球發(fā)病率和死亡率位居前列的惡性腫瘤,其中非小細(xì)胞肺癌(NSCLC)約占肺癌患者的80%以上,不僅存在高度侵襲性和異質(zhì)性,而且還具有復(fù)雜的組織學(xué)亞型和明顯的突變特征[1]。

       

      單細(xì)胞RNA測(cè)序(scRNA-seq)技術(shù)的進(jìn)步,使得高度異質(zhì)性的腫瘤微環(huán)境能夠被深入剖析。但是眾多scRNA-seq研究的主要局限是,每個(gè)研究的樣本量都是有限的,同時(shí)還缺乏基因組數(shù)據(jù)和長期隨訪數(shù)據(jù)。這些因素阻礙了對(duì)腫瘤微環(huán)境生物異質(zhì)性、治療耐藥性和生存結(jié)局的全面分析。

       

      白細(xì)胞是NSCLC腫瘤微環(huán)境的重要組成細(xì)胞類型。過去針對(duì)大多數(shù)腫瘤的流式細(xì)胞術(shù)和組織學(xué)分析表明,中性粒細(xì)胞在瘤內(nèi)駐留白細(xì)胞中占比8%-20%[2,3]。

       

      但是近年來,關(guān)于NSCLC的scRNA-seq數(shù)據(jù)卻極少提及中性粒細(xì)胞。所以,研究中性粒細(xì)胞在NSCLC 腫瘤微環(huán)境中的作用,具有極其重要的意義。

       

      近期,來自奧地利因斯布魯克醫(yī)科大學(xué)的Zlatko Trajanoski和Andreas Pircher研究團(tuán)隊(duì)合作在Cancer Cell上發(fā)表了重要的研究成果[4]。他們發(fā)現(xiàn),NSCLC的腫瘤微環(huán)境中存在功能特性不同的組織駐留中性粒細(xì)胞(TRNs)亞群。更重要的是,TRNs的基因標(biāo)記與免疫檢查點(diǎn)抑制劑治療的不良預(yù)后相關(guān)。

       

      論文首頁截圖

       

      研究團(tuán)隊(duì)收集了來自19項(xiàng)研究和21個(gè)數(shù)據(jù)集的scRNA-seq公開數(shù)據(jù),結(jié)合團(tuán)隊(duì)自己的NSCLC數(shù)據(jù)集(UKIM-V),他們開發(fā)并整合出一個(gè)全面的、具有大規(guī)模樣本量的NSCLC單細(xì)胞核心圖譜。

       

      核心圖譜包括212名NSCLC患者和86名對(duì)照者的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),以及196個(gè)腫瘤樣本和168個(gè)非腫瘤對(duì)照樣本。在212名NSCLC患者中,156人為肺腺癌(LUAD),41人為肺鱗狀細(xì)胞癌(LUSC)。

       

      在這個(gè)NSCLC核心圖譜中,他們發(fā)現(xiàn)中性粒細(xì)胞群僅占所有細(xì)胞的1.5%,但是圖譜里78%的中性粒細(xì)胞來自UKIM-V數(shù)據(jù)集,其中中性粒細(xì)胞分別占UKIM-V所有細(xì)胞的12%和所有白細(xì)胞的18%,與他們的流式細(xì)胞分析數(shù)據(jù)一致。

       

      中性粒細(xì)胞在循環(huán)中的半衰期僅為7-10小時(shí)[5],所以表達(dá)的mRNA分子量極低。通過整合六種不同的測(cè)序平臺(tái),研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),BD Rhapsody平臺(tái)捕獲的mRNA分子數(shù)量要豐富得多,因此可能更適合檢測(cè)低mRNA含量的細(xì)胞。

       

      為了深入分析中性粒細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組特征,研究團(tuán)隊(duì)利用BD Rhapsody平臺(tái)測(cè)序的UKIM-V隊(duì)列數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析。他們發(fā)現(xiàn),LUSC中中性粒細(xì)胞比例明顯較高,而LUAD中巨噬細(xì)胞、CD4 T細(xì)胞、2型肺泡細(xì)胞、過渡型棒狀細(xì)胞/2型肺泡細(xì)胞(transitional club/AT2)更為豐富。

       

      研究的總體流程和細(xì)胞類型

       

      接下來,他們根據(jù)患者腫瘤微環(huán)境浸潤模式對(duì)NSCLC患者進(jìn)行分層,發(fā)現(xiàn)了四種不同的腫瘤免疫表型:免疫荒漠型沒有明顯的免疫細(xì)胞浸潤,但腫瘤細(xì)胞比例高);B細(xì)胞優(yōu)勢(shì)型(主要為B細(xì)胞,漿細(xì)胞,肥大細(xì)胞);髓系細(xì)胞優(yōu)勢(shì)型主要為巨噬細(xì)胞、單核細(xì)胞) ;T細(xì)胞優(yōu)勢(shì)型(主要為CD8 T細(xì)胞,CD4 T細(xì)胞,調(diào)節(jié)性T細(xì)胞)。不同免疫表型也表現(xiàn)出具有差異性的細(xì)胞因子信號(hào)特征。

       

      不同腫瘤免疫表型的細(xì)胞因子信號(hào)特征

       

      早期研究發(fā)現(xiàn)LUAD和LUSC也呈現(xiàn)出不同的免疫景觀(landscapes),前者以炎癥狀態(tài)為主,后者以傷口愈合狀態(tài)為主[6]。

       

      為了分析腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞之間配體-受體互作的在組織學(xué)中的差異,通過構(gòu)建細(xì)胞-細(xì)胞通信網(wǎng)絡(luò)。

       

      他們發(fā)現(xiàn),LUAD以KDR(VEGFR2,血管內(nèi)皮細(xì)胞生長因子受體2)-VEGFA(血管內(nèi)皮生長因子A)通信上調(diào)為特征,通過促進(jìn)血管生成,開啟免疫抑制信號(hào),而LUSC則以SPP1(分泌型磷蛋白1)和JAG-NOTCH信號(hào)通路上調(diào)為主要特征,前者促進(jìn)腫瘤轉(zhuǎn)移,后者通過募集中性粒細(xì)胞調(diào)節(jié)腫瘤免疫微環(huán)境。

       

      細(xì)胞互作分析

       

      通過結(jié)合分析關(guān)聯(lián)的TCGA隊(duì)列數(shù)據(jù)的細(xì)胞類型轉(zhuǎn)錄組與生存數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,他們發(fā)現(xiàn),腫瘤B細(xì)胞的富集度與NSCLC患者的良好預(yù)后成正相關(guān),而中性粒細(xì)胞則呈負(fù)相關(guān)。對(duì)CD8 T細(xì)胞亞型的分析顯示,幼稚CD8 T細(xì)胞與良好預(yù)后呈正相關(guān)(下圖G)。

       

      TCGA數(shù)據(jù)中細(xì)胞組成和生存率的關(guān)系

       

      接下來,研究人員進(jìn)一步鑒定了NSCLC中TRNs的異質(zhì)性細(xì)胞亞群。結(jié)果發(fā)現(xiàn),腫瘤相關(guān)中性粒細(xì)胞(TANs)和鄰近正常組織相關(guān)中性粒細(xì)胞(NANs)具有不同的表達(dá)譜特征,并且中性粒細(xì)胞是腫瘤微環(huán)境中VEGFA的主要來源,印證了TRNs重要的促血管生成作用。

       

      他們還注意到,TANs中凝集素型氧化低密度脂蛋白受體1(LOX-1)表達(dá)升高,腫瘤組織中存在較多的LOX-1+細(xì)胞浸潤,但在匹配的相鄰的正常肺組織中未發(fā)現(xiàn)LOX-1+細(xì)胞浸潤,說明LOX-1可能是一種特異性的TANs標(biāo)記物。

       

      為了深入解析TRNs不同亞群的異質(zhì)性,研究團(tuán)隊(duì)繼續(xù)對(duì)圖譜中TRNs進(jìn)行聚類分析,鑒定出了4個(gè)TAN亞群和3個(gè)NAN亞群。

       

      值得注意的是,TAN-2亞群CD274(PD-L1)/PDCD1(PD-1)信號(hào)通路顯著上調(diào),提示了TAN對(duì)CD8 T細(xì)胞的免疫抑制作用,這與過去報(bào)道的中性粒細(xì)胞的富集與抗PD-1/PD-L1治療無應(yīng)答有關(guān)的結(jié)果一致[8]。

       

      為了確定TRNs在NSCLC患者中的預(yù)后價(jià)值,研究團(tuán)隊(duì)分析NSCLC患者治療前腫瘤的RNA-seq數(shù)據(jù),這些患者經(jīng)歷了抗PD-L1抗體或化療藥單藥治療。結(jié)果顯示,TRN基因標(biāo)記與抗PD-L1治療應(yīng)答和生存預(yù)后呈明顯負(fù)相關(guān)(p=0.003),但在化療組中并不顯著。

       

      TRN基因標(biāo)記與免疫治療應(yīng)答和預(yù)后的關(guān)系

       

      總的來說,這個(gè)研究在單細(xì)胞水平上對(duì)NSCLC腫瘤微環(huán)境進(jìn)行了全面剖析,不僅著重分析了數(shù)據(jù)稀缺的中性粒細(xì)胞群,對(duì)腫瘤微環(huán)境中具有不同功能特性的TRNs亞群進(jìn)行深入表征,而且還整合了基因組數(shù)據(jù)以及長期隨訪數(shù)據(jù),揭示了中性粒細(xì)胞與免疫治療抵抗和不良生存結(jié)局的關(guān)聯(lián),為后續(xù)開發(fā)中性粒細(xì)胞耗竭劑奠定了基礎(chǔ)。

      參考文獻(xiàn):

      [1] Chen Z, Fillmore CM, Hammerman PS, Kim CF, Wong KK. Non-small-cell lung cancers: a heterogeneous set of diseases [published correction appears in Nat Rev Cancer. 2015 Apr;15(4):247]. Nat Rev Cancer. 2014;14(8):535-546. doi:10.1038/nrc3775

      [2] Eruslanov EB, Bhojnagarwala PS, Quatromoni JG, et al. Tumor-associated neutrophils stimulate T cell responses in early-stage human lung cancer. J Clin Invest. 2014;124(12):5466-5480. doi:10.1172/JCI77053

      [3] Kargl J, Busch SE, Yang GH, et al. Neutrophils dominate the immune cell composition in non-small cell lung cancer. Nat Commun. 2017;8:14381. Published 2017 Feb 1. doi:10.1038/ncomms14381

      [4] Salcher S, Sturm G, Horvath L, et al. High-resolution single-cell atlas reveals diversity and plasticity of tissue-resident neutrophils in non-small cell lung cancer [published online ahead of print, 2022 Oct 27]. Cancer Cell. 2022;S1535-6108(22)00499-8. doi:10.1016/j.ccell.2022.10.008

      [5] Shaul ME, Fridlender ZG. Tumour-associated neutrophils in patients with cancer. Nat Rev Clin Oncol. 2019;16(10):601-620. doi:10.1038/s41571-019-0222-4

      [6] Thorsson V, Gibbs DL, Brown SD, et al. The Immune Landscape of Cancer [published correction appears in Immunity. 2019 Aug 20;51(2):411-412]. Immunity. 2018;48(4):812-830.e14. doi:10.1016/j.immuni.2018.03.023

      [7] Zilionis R, Engblom C, Pfirschke C, et al. Single-Cell Transcriptomics of Human and Mouse Lung Cancers Reveals Conserved Myeloid Populations across Individuals and Species. Immunity. 2019;50(5):1317-1334.e10. doi:10.1016/j.immuni.2019.03.009

      [8] Kargl J, Zhu X, Zhang H, et al. Neutrophil content predicts lymphocyte depletion and anti-PD1 treatment failure in NSCLC. JCI Insight. 2019;4(24):e130850. Published 2019 Dec 19. doi:10.1172/jci.insight.130850


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