|
论文DOI链接:
https://link.springer.com/article/10.1007/s43657-023-00133-x
论文pdf链接:
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s43657-023-00133-x.pdf
引用格式:
Shi, Y., Wu, Y., Li, F. et al. Investigating the Immunogenic Cell Death-Dependent Subtypes and Prognostic Signature of Triple-Negative Breast Cancer. Phenomics (2024). https://doi.org/10.1007/s43657-023-00133-x
免疫疗法已成为治疗三阴性乳腺癌(TNBC)一种有希望和有效的方法。该研究成功确定了在TNBC中免疫原性细胞死亡(ICD)依赖的两个亚型。在此基础上,该文研究者构建了TNBC患者的ICD相关预后模型,同时深入挖掘了潜在的生物标志物作为免疫检查点阻断的潜在靶点,这可能有助于识别个体化临床策略的靶向有效药物。
研究背景
TNBC在所有乳腺癌病例中占比约为10-15%。相较于其他乳腺癌亚型,TNBC以其侵袭性强而著称,具体表现为快速生长,诊断后转移的风险较高,治疗后复发的趋势增加。ICD代表了一种独特的调控性细胞死亡形式,其特点在于死亡细胞能够呈递刺激免疫应答的抗原表位。这一过程可以激活免疫系统,促使癌细胞的清除。
癌细胞的免疫原性死亡通过激活树突状细胞并随后启动特异性T细胞应答,从而触发有效的潜在抗肿瘤免疫反应。随着对特异性诱导剂的识别,ICD被用于抗肿瘤治疗开始被实现。ICD诱导剂可以单独使用,也可以与其他抗肿瘤治疗方法联合使用。尽管ICD在某些癌症类型中的作用已经被报道,但其在TNBC中的生物学机制尚不清楚。
在这项研究中,作者系统地描述ICD过程的变化,并阐明与TNBC中ICD相关的调控模式。此外,作者还比较了分子机制和肿瘤免疫微环境(TIME)的差异,为TNBC患者构建了有价值的ICD依赖特征。这一研究有望深入挖掘TNBC中ICD的潜在机制,为未来的免疫疗法研究提供重要的指导。
研究结果
为深入探讨TNBC中免疫原性死亡过程的失调,作者首先对比观察了TNBC样本与正常样本中免疫原性细胞死亡(ICD)特征基因的差异表达(图1a),并将这些基因映射到STRING数据库(https://string-db.org/)的蛋白质-蛋白质相互作用网络中,他们发现ICD特征基因之间存在密切联系(图1b)。通过单因素Cox比例风险回归分析表明,失调的ICD基因,如IFNB1、CD8A和IFNG,是患者总生存(OS)的保护因素(图1c)。此外,作者通过对16例TNBC样本进行ICD相关基因的定量逆转录聚合酶链反应(qRT-PCR)分析,以验证它们的表达变化。上述结果提示,在TNBC患者中,ICD相关基因存在异常表达,可能参与了肿瘤的进展和转移,并有望成为判断预后的重要指标。
图1 TNBC中失调的免疫原性细胞死亡过程。
作者通过在TNBC队列(GSE103091,n = 107)中进行一致性聚类分析,成功发现了两个典型亚型(图2a-c)。Cluster 2的总生存期明显长于Cluster 1(图2d),并且Cluster 2的无转移生存期也显著优于Cluster 1(图2e)。作者还进一步揭示,两种ICD依赖性亚型的主要差异基因(DEGs)与免疫应答相关的生物学过程和通路有关(图2f)。为了更深入地探索不同亚型之间的生物过程变化,作者评估了癌症标志物的差异。Cluster 1患者明显富集TGF-β和NOTCH信号通路、血管生成和糖酵解通路,这提示了肿瘤的进展和不良预后。相反,Cluster 2患者显著富集干扰素γ/α反应和凋亡通路,表明免疫炎症微环境的改善有助于患者的生存(图2g)。
图2 ICD依赖的TNBC亚型的鉴定和表征。
由于两种ICD依赖性亚型在免疫反应方面存在实质性差异,作者随后对这两种亚型的TIME进行了详细表征。整体免疫浸润评估显示Cluster 2表现出肿瘤微环境的ESTIMATE、免疫和基质评分明显较高(图3a-c),与此同时,Cluster 2中的肿瘤纯度显著降低(图3d)。接下来,作者利用CIBERSORT计算了22种特定免疫细胞亚型的浸润情况。研究结果表明,Cluster 2呈现出活化的免疫微环境,而Cluster 1则表现为免疫抑制性微环境。这些不同的TIME和癌症标志特征表明,Cluster 1和Cluster 2分别对应于免疫“cold”和“warm”表型。
图3 ICD依赖性亚型表征不同肿瘤免疫微环境。
基于差异表达基因,作者构建了一套评分系统Score,以量化个体TNBC患者的ICD模式。根据Score的中值,将样本分为High和Low两类。结果显示,相较于High组患者,Low组表现出较好的预后生存图(图4a-e)。值得关注的是,这种预后特征在外部验证集中也显示出良好的预测性能。GSE96058患者的1年和3年AUC分别为0.723和0.634(图4f)。
图4 ICD评分的构建和验证。
为了进一步验证ICD评分的预后价值是否独立,作者进行了采用变量的单变量和多变量Cox分析,校正其他临床病理因素来确定Score是否是总生存(OS)的独立预后因素。在两个数据集中,ICD评分与TNBC患者的总生存率显著相关(p=0.04,HR=2.30,95% CI=1.03-5.15;GSE96058的250 p=0.007,HR=3.51,95% CI=1.41-8.74,图4h)。这些结果表明,ICD评分是OS的独立预测因子。
结论
在这项研究中,作者成功验证了TNBC中失调的ICD过程,并确定了两种ICD依赖亚型,这两种亚型在肿瘤免疫微环境(TIME)和癌症标志特征上展现出显著的特征。Cluster 1和Cluster 2分别对应于免疫的“冷”和“热”表型。此外,作者开发了ICD评分标签,该标签显示了预后功效,为癌症患者的治疗提供了新的见解。然而,作者仍需进一步的数据来全面评估其在预后中的价值。此外,需要更多的研究来预测TNBC患者治疗中的预期益处。
这项研究为我们深入理解TNBC的异质性提供了重要线索,并为未来的治疗和预测模型的发展提供了有益的信息。然而,鉴于临床数据的多样性,研究者在进一步的实验和大规模病例研究中可能需要更广泛的数据验证和进一步探索。这将有助于确保ICD评分的准确性和可靠性,为患者提供更加精准的治疗方案。
Abstract
Recently, immunotherapy has emerged as a promising and effective method for treating triple-negative breast cancer (TNBC). However, challenges still persist. Immunogenic cell death (ICD) is considered a prospective treatment and potential combinational treatment strategy as it induces an anti-tumor immune response by presenting the antigenic epitopes of dead cells. Nevertheless, the ICD process in TNBC and its impact on disease progression and the response to immunotherapy are not well understood. In this study, we observed dysregulation of the ICD process and verified the altered expression of prognostic ICD genes in TNBC through quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR) analysis. To investigate the potential role of the ICD process in TNBC progression, we determined the ICD-dependent subtypes, and two were identified. Analysis of their distinct tumor immune microenvironment (TIME) and cancer hallmark features revealed that Cluster 1 and 2 corresponded to the immune “cold” and “hot” phenotypes, respectively. In addition, we constructed the prognostic signature ICD score of TNBC patients and demonstrated its clinical independence and generalizability. The ICD score could also serve as a potential biomarker for immune checkpoint blockade and may aid in the identification of targeted effective agents for individualized clinical strategies.
通讯作者
刘胜
医学博士,主任医师,二级教授,博士生导师,博士后合作导师。现任上海中医药大学研究生院常务副院长、国家中医药管理局三级实验室—中药药理实验室主任。长期致力于中医药防治乳腺疾病的临床及基础研究,先后主持国家自然科学基金、国家中医药行业科研专项、上海市“科技创新行动计划” 医学创新研究等临床及基础研究项目20余项。先后荣获上海市医学科技成果三等奖(2005年)、上海市科技进步三等奖(2007、2008年)、教育部高等学校科学技术进步奖二等奖(2008年)、上海中医药科技奖一等奖(2020年)、中华中医药学会科学技术奖三等奖(2021年)、上海中医药科技奖二等奖(2022年)等多项成果奖项。获得发明专利3项,以第一作者或通讯作者发表论文计127篇,其中SCI收录论文40篇,累计影响因子达150余分。
第一作者
史有阳
医学博士,上海中医药大学附属龙华医院乳腺外科主治医师,主要从事乳腺良、恶性疾病的中西医结合治疗。2020年博士毕业于上海中医药大学,2019-2020年哈佛大学医学院附属布莱根妇女医院博士联合培养。目前主持国家科学自然资金青年项目1项、参与上海市科委等课题研究3项,发表科技论文10余篇,其中第一作者SCI论文8篇。参编论著一部,获得2022年上海市中医药学会科技进步二等奖。
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-11-2 00:23
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社