癌旁组织预测肺腺癌预后-简单的模型也能发高分

文化   2024-08-16 11:00   黑龙江  

背景

肺腺癌是全球患病率最高的癌症,并在每年造成了大量的患者死亡。尽管近年来在肺腺癌的诊断和治疗取得了巨大进步,仍有30%的早期肺腺癌在切除之后出现复发和进展。因此,对于患者不良预后的预测能够精准地识别出这部分人群,指导临床对于肺腺癌复发患者有效的治疗,降低患者治疗后再进展的风险。以往对于肺腺癌患者的风险预测多集中于患者肿瘤组织的病理特点,基因突变,蛋白质组学和微生物组。然而,这些预测模型并不能够在临床很好地预测肺腺癌患者预后。

癌旁组织作为最直接受肿瘤影响的正常组织,其特点也能代表肿瘤的恶性侵袭行为。因此,通过癌旁组织预测患者可能是一个新的有效预测手段。基于此设想,来自纽约大学的Aristotelis Tsirigos教授及其团队,通过收集符合条件的肺腺癌组织和配对的癌旁组织143例,联合TCGA数据库的肿瘤及癌旁组织配对数据,利用DNA测序,转录组测序及单细胞测序分析了癌旁组织对于肺腺癌患者预后的影响。

作者发现,相比于肿瘤组织,癌旁组织对于肺腺癌患者的预后具有更好的预测能力。进一步研究发现,癌旁组织的炎症信号升高是与肺腺癌患者不良预后相关的核心因素,且这种炎症信号主要是单核细胞的作用。这些结果也表明,靶向炎症信号的免疫疗法可能是改善早期肺腺癌患者预后的潜在手段,这将极大提高临床对于高危肺腺癌患者诊断和治疗。相关研究成果以题为‘Inflammation in the tumor-adjacent lung as a predictor of clinical outcome in lung adenocarcinoma’于2023年11月8日发表在国际著名期刊Nature Communication (IF=14.7)。本文通过简单的预后预测模型也能登上顶级期刊,其背后思路及设计值得大家学习!

结果解读

1.匹配的肺腺癌组织及癌旁组织队列设计及特点

作者最初收集符合条件的配对肿瘤及癌旁组织非小细胞癌样本共587例,随后经过病理筛选出早期肺腺癌369例,保留其中具有两份样本(一份RNA测序,一份DNA测序)的组织,最终纳入了143例匹配的患者队例(图1a)

与TCGA匹配队例数据相比,患者收集的匹配队例具有以下特点:癌旁样本量更大(图1b),随访时间更长(图1c),发生进展患者的数目更多(图1d)。此外,通过对匹配队例患者的生存分析发现,不同复发和进展特点的肺腺癌患者之间的生存差异明显(图1e)。

2. 匹配肺腺癌组织及癌旁组织的基因突变无法有效预测肺腺癌患者临床预后

对匹配患者队列的DNA测序数据进行分析,作者鉴定了常见的早期肺腺癌的突变基因(图2a):EGFR(34%), KRAS(25%), TP53(22%) 和 STK11(7%)。为了分析基因突变对于患者发生复发和进展的影响,作者将患者分成两组:进展组-患者无论发生何种疾病进展都归于该组;非进展组-患者至少五年并未出现任何的疾病进展。通过分析发现,常见的基因突变并不能显著影响患者的生存预后(图2b-c)。但是,肿瘤的突变负荷(TMB)能够在一定程度上预测患者的五年再复发(AUC = 0.706)(图2d)。

图2 早期肺腺癌组织及癌旁组织匹配队例的多组学图谱

3. 癌旁组织的基因表达图谱能够较好表征患者预后

为了进一步表征患者的预后,作者接着分析了肺腺癌组织及癌旁组织的转录组对于患者预后的影响。结果发现肿瘤组织的转录组图谱无法有效预测患者五年复发结局(AUC = 0.62, 95%置信区间= [0.52–0.72]);与之相比癌旁组织的转录组图谱对于患者的五年预后具有较好的表征作用(AUC = 0.83, 95% 置信区间 = [0.75–0.92])(图2e-f)。同时,进一步分析发现,癌旁组织的转录图谱对于患者的局部复发和系统性全身复发均具有较好的预测能力,TCGA数据分析也得到相同结果(附图5)

附图5 基于癌旁组织转录图谱的患者预后模型

4. 基因共表达模块分析显示出癌旁组织的炎症信号激活

作者随后对246例患者转录组数据在癌组织和癌旁组织之间表达变化最大的前1000个基因进行无监督聚类分析,最终获得了20个基因共表达的模块(图3a)。将这些基因表达模块根据其基因在肿瘤及癌旁组织的表达量绘制了肿瘤和癌旁组织的表达图谱(图3b)。同时,作者也分析了这20个模块在肿瘤和癌旁组织之间表达的差异(图3c)。对这20个模块进行癌症相关通路富集分析,发现模块20与炎症激活等癌症标志信号通路高度相关,同时在癌旁组织具有很高的表达量。这些结果说明,模块20可能是癌旁正常组织具有的能够预测肿瘤特性的特征基因表达模块(图3d)。

图3 肺腺癌及癌旁组织的基因共表达模块分析

5. 进展期肺腺癌组织和癌旁组织的转录图谱

作者将患者根据有无进展进行分组,对肿瘤及癌旁组织分别进行差异基因分析,得到了在进展期肺腺癌中发挥作用的差异基因。鉴于以上分析结果表明,模块20可能是影响患者预后的重要基因模块,因此作者分析了模块20在肺腺癌组织及癌旁组织进展期差异基因的分布情况(图4a-c)。结果表明只有模块20的基因在癌旁组织中的表现出在进展期和无进展期间的显著差异。不同模块在有无进展的肺腺癌及癌旁组织中的分布情况也表明,模块20在有无进展的癌旁组织中表现出显著差异(图4d-e)。以上结果表明,模块20是癌旁组织与肺腺癌患者进展相关的核心基因表达模块。

图4 肺腺癌进展中发挥作用的基因共表达模块

6. 模块20与肺腺癌患者多种特征高度相关

为了更好的理解癌旁组织模块20基因与肺腺癌患者的关系,作者分析了模块20基因与患者人口统计学、临床、组织学、遗传学和生存数据之间的联系,发现模块20与患者的复发和进展显著正相关(图5a)。同时,只有模块20与不良预后具有高度相关性(图5b)。在多元回归分析当中,也发现模块20是临床结局的独立预测指标(图5c)。为了进一步分析模块20基因在其他肿瘤的癌旁组织当中作用,作者利用TCGA数据库进行泛癌分析,发现模块20相关的炎症基因与乳腺癌,头颈癌等癌症的不良预后也具有较强的相关性(图5d)。以上结果说明了癌旁组织组织的模块20相关炎症基因是预测肿瘤进展及患者不良因素的核心基因图谱。同时,这种作用不仅仅体现在肺腺癌,在其他多种癌症当中也具有相似作用。

图5 癌旁组织的基因模块与肺腺癌患者其他特征之间的关系

7. 模块20在肺腺癌进展期患者癌旁组织当中多种细胞活性上调

癌旁组织模块20相关的炎症基因在预测患者预后当中具有核心作用,作者进一步利用单细胞数据分析这种炎症信号具体是来源于癌旁组织的何种细胞。作者分析了23对配对的肺腺癌及癌旁组织的单细胞数据,发现癌旁组织主要由上皮细胞、基质细胞、内皮细胞、髓系细胞、自然杀伤性T细胞、B淋巴细胞和肥大细胞,并进一步可分为更多的细胞亚群(图6a-b)。为了探究以上多种细胞亚群对于模块20炎症基因表达的贡献,作者计算了每种细胞亚群的模块20基因评分,发现间质细胞,成纤维细胞、单核细胞、内皮细胞、肥大细胞和肺泡巨噬细胞是表达模块20基因的主要细胞群(图6c-d)。进一步分析这些表达模块20基因的细胞亚群与患者进展预后之间的关系,发现多种细胞亚群在复发和进展的患者当中表现出模块20基因表达上调(图6e)。值得注意的是,单核细胞的模块20基因表达高低与患者预后显著相关(图6f)。这提示癌旁组织当中影响肺腺癌患者进展的主要因素可能与单核细胞的过度炎症激活相关。

图6 肺腺癌癌旁组织的单细胞分析

总结

基于先前对于肺腺癌患者预后模型的种种限制,作者创新性提出利用癌旁组织预测肺腺癌患者的临床预后。通过对收集的143例肿瘤组织和癌旁组织匹配患者样本的DNA测序,转录组测序数据进行联合分析,作者确定了癌旁组织的转录图谱对患者的预后具有更好的预测能力。同时,这种转录图谱的核心基因是模块20相关的炎症基因。进一步利用单细胞数据发现,这种模块20相关的炎症基因主要来自于癌旁的单核细胞,表明癌旁组织的单核细胞炎症激活是影响患者预后的关键因素,未来可以利用靶向单核细胞的免疫疗法改善肺腺癌患者的预后。全文逻辑清晰,层层递进,最终确定了癌旁组织的单核细胞炎症激活是影响肺腺癌患者进展预后的核心因素,能够很好的预测肺腺癌患者的临床结局。

点评

  1. 本文的一大亮点是利用癌旁组织预测肺腺癌患者未来肿瘤进展的情况,且收集的样本量大(143例),能够很好的为患者的假设提供强有力的支持;

  2. 本文的核心在于作者是如何证明癌旁组织的转录图谱特点相较于肿瘤组织具有更好的预测能力,作者比较了肺腺癌组织和癌旁组织多种特点预测患者临床结局的效能(附加材料),最终确定了癌旁组织的预测能力要优于肿瘤组织;

  3. 在选择癌旁组织的核心基因模块时,模块20作为既在癌旁组织高度表达又能在多种癌症信号当中高度富集,这种在两种组织之间都具有高度相关性的基因,可能就是联系癌和癌旁组织之间关系的核心基因集,这种选取核心基因模块分析的思路值得学习,这也是本文作者进行后续研究的重点;

  4. 其实癌旁组织的特点受到取材部位的很大影响,因此,在规定何为能够预测肿瘤患者结局的癌旁组织时,还需要一个客观的指标,这能够进一步提升其临床实用性;同时,针对癌旁组织的单核细胞的炎症信号激活,如果能结合药物预测确定有效的治疗药物并进行初步验证,或许又能给文章增添更高的价值;

总而言之,作为一篇能够通过预测模型登上NC期刊的文章,这篇文献背后的思路和创新点还是值得大家深思和学习。癌旁组织的研究目前还未得到大家重视,然而这篇文章的设计为我们提供了新的研究思路,癌旁组织或许可以成为新的研究资源。

参考文献

Dolgalev, I., Zhou, H., Murrell, N., et al. (2023). Inflammation in the tumor-adjacent lung as a predictor of clinical outcome in lung adenocarcinoma. Nature communications14(1), 6764. https://doi.org/10.1038/s41467-023-42327-x

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