小编为大家带来这篇今年1月发表在Cancer Cell（IF= 50.3）上的文章，更好地了解肿瘤微环境中癌症相关成纤维细胞（CAFs）的细胞异质性和相互作用有助于开发个性化疗法。研究根据具有不同空间分布的 11 种 CAF 表型确定了四个预后患者组，并表明 CAF s是影响患者生存的独立预后因素，肿瘤样 CAFs 的存在与预后不良密切相关。相比之下，炎性CAFs和干扰素响应CAFs与炎性肿瘤微环境和较高的患者生存率相关。高密度的基质 CAFs与低免疫浸润相关，与患者生存率负相关。
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癌症相关成纤维细胞表型与非小细胞肺癌患者的预后相关1. 对 1000 多名患者的 CAF 异质性进行成像质谱分析；CAFs 推动肿瘤组织间质纤维化，导致细胞外基质（ECM）沉积和重塑增加，并通过排斥免疫细胞积极阻碍抗肿瘤免疫反应。在包括 NSCLC 在内的许多肿瘤类型中，CAFs 都会影响治疗疗效。CAFs 通过调节炎症、改变基质的产生排斥 T 细胞或促进细胞存活来发挥其促肿瘤作用。某些 CAF 亚型还具有肿瘤抑制功能，并与治疗效果的改善有关。由于 CAFs 具有促进和抑制肿瘤的特性，最近已成为潜在的治疗靶点，但以肿瘤基质为靶点的临床试验迄今尚未成功。
在这里，研究使用 IMC描述了异质性 CAF 表型以及这些细胞与 NSCLC 中肿瘤和免疫细胞的相互作用。在该数据集中确定了之前注释的大多数 CAF 类型，表明 CAF 表型是 NSCLC 的一个强有力的预后因素，并确定了与患者良好和不良预后相关的特定 CAF 表型。此外，还发现不同类型的CAF在TME （tumor microenvironment, 肿瘤微环境）中的空间分布各不相同。我们的数据为未来的机理研究奠定了基础，以确定哪些 CAF 表型会对肿瘤生长产生因果影响或改善免疫浸润。
样本中包括 618 例病理学家分类的 LUADs 和 401 例 LUSCs，其余51例混合型或未定义型。大多数癌症处于 1-2 期，60 名患者的肿瘤处于 4 期。82名接受过新辅助治疗的患者未纳入生存率分析，其他987例样本均未接受过治疗。730名患者在确诊时是吸烟者；26名患者被确认为曾经吸烟，86名患者从未吸烟。228名患者的吸烟状况和所有患者的种族情况不详。确诊时，503 名患者发现淋巴结转移，90 名患者发现远处转移。在所有患者中，有 480 人在 15 年的随访中复发。除缺氧性 tCAFs 外，所有细胞类型在两个核芯中的分布都是相同的。研究还采集了正常肺部和其他肺部疾病患者的 92 个核芯图像作为染色对照。研究用5 种金属标记的抗体对 TMA 进行染色，进行 IMC 分析，并以单细胞分辨率对由此产生的高度复用图像中的标记物表达进行量化（图 1A）。然后将这些数据用于细胞表型分析以及细胞类型和空间结构与存活率等临床参数的相关性分析（图 1B）。选择抗体的目的是确保全面分析 CAFs 和 TME 的其他细胞（图 1C）。使用 ilastik训练和 CellProfiler生成了细胞掩膜和肿瘤-间质掩膜（图 2A），显示了每个细胞的预期平均标记物（SMA 和 panCK）表达量。在细胞表型分析中，首先使用基于panCK表达的高斯混合模型将所有细胞分为肿瘤细胞和非肿瘤细胞。非肿瘤细胞进一步分为免疫细胞、内皮细胞和CAFs。然后将免疫细胞分为髓系细胞（HLA-DR+ 和 CD68+）、中性粒细胞（MPO+）、B 细胞（CD20+）和 T 细胞（CD3+）。T 细胞进一步分为表达 CD4 的细胞和表达 CD8 的细胞，然后这两种类型的细胞又进一步分为 IDO+、PD-1+、TCF1/7+ 和分裂期 Ki-67+ 细胞。CD4+/FOXP3+ 细胞被鉴定为调节性 T 细胞。内皮细胞分为血液内皮细胞（CD31+/vWF+/LYVE-1-/CD146+）、淋巴内皮细胞（LYVE-1+/CD146+）和高内皮静脉（PNAd+）。肿瘤细胞进一步分为非缺氧细胞（panCK+/CAIX-）和缺氧细胞（panCK+/CAIX+）（图 2B）。CAFs被鉴定为表达波形蛋白、SMA、FAP、PDGFR-β和缺乏panCK表达的细胞。所有核芯都显示了不同比例的肿瘤细胞、基质细胞和免疫细胞（图 2C）。大约 50% 的细胞被归类为肿瘤细胞，20% 的细胞被归类为基质细胞，20% 的细胞被归类为免疫细胞；大约 10% 的细胞无法用此方法进行分类（图 2D、E）。研究观察到这些一般细胞类型的组成与分级、转移或复发等临床参数之间没有关联（图 2C）。为了了解CAFs是否与TME的不同状态以及NSCLC的肿瘤进展相关，首先分析了队列中的CAF表型。在本文分析的 NSCLC 队列中也存在先前定义的 CAF 类型，其中包括 ifnCAFs（IDO+）、tCAFs（CD10+/CD73+）、缺氧 tCAFs（CAIX+/CD10+）、iCAFs（CD34+/CD248+）、vCAFs（CD146+/CD34-）、dCAFs（Ki-67+）、SMA CAFs（SMA+/FAP-/MMP-/Collagen-）和缺氧 CAFs（CAIX+）。还鉴定了PDPN CAFs（PDPN+），是本NSCLC数据集所独有的，并将胶原表达的CAFs分为mCAFs（MMP11+/SMA+/Collagen+）和胶原CAFs（Collagen+/FN+/MMP11-/SMA-）（图3A-D）。其中，SMA CAFs 占 CAFs 的最大比例，其次是 mCAFs、vCAFs 和 iCAFs；所有 CAF 类型都存在于 LUAD 和 LUSC 样本中（图 3A 顶部）。由于缺乏合适的周细胞标记物 RGS5 抗体，无法区分周细胞和成纤维细胞。这对 SMA CAFs 和 vCAFs 尤为重要，因为它们的特征标记（分别为 SMA、CD146 和 PDGFR-β）在血管周围非常丰富。但目测评估显示，SMA CAFs 和 PDGFR-β+ CAFs 并不完全聚集在血管结构周围，这表明这些细胞并不完全是周细胞或平滑肌血管细胞（图 3D）。然而，由于目前无法定义周细胞，它们很可能与血管细胞附近的其他 CAF 表型合并，尤其是 CD146+ vCAF。根据 CAF 类型的比例将患者分为四组（图 3E、F），第一组富集于 SMA CAFs，第二组富集于基质和胶原 CAFs，第三组富集于几种 CAF 类型，包括 tCAFs、缺氧 CAFs、缺氧 tCAFs 和 vCAFs，第四组富集于 iCAFs 和 ifnCAFs。接下来，探索肿瘤中的 CAF 类型和组成是否与患者的预后或临床表现有关。对总生存期长于或短于中位数（本队列中为 3 年）的患者进行比较，发现ifnCAFs 和 iCAFs与较长的生存期相关，而所有其他 CAF 类型则与较短的生存期相关（图 4A）。同样，在15年随访期内复发的患者中，再次证实这些CAF类型与患者的不良预后有关。接下来研究了 CAF 组是否与不同的生存期相关。CAF第1组和第4组富含预后良好的CAFs，第2组和第3组富含预后不良的CAFs；这些组别在总生存率上确实存在显著差异（图4B）。虽然组中 LUAD 和 LUSC 肿瘤的分布不尽相同，但在根据肿瘤类型校正的 Cox 比例风险（CoxPH）模型中，这些组之间的预后差异依然存在（图 4C），这表明这些影响不能仅由肿瘤类型来解释。该模型还对分级进行了校正，LUAD的分级与组织学生长模式相关，这再次表明患者组间的预后差异与LUAD亚型无关。对某些单个CAF类型高低分层的患者进行分析也显示出与生存期的相关性，SMA CAFs、ifnCAFs和iCAFs比例高（仅在LUSC中）与生存期延长相关（图4D），而缺氧CAFs、胶原CAFs和tCAFs比例高（仅在LUAD中）与生存期缩短相关（图4E）。考虑了所有 CAF 类型和所有临床因素的lasso回归 CoxPH 模型选择了 tCAFs 和缺氧 tCAFs 的比例作为不良预后的独立预测因子，ifnCAF、dCAF 和 SMA CAF 的比例是良好预后的预测因子（图 4F）。总之，差异丰度分析表明，特定的 CAF 类型和组成与 NSCLC 的预后相关。为了进一步了解特定 CAF 类型预后价值的潜在机制，研究了它们与化疗耐药性和转移之间的关系，化疗耐药性和转移是 NSCLC 患者不良预后的临床相关驱动因素。在 LUAD 和 LUSC 中，新辅助治疗组的 dCAFs 明显增多（图 5A 、B），在新辅助治疗的 LUSC 中，SMA CAFs 也明显增多（图 5B），这表明治疗后基质发生了反应性重塑。在 LUAD 中，未经治疗的患者富含 ifnCAFs 和 tCAFs（图 5A）。![]()
接下来，检查了术后接受化疗的肿瘤，并分析CAF 类型的分布是否与复发有关，从而是否可能与耐药性有关。在未复发的 LUAD 和 LUSC 患者与复发的患者中，发现到 ifnCAFs 明显富集（图 5C 、D）。两种肿瘤类型与复发的关系不同，在LUAD中，dCAFs、胶原CAFs和tCAFs与复发显著相关（图5C），而在LUSC中，PDPN CAFs、缺氧tCAFs和缺氧CAFs与复发显著相关（图5D）。接下来，试图研究原发肿瘤中的 CAF 类型是否与转移的发生相关，首先比较了有无淋巴结转移患者的 CAF 类型丰度。观察到阳性预后iCAFs和SMA CAFs在没有淋巴结播散的患者中富集，而阴性预后tCAFs、缺氧CAFs和缺氧tCAFs则显示出相反的效果（图5E、F）。接下来，将诊断时有远处转移的患者与匹配对照组进行了比较，发现较高比例的 tCAFs 与诊断时的远处转移相关，而 dCAFs 则显示出相反的效应（图 5G）。综上所述，这些结果证明 tCAFs 和低氧 tCAFs为 NSCLC 的不良预后因素， ifnCAFs、iCAFs、SMA CAFs 和 dCAFs为 NSCLC 的良好预后因素。接下来，研究试图了解所定义的预后 CAF 类型是否与不同的免疫组成有关。研究发现，预后不良组（2、3）富含缺氧肿瘤细胞和中性粒细胞，但免疫细胞类型很少（图 6A）。相比之下，两个预后良好组（1、4）显示出总体免疫细胞富集的表型，几乎没有缺氧现象，这表明这些患者组的 TME 状态更加炎症。tCAFs和PDPN CAFs含量高的TMEs是个例外，它们富集了PD-1+/CD4+ T细胞、IDO+ T细胞、中性粒细胞、调节性T细胞和髓系细胞，表明免疫衰竭。总之，这些数据表明，CAF 类型和由 CAF 组成定义的预后组与不同的 TME 状态相关。预后不良组及其 CAF 类型出现在富含衰竭免疫细胞和缺氧的肿瘤中，相比之下，预后良好组及其 CAF 类型出现在更具炎症性的 TME 中。![]()
由于 CAF 类型与具有不同特征的 TMEs 相关联，研究分析了各细胞类型在 NSCLC TMEs 中的空间分布。研究定义了肿瘤-基质掩膜，确保基本细胞类型确实定位在预期的区域，并计算了每个细胞到最近的肿瘤-基质界面的距离。发现不同类型 CAF 的空间分布存在显著差异。SMA CAFs 和 mCAFs 几乎都在基质区，而缺氧 tCAFs 几乎都在肿瘤区。此外，tCAFs 和 iCAFs 通常出现在肿瘤区室，而 ifnCAFs 则聚集在肿瘤-基质界面。这些结果与肿瘤类型无关（图 6B）。接下来，评估了CAFs与所有其他细胞之间的成对空间相互作用及其与TME内不同结构的关联。SMA CAFs、mCAFs 和 vCAFs 在空间上相互靠近，vCAFs 和 iCAFs 靠近血液和淋巴内皮细胞，与肿瘤类型无关（图 6C 、D）。后一种观察结果可能解释了 iCAFs 出现在肿瘤区的原因，即血管被纳入肿瘤掩膜（图 6C）。ifnCAFs靠近IDO+/CD4+和IDO+/CD8+ T细胞，这可能是周围细胞刺激IFN的结果；然而，只有ifnCAFs和IDO+/CD8+ T细胞与肿瘤细胞的相互作用得分呈阳性。预后不良的 tCAFs 与其他类型的细胞没有表现出强烈的空间相互作用，但与肿瘤细胞和 ifnCAFs 有轻微的相邻倾向。所有缺氧细胞都聚集在一个缺氧邻域中，该邻域包括胶原 CAFs 和一定程度的 tCAFs。胶原 CAFs 与 mCAFs 也有很强的相互作用。SMA CAFs 和 mCAFs 显示出最多的细胞相互作用，这可能反映了它们的高丰度，而 dCAFs 和 PDPN CAFs 则没有显示出强烈的相互作用，这与它们在 TME 中的相对稀疏性一致。按肿瘤类型分列的邻域分析显示了类似的模式（图 6C）。纤维化和致密的基质会阻止免疫细胞进入肿瘤，从而导致患者预后不良。数据显示，mCAFs 是肿瘤基质的主要成分（图 3E）。与其他患者组相比，mCAFs-富集的第 2组免疫细胞耗竭（图 6A）。因此，研究分析了 mCAF 密度对免疫细胞空间分布的影响，比较了按中位 mCAF 密度分层的 LUSC 患者的细胞相互作用（图 7A）。此外，与高密度 mCAF的患者相比，低密度mCAF的患者中所有免疫细胞，包括 CD4+ 和 CD8+ T 细胞、B 细胞、骨髓细胞和中性粒细胞在肿瘤-基质界面附近或侵入肿瘤的频率明显更高；离肿瘤越远则效果相反（图 7B）。这种效应在高密度mCAF（图 7C）和低密度（图 7D）样本的图像中也很明显。其他 CAF 类型均未显示出这种效应。因此，研究数据表明，mCAF的密度可能会导致NSCLC患者纤维化，影响免疫细胞进入肿瘤，从而导致患者预后不良。![]()
总之，研究表明，TME 中的成纤维细胞表型是影响 NSCLC 患者预后的一个重要因素。研究数据为预后良好和预后不良的 CAF 类型提供了证据。tCAFs的存在与预后不良密切相关，并与肿瘤缺氧和免疫耗竭的微环境有关。相比之下，表达 CD34 和 CD248 的 iCAFs 以及 ifnCAFs 与炎性肿瘤微环境和较高的患者总生存率有关。了解肿瘤组织间质中的细胞过程和相互作用，以及它们如何与疾病进展和患者预后相关联，对于患者分层、疗法开发以及最终的精准肿瘤学应用至关重要。对基质细胞的研究尤为重要。首批广泛针对肿瘤基质的实验性疗法在临床研究中并不成功，这表明需要更精确的基质靶点。本研究确定了 NSCLC 基质中的预后细胞因素，确定了 LUAD 和 LUSC 中的单个 CAF 类型，并研究了这些细胞在 TME 中的组成和空间组织，以及它们与包括生存期在内的临床参数的关系。研究从多个角度分析了CAFs在NSCLC的预后作用，以及其在TME中的作用，试图分析其作用机制，为肿瘤精准治疗提供依据，为肿瘤治疗提供新靶点。Cords L, Engler S, Haberecker M, Rüschoff JH, Moch H, de Souza N et al. Cancer-associated fibroblast phenotypes are associated with patient outcome in non-small cell lung cancer. Cancer Cell 2024.更贴合临床的生信分析定制
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