Cancer Cell丨非小細胞肺癌單細胞分析細化了腫瘤分類和患者分層
原創(chuàng)?珍奇?圖靈基因?今天
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撰文：珍奇
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本研究通過多尺度單細胞分析對更大的患者隊列進行分析，從而定義在腫瘤微環(huán)境中誘導(dǎo)的分子免疫狀態(tài)；通過測序?qū)⒚庖呒毎膯渭毎?RNA?測序（scRNA-seq）的結(jié)果與轉(zhuǎn)錄組和表位的細胞索引（CITE-seq）相結(jié)合兵琳；揭示了一種腫瘤間變異性模式烁落，該模式在多個大量?RNA?數(shù)據(jù)集中得到驗證，并與多種腫瘤類型的?TMB?和腫瘤驅(qū)動突變相關(guān)歌馍；驗證了這種免疫模式為接受檢查點阻斷治療的患者帶來了預(yù)后益處。
當前針對大多數(shù)轉(zhuǎn)移性和局部晚期非小細胞肺癌?(NSCLC)?患者的一線治療方式是PD-1/PD-L1?軸的免疫檢查點阻斷劑，盡管檢查點阻斷劑提高了總生存期?(OS)宠默，但大多數(shù)患者并未獲得很好的臨床效果，并且同時還承受著藥物的毒性作用灵巧。2021年11月11日搀矫，Miriam Merad團隊在《Cancer Cell》雜志上發(fā)表了一篇名為“Single-cell analysis of human non-small cell lung cancer lesions refines tumor classification and patient stratification”的文章，他們通過使用?scRNA-seq?和CITE-seq?對最大的?NSCLC?隊列進行了分析刻肄，闡明了未經(jīng)治療的免疫反應(yīng)共享和可變元素瓤球，并確定了腫瘤突變負荷和?TP53?突變的獨立免疫修飾效應(yīng)，形成了新抗原敏弃、驅(qū)動突變和免疫狀態(tài)結(jié)合以驅(qū)動免疫治療反應(yīng)的精細模型卦羡。
為了探測腫瘤微環(huán)境中免疫細胞的轉(zhuǎn)錄狀態(tài)，他們分析了來自接受切除手術(shù)且未經(jīng)治療的早期?NSCLC?患者的細胞麦到。scRNA?圖譜使用批次感知算法進行聚類以合并患者的數(shù)據(jù)绿饵。基于?RNA?的聚類確定了?6?個區(qū)室中的?49?個免疫簇瓶颠，包括?T?細胞拟赊、B?細胞、漿細胞粹淋、肥大細胞吸祟、漿細胞樣樹突細胞?(pDC)?和單核吞噬細胞?(MNP)瑟慈。總體而言屋匕，來自?35個腫瘤和?29?個匹配的?nLung?樣本的?361,929?個單細胞被分類為?30?個帶注釋的轉(zhuǎn)錄狀態(tài)葛碧。簇映射在?590?到?23,812?個細胞之間，所有簇都包括來自多個患者的細胞过吻。CITE-seq?數(shù)據(jù)使用完善的蛋白質(zhì)標記證實了細胞身份进泼，并驗證了在不同微環(huán)境下所觀察到的腫瘤特征是穩(wěn)健且可重復(fù)的。
DC在經(jīng)scRNA-seq?和?CITE-seq解析之后可分為cDC1疮装、cDC2缘琅，它們又被稱為富含調(diào)節(jié)分子的成熟?DC?簇?(mregDC)。DC3?是最普遍的?DC?亞型廓推，這些亞型在腫瘤中增加刷袍，mregDCs?是最罕見的，cDC1?在腫瘤中的比例大大減少樊展。mregDC?的激活譜對于誘導(dǎo)腫瘤導(dǎo)向的?T?細胞反應(yīng)至關(guān)重要呻纹，因此他們檢查了?mregDC?在腫瘤中的分布，通過對DC-LAMP?和?PD-L1?進行染色专缠，發(fā)現(xiàn)編碼基因的轉(zhuǎn)錄本在?mregDC?簇中高度富集雷酪。
MF?中經(jīng)典標記基因的表達可識別肺泡?MF (AMF)、間質(zhì)?MF (IMF)涝婉、CD14+?和CD16+?單核細胞哥力、MoMF?以及AZU1+ MF群體。為了評估?IMF?是否可以進一步細分墩弯，他們使用報告的前?50?個基因?qū)?IMF?進行評分吩跋，以區(qū)分?CX3CR1+?和?LYVE1+ IMF。CITE-seq?分析驗證了基于轉(zhuǎn)錄的注釋和與?MF?亞群相關(guān)的新表面標記渔工。
CITE-seq?分析鑒定了具有自然殺傷?(NK)?樣特征（TNK-like）锌钮、升高的GZMK（TGZMK）、與組織駐留相關(guān)的基因（ITGA1轉(zhuǎn)錄物和?CD103?和?CD69?蛋白引矩；CD8+ Trm）梁丘，以及一個富含?IFNG、GZMB旺韭、LAG3氛谜、CXCL13?和?HAVCR2?轉(zhuǎn)錄物以及增加的?PD-1、ICOS?和?CD39?蛋白（Tactivated)?的CD8+ T細胞区端。其他簇主要由CD4+?細胞組成值漫，可以分為?Treg、Trm珊燎、表達與中樞記憶一致的特征的細胞或原初細胞（TCM/naive-like-I）惭嚣，以及表達該特征和組織駐留特征的中間水平的細胞（TCM/naive-like-II）。接下來他們對來自三名患者的組織進行配對?scRNA-seq/TCR-seq悔政，通過在nLung晚吞、腫瘤或兩者中的擴展來劃分?TCR，表明這些劃分之間存在差異表型富集谋国。在nLung?中槽地，結(jié)果表明?Tactivated?在腫瘤中的積累部分是由于局部克隆擴增所致。此外芦瘾，B?細胞和漿細胞在腫瘤中增加捌蚊，而?B?細胞/漿細胞比率及漿細胞同種型比率沒有顯著的整體擾動。
為了確定可能驅(qū)動患者多樣性的細胞表型之間的聯(lián)系近弟，他們將跨腫瘤的譜系歸一化細胞類型頻率相關(guān)聯(lián)缅糟，揭示了?Tactivated、IgG+?漿細胞和?MoMF-II?之間的高度相關(guān)性祷愉；因此窗宦，他們將這一組統(tǒng)稱為肺癌激活模塊?(LCAMhi)。與?LCAMhi?最抗相關(guān)的細胞類型是B?細胞二鳄、TCM/naive-like-II赴涵、AMF、cDC1订讼、cDC2?和?AZU1+ MF (LCAMlo)髓窜。通過等于這些細胞類型的幾何平均值的分數(shù)對患者進行排序顯示，患者在這方面進行了很好的分層欺殿。他們將這種分層的極值分別稱為?LCAMhi?和?LCAMlo?患者寄纵。包括來自外部數(shù)據(jù)集的樣本支持整體模式。這種分層與譜系頻率的變化沒有很強的相關(guān)性祈餐，LCAMhi?和LCAMlo?組都顯示譜系頻率變化與整體腫瘤與?nLung?的差異一致擂啥，包括更少的?NK?和更多的?B?細胞和漿細胞。他們還觀察到?LCAMhi?患者中?T?細胞和骨髓細胞之間的IFNG-IFNGR?強度增加帆阳。與?IFNG?反應(yīng)一致哺壶，LCAMhi?患者在骨髓和?T?細胞之間具有更高的?CXCL9/10/11-CXCR3?軸激活。LCAMhi?和?LCAMlo?患者之間?LR?強度的差異支持?LCAM?患者分層蜒谤，并提供對可能潛在?LCAM軸發(fā)展的免疫細胞串擾的洞察山宾。
為了找出整體?LCAM?評分是否與特定的基質(zhì)群體相關(guān)，他們導(dǎo)出了特定于在八位NSCLC?患者的公共數(shù)據(jù)集中確定的個體群體的基因列表鳍徽，并使用這些列表來量化TCGA LUAD?數(shù)據(jù)中的富集资锰。結(jié)果表明，整體?LCAM?評分與癌癥相關(guān)成纖維細胞(CAF)?評分相關(guān)阶祭，與正常成纖維細胞評分反相關(guān)绷杜。
雖然TP53?突變常伴隨著對檢查點阻斷有反應(yīng)的?LUAD?腫瘤出現(xiàn)直秆，且?TP53?突變狀態(tài)(TP53mut)?與腫瘤微環(huán)境中的?CD8+ T?細胞相關(guān)，但免疫-個別突變的相關(guān)影響一般沒有與?TMB?的影響進行比較鞭盟。為了確定這些發(fā)現(xiàn)是否存在于其他腫瘤類型中圾结，他們對TCGA?肺鱗狀細胞癌?(LUSC)?病例進行了類似的分析。發(fā)現(xiàn)表明?LCAM?可能代表了多種癌癥中存在的一種常見的免疫激活模式齿诉。
綜上筝野，本模型確定了一種免疫激活特征，該特征源自?scRNA-seq?和?CITE-seq?定義的免疫表型粤剧，作為腫瘤相關(guān)抗原負載和驅(qū)動突變狀態(tài)的整合者歇竟，與整體免疫含量無關(guān)，并與對檢查點封鎖的反應(yīng)相關(guān)聯(lián)抵恋。因此焕议，研究者認為LCAM軸可以作為更直接的抗原特異性、抗腫瘤免疫激活的衡量標準馋记。
教授介紹：
Miram Merad号坡，阿爾及利亞癌癥免疫學(xué)教授，紐約西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院精密免疫學(xué)研究所所長梯醒，2018年威廉·科利基礎(chǔ)免疫學(xué)杰出研究獎的核心人物宽堆，美國國家科學(xué)院院士。Merad教授曾確定了組織常駐巨噬細胞譜系茸习，并揭示了其在器官生理學(xué)和病理生理學(xué)中的獨特作用畜隶。她發(fā)現(xiàn)了這種巨噬體對癌癥進展和炎癥性疾病的影響，目前正在致力于開發(fā)針對這些疾病的新型巨噬體靶向療法号胚。除了巨噬細胞的研究外籽慢，Merad教授團隊還發(fā)現(xiàn)了一組新的樹突狀細胞，現(xiàn)在它被認為是抗病毒和抗腫瘤免疫的關(guān)鍵靶點猫胁。
參考文獻：
Leader AM, Grout JA, Maier BB, et al. Single-cell analysis of humannon-small cell lung cancer lesions refines tumor classification and patientstratification [published online ahead of print, 2021 Nov 2]. Cancer Cell.2021;S1535-6108(21)00560-2. doi:10.1016/j.ccell.2021.10.009
