肿瘤

我们对肿瘤异质性的认知,需要刷新了!

作者:奇点糕 来源:奇点糕 日期:2022-09-05
导读

         癌症是一种动态的疾病

关键字:  肿瘤异质性 

        癌症是一种动态的疾病。

        随着肿瘤进展,癌细胞也在进化,进而产生肿瘤异质性,即癌细胞形成多种多样的亚克隆。

        导致肿瘤异质性的原因包括癌细胞内的基因组差异,转录组的差异,表观遗传修饰的差异,以及癌细胞与肿瘤微环境(TME)中不同组分相互作用,导致癌细胞中信号通路的变化。就是这些因素的差异,导致癌细胞的状态或表型发生变化。

        近年来,肿瘤异质性越来越被认为是肿瘤进展、复发、转移和治疗失败的主要因素。

        目前,肿瘤异质性的研究主要集中在转录组异质性,而且大多以单个癌种为研究对象。由于几乎所有的癌症类型都存在肿瘤异质性,因此通过比较不同的癌种来寻找肿瘤异质性的共同点,或许可以帮助我们找到癌症进化的共同特征。

        近日,由纽约大学朗格尼医学中心Itai Yanai领衔的研究团队,在著名期刊《自然·遗传学》上发表重要研究成果[1]。

        他们对15种癌症类型展开了泛癌种的单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析,并定义了一系列的基因模块,包括“应激反应”,“干扰素反应”,“上皮细胞间质化”,“金属反应”,“基底”和“纤毛”等。这些模块基因的整体表达可以用来定义癌细胞的状态,而且这种定义方法在多个癌种中可以广泛适用。

        其次,他们还展开了空间转录组学的分析,发现癌细胞的“干扰素反应”模块的表达与TME中T细胞和巨噬细胞的丰度和分布相关。而且,癌细胞“干扰素反应”模块的表达因肿瘤位置而异,并且一旦消除淋巴细胞,“干扰素反应”模块的表达就会减弱。

        总的来说,这项研究为理解不同状态的癌细胞如何与肿瘤微环境相互作用,以形成免疫逃逸,并发生耐药、转移和复发的机制提供了重要基础。

        接下来我们就一起来看看这项研究是如何展开的。

        为了探明不同癌种的异质性是否有相似之处,研究人员研究了包括乳腺癌(BRCA),肝癌(LIHC),结肠癌(COAD)和肺腺癌(LUAD)在内的15个癌症类型【卵巢癌(OVCA),子宫内膜癌(UCEC),前列腺癌(PRAD),肾癌(KIRC),胰腺癌(PDAC),胃肠道间质瘤(GIST),胆管癌(CHCA),头颈部鳞状细胞癌(HNSC),皮肤鳞状细胞癌(SKSC),多形性胶质母细胞瘤(GBM)和少突神经胶质瘤(OGD)】。

        根据scRNA-seq数据,研究人员定义了一系列在多个癌种中共享的基因模块,包括“细胞周期”,“应激反应”,“干扰素反应”,“上皮细胞间质化”等16个模块。每个模块由9到297个协同表达的基因组成。

        基因模块,其示例基因和预测的调控因子

        研究人员发现,其中一些模块的表达具有器官系统特异性(例如大脑和女性生殖器官),而另一些模块则广泛的表达在多种不同器官系统的癌症中。

        同时,研究人员还发现,绝大多数模块在来自相应器官的正常上皮细胞中也有表达,但表达程度较低。这表明这些模块并不是在癌症中新产生的,而是原本存在于正常组织中,是在正常组织癌变过程中逐渐被选择出来,并在癌症中呈现出更多样化的表达。

        首先,绝大多数癌种中共有的基因模块包括“细胞周期”(包括TOP2A,PCNA基因等),“应激反应”(包括JUN,FOS,HSPA1B等),“干扰素反应”(包括典型的干扰素刺激基因STAT1和IFIT1等,以及抗原呈递基因MHC I和MHC II等),“缺氧”(包括VEGF,ADM等)和“氧化磷酸化”(包括ATP5H,LAMTOR2等)模块。

        有一些模块具有组织和细胞来源特异性,例如,在肺癌中特有的“肺泡模块”(包括AGER,CAV1等),以及在OVCA,UCEC,LUAD,GBM中特有的“纤毛相关基因模块”(包括FOXJ1,PIFO等)。这个“纤毛相关基因模块”在正常输卵管和肺上皮组织中也存在,这表明其在癌症中的差异表达反映了起源组织的异质性。其他具有细胞来源特异性的模块包括“基底细胞”(包括KRT5,KRT15等),“鳞状细胞”(包括KLK10,LY6D等)和“腺体”(包括CLU,MUC5B等)模块。

        还有两个模块与上皮细胞间质化(EMT)有关。其中一个是“完全间质”模块(cEMT,包括COL1A1,FN1等),另一个是“部分间质”模块(pEMT,包括LAMC2,VIM等)。pEMT在HNSC,SKSC和GBM中都存在。这表明不同谱系的细胞在转化为癌症后都产生了这一特性。而cEMT则存在于PDAC,CHCA,LUAD和GBM中。研究人员推断,上皮细胞的这两种间质分化程度可能与其迁移和耐药性相关。

        此外,研究人员定义了三个神经系统癌症特有的模块:“星形胶质细胞样”(包括APOE,ALDOC等),“少突胶质祖细胞样”(包括OLIG1,OLIG2等)和“神经祖细胞样”(包括DLX1,DLX5等)模块。

        接下来,研究人员利用这些基因模块来定义癌细胞的状态。他们采用的方法是,在每个癌细胞中,对每个模块的表达进行评分。

        他们首先利用每个模块的分数来对所有癌种的癌细胞进行聚类分析,然后用每个癌细胞中表达最高的模块对细胞进行注释。他们发现,以模块分数为参考而形成的聚类中,癌细胞不再按照患者个体或癌症类型来聚集,而是按照其最高表达的模块来形成聚类。这表明,这些模块具有泛癌种性。其次,他们发现,有些模块基因会同时表达(比如pEMT,“应激反应”和“干扰素反应”模块),这表明,癌细胞的状态是由多个模块的表达决定的。

        癌细胞按照其最高表达的模块形成聚类,而非癌症类型

        由于一些模块也在正常组织中表达,于是研究人员比较了正常组织和癌组织中模块表达水平的差异。

        pEMT模块在癌细胞中的表达频率都高于正常细胞,这与肿瘤进展过程中经常发生EMT一致。而在LUAD和SKSC中,由于正常肺组织和皮肤都具有鳞状细胞,研究人员并没有观察到正常组织和癌症中“鳞状细胞”模块表达水平的差异。

        与之形成对比的是,正常胰腺组织以导管细胞为主,而在PDAC中,研究人员观察到了“鳞状细胞”模块的表达,这表明PDAC中癌细胞发生了鳞状分化。虽然鳞状细胞胰腺癌很少见,但PDAC中“鳞状细胞”模块表达频率的增加,表明鳞状细胞分化是常见的。另外一个例子是,与正常皮肤组织相比,SKSC中的“腺体”模块表达也增加。

        以上变化都表明,癌症组织中既保留了原始组织的模块,又随着进化而加入了其他细胞类型的模块。

        下一步,研究人员把目光投向癌细胞周围的区域,即TME。利用空间转录组学方法,研究人员把肿瘤分为三个部分:仅包含恶性细胞的区域(“恶性”),仅包含免疫细胞和基质细胞的区域(“正常”),以及两者重合的区域(“重合”)。

        在恶性区域,研究人员发现内皮细胞的比例降低,这表明肿瘤中的血管生成不充分。研究人员还分析了抗肿瘤的M1和促肿瘤的M2巨噬细胞的比例,发现M1/M2比值在“重合”区域高于“正常”区域。另外,中性粒细胞也在“重合”区域富集。这两个现象表明在癌细胞附近具有强大的抗肿瘤免疫反应。

        研究人员接下来又从“丰度”和“接近度”两个维度,来评估肿瘤细胞周围的TME组分。他们发现,有EMT模块表达的癌细胞周围,会富集成纤维细胞和内皮细胞;而表达“干扰素反应”模块基因的癌细胞周围,则富集T细胞和巨噬细胞。这表明癌细胞的状态与TME的组分息息相关。

        癌细胞的状态与其TME中的细胞组分相互影响

        最后,研究人员利用同种异体移植小鼠癌症模型,来进一步测试TME中干扰素反应和T细胞之间的关系。

        研究人员首先在带有正常免疫系统的小鼠中,原位移植了四个胰腺肿瘤。通过对这些肿瘤的scRNA-seq数据进行分析,研究人员发现,小鼠模型可以模拟癌症患者肿瘤样本中存在的五个基因模块,包括“细胞周期”,“应激反应”,“干扰素反应”,“缺氧”和“腺体分化”。

        接着,研究人员又用同样的方法,在缺乏T细胞和B细胞的Rag1-/-小鼠中,移植了四个胰腺肿瘤,并收集了scRNA-seq数据。他们发现,在Rag1-/-小鼠中,“干扰素反应”模块表达降低,而其他模块的表达水平则与带有正常免疫系统的小鼠中的相似。这表明癌细胞具有高度的可塑性,并能够通过表达不同的基因模块组合来适应其周围环境,从而进行增殖。

        总之,Yanai团队的这个研究第一次提出,基因模块是组成转录组异质性的基本单位,而且不同基因模块的组合可以用来定义癌细胞的状态。这一发现也改变了我们对肿瘤异质性的传统认知——肿瘤转录组的异质性来源于不同的细胞类型,以及癌细胞中不同的基因突变。

        基于该研究的结论,我们可以合理假设,在癌症诊疗中,我们或许可以利用上述方法来找到每个病人的肿瘤中表达最高的模块,并利用针对该模块作用机制的药物对病人进行治疗。这种治疗方式将推进个体化医疗的发展——从目前的以癌种、基因突变和少数标志物的表达为根据的诊疗,转化为以每个病人的肿瘤特征为指导的真正的精准治疗。

        参考文献:

        [1]. Barkley D, Moncada R, Pour M, et al. Cancer cell states recur across tumor types and form specific interactions with the tumor microenvironment. Nat Genet. 2022;54(8):1192-1201. doi:10.1038/s41588-022-01141-9

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