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Nat Med | Une approche multi-omiques pour cartographier le paysage intégré de tumeur, immunitaire et microbien du cancer colorectal révèle l'interaction du microbiome avec le système immunitaire
Bien que les biomarqueurs du cancer du côlon primaire aient été étudiés de manière approfondie ces dernières années, les directives cliniques actuelles ne reposent que sur la stadification des ganglions de lymph tumorale et la détection des défauts de réparation de l'inadéquation de l'ADN (MMR) ou l'instabilité microsatellite (MSI) (en plus des tests de pathologie standard) pour déterminer les recommandations de traitement. Les chercheurs ont noté un manque d'association entre les réponses immunitaires basées sur l'expression génique, les profils microbiens et le stroma tumoral dans la cohorte du cancer colorectal du génome du cancer (TCGA) et la survie des patients.
Au fur et à mesure que la recherche a progressé, les caractéristiques quantitatives du cancer colorectal primaire, y compris la nature cellulaire, immunitaire, stromale ou microbienne du cancer du cancer, se sont rapportées de manière significative avec les résultats cliniques, mais il existe toujours une compréhension limitée de la façon dont leurs interactions affectent les résultats des patients.
En disséquant la relation entre la complexité phénotypique et les résultats, une équipe de chercheurs du Sidra Institute of Medical Research in Qatar a récemment développé et validé un score intégré (Microscore) qui identifie un groupe de patients avec de bons taux de survie par les caractéristiques du microbiome et les constantes de rejet immunitaire (ICR). L'équipe a effectué une analyse génomique complète d'échantillons frais congelés de 348 patients atteints d'un cancer colorectal primaire, y compris le séquençage de l'ARN de tumeurs et des tissus colorectaux sains appariés, un séquençage en exome entier, un récepteur en profondeur des cellules T et un séquençage bactérien de l'ARNr 16S, un séquençage du microbiome entier. L'étude a été publiée dans Nature Medicine comme «une tumeur intégrée, un atlas immunitaire et microbiome du cancer du côlon».
Article publié dans Nature Medicine
Présentation de l'AC-ICAM
Les chercheurs ont utilisé une plate-forme génomique orthogonale pour analyser des échantillons de tumeurs congelés frais et apparié le tissu du côlon sain adjacent (paires tumorales normales) de patients présentant un diagnostic histologique du cancer du côlon sans thérapie systémique. Sur la base du séquençage de l'exome entier (WES), du contrôle de la qualité des données RNA-SEQ et du dépistage des critères d'inclusion, les données génomiques de 348 patients ont été conservées et utilisées pour une analyse en aval avec un suivi médian de 4,6 ans. L'équipe de recherche a nommé cette ressource Sidra-LUMC AC-ICAM: une carte et un guide des interactions immuno-cancer-microbiome (figure 1).
Classification moléculaire utilisant ICR
Capturant un ensemble modulaire de marqueurs génétiques immunitaires pour l'immunosurveillance du cancer continu, appelé le rejet immunitaire du rejet (ICR), l'équipe de recherche a optimisé l'ICR en la condensant dans un panneau de 20 gènes couvrant différents types de cancer, notamment le mélanome, le cancer de la vessie et le cancer du sein. L'ICR a également été associé à une réponse d'immunothérapie dans divers types de cancer, y compris le cancer du sein.
Premièrement, les chercheurs ont validé la signature ICR de la cohorte AC-ICAM, en utilisant une approche de co-classification du gène ICR pour classer la cohorte en trois grappes / sous-types immunitaires: ICR élevé (tumeurs chaudes), ICR moyen et ICR faible (tumeurs froides) (figure 1B). Les chercheurs ont caractérisé la propension immunitaire associée aux sous-types moléculaires consensus (CMS), une classification basée sur un transcriptome du cancer du côlon. Les catégories CMS comprenaient CMS1 / Immun, CMS2 / Canonical, CMS3 / métabolique et CMS4 / mésenchymateux. L'analyse a montré que les scores ICR étaient corrélés négativement avec certaines voies des cellules cancéreuses dans tous les sous-types CMS, et des corrélations positives avec des voies immunosuppressives et liées à la stromale ont été observées uniquement dans les tumeurs CMS4.
Dans tous les CMS, l'abondance des sous-ensembles de cellules et de cellules T Natural Killer (NK) était la plus élevée dans les sous-types immunitaires ICR, avec une plus grande variabilité dans d'autres sous-ensembles de leucocytes (figure 1C). ICR Sous-types immunitaires avaient différents OS et PFS, avec une augmentation progressive de l'ICR dans un cancer coloré (figure 1D), la validation du rôle pronostique de l'ICR dans l'ICR dans le cancer couleurlaire.
Figure 1. Conception de l'étude AC-ICAM, signature du gène immunitaire, sous-types immunitaires et moléculaires et survie.
ICR capture les cellules T amplifiées enrichies enrichies par la tumeur
Seule une minorité de cellules T infiltrant le tissu tumoral aurait été spécifique aux antigènes tumoraux (moins de 10%). Par conséquent, la majorité des lymphocytes T intra-tumoraux sont appelés lymphocytes T de spectateur (cellules T des spectateurs). La corrélation la plus forte avec le nombre de cellules T conventionnelles avec des TCR productives a été observée dans les sous-populations de cellules stromales et de leucocytes (détectées par l'ARN-Seq), qui peuvent être utilisées pour estimer les sous-populations des cellules T (figure 2A). Dans les clusters ICR (classification globale et CMS), la clonalité la plus élevée de TCR SEQ immunitaire a été observée dans les groupes CMS1 / Immune ICR-High et CMS (figure 2C), avec la proportion la plus élevée de tumeurs ICR-High. En utilisant l'ensemble du transcriptome (18 270 gènes), six gènes ICR (IFNG, STAT1, IRF1, CCL5, GZMA et CXCL10) figuraient parmi les dix premiers gènes positivement associés à la clonalité SEQ immunitaire TCR (figure 2D). La clonalité Immunoseq TCR était plus fortement en corrélation avec la plupart des gènes ICR que les corrélations observées en utilisant des marqueurs CD8 + sensibles à la tumeur (figure 2F et 2G). En conclusion, l'analyse ci-dessus suggère que la signature ICR capture la présence de cellules T amplifiées clonales enrichies par la tumeur et peut expliquer ses implications pronostiques.
Figure 2. Métriques TCR et corrélation avec les gènes liés à l'immuno, sous-types immunitaires et moléculaires.
Composition du microbiome dans les tissus sains et cancer du côlon
Les chercheurs ont effectué un séquençage d'ARNr 16S en utilisant l'ADN extrait de tumeurs appariées et de tissu du côlon sain de 246 patients (figure 3A). Pour la validation, les chercheurs ont en outre analysé les données de séquençage du gène de l'ARNr 16S à partir de 42 échantillons de tumeurs supplémentaires qui n'avaient pas correspondant à l'ADN normal disponible pour l'analyse. Premièrement, les chercheurs ont comparé l'abondance relative de la flore entre les tumeurs appariées et le tissu du côlon sain. Clostridium perfringens a été significativement augmenté dans les tumeurs par rapport aux échantillons sains (figure 3A-3D). Il n'y avait pas de différence significative dans la diversité alpha (diversité et abondance des espèces dans un seul échantillon) entre les échantillons de tumeur et sains, et une réduction modeste de la diversité microbienne a été observée dans les tumeurs à hauteur ICR par rapport aux tumeurs ICR-bas.
Pour détecter les associations cliniquement pertinentes entre les profils microbiens et les résultats cliniques, les chercheurs visaient à utiliser des données de séquençage du gène de l'ARNr 16S pour identifier les caractéristiques du microbiome qui prédisent la survie. À AC-ICAM246, les chercheurs ont dirigé un modèle de régression OS Cox qui a sélectionné 41 caractéristiques avec des coefficients non nuls (associés au risque de mortalité différentielle), appelés classificateurs MBR (figure 3F).
Dans cette cohorte de formation (ICAM246), un score MBR faible (MBR <0, faible MBR) a été associé à un risque de décès significativement plus faible (85%). Les chercheurs ont confirmé l'association entre le faible MBR (risque) et la SG prolongée dans deux cohortes validées indépendamment (ICAM42 et TCGA-CoAD). (Figure 3) L'étude a montré une forte corrélation entre les scores endogastriques COCCI et MBR, qui étaient similaires dans la tumeur et le tissu du côlon sain.
Figure 3. Microbiome dans la tumeur et les tissus sains et la relation avec le ICR et la survie des patients.
Conclusion
L'approche multi-omique utilisée dans cette étude permet une détection et une analyse approfondies de la signature moléculaire de la réponse immunitaire dans le cancer colorectal et révèle l'interaction entre le microbiome et le système immunitaire. Le séquençage profond du TCR des tumeurs et des tissus sains a révélé que l'effet pronostique de l'ICR peut être dû à sa capacité à capturer les clones de cellules T spécifiques de l'antigène enrichi par la tumeur et éventuellement.
En analysant la composition du microbiome tumoral en utilisant le séquençage du gène d'ARNr 16S dans des échantillons AC-ICAM, l'équipe a identifié une signature de microbiome (score de risque MBR) avec une forte valeur pronostique. Bien que cette signature soit dérivée d'échantillons de tumeurs, il y avait une forte corrélation entre le colorectum sain et le score de risque de tumeur MBR, ce qui suggère que cette signature peut capturer la composition du microbiome intestinal des patients. En combinant les scores ICR et MBR, il a été possible d'identifier et de valider un biomarqueur étudiant multi-omiques qui prédit la survie chez les patients atteints d'un cancer du côlon. L'ensemble de données multi-omiques de l'étude fournit une ressource pour mieux comprendre la biologie du cancer du côlon et aider à découvrir des approches thérapeutiques personnalisées.
Heure du poste: 15 juin-2023
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