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臨床福音|胰腺癌臨床相關分子指紋圖譜

        嗨，好久不見~往期小編向大家分享的一般都是基礎方面的生信文章，但是今天，小編想改變一下風格，不知道你們是否會喜歡呢？今天向大家分享的是今年7月份剛剛發表在Molecular Therapy：Nucleic Acids雜志(IF：8.886)上的文章，分析步驟很簡單，但是臨床意義可是一點都不簡單喲~一起欣賞一下吧，說不定對你的課題又有新幫助呢[得意臉]。

數據來源

1.從Depmap：https://depmap.org/portal/獲取36個胰腺癌細胞系(PCCLs)的多組學數據，包括基因突變、mRNA表達、miRNA表達和蛋白水平。

2. 從TCGA數據庫(GDC，https://portal.gdc.cancer.gov/)下載基因表達和臨床數據。

3.從公共數據庫①②③④中手工整理癌癥驅動基因，共篩選出30個胰腺癌驅動基因，分別在36種PCCLs和769例原發性胰腺癌樣本中計算這些癌驅動基因的突變頻率。

①COSMIC：https://cancer.sanger.ac.uk/cosmic

②IntOGen: https://www.intogen.org/search

③DriverDB: http://driverdb.tms.cmu.edu.tw/

④cBioPortal: http://cbioportal.org/

4.從癌癥治療反應數據庫CTRP(http://portals.broadinstitute.org/ctrp/)和抗癌藥物敏感性數據庫GDSC:(https://www.cancerrxgene.org/)分析36種PCCLs不同亞群間的藥物反應差異

結果展示

Part 1.胰腺癌細胞系與原發腫瘤共享基因組突變

        為了系統地檢查胰腺癌細胞系是否保留發生在原發性胰腺腫瘤中的主要基因組突變，作者首先比較了36例PCCLs和769例原發性胰腺腫瘤的癌驅動基因突變頻率(圖1A)。結果發現，胰腺癌細胞系中53.3%的癌驅動基因與原發性胰腺腫瘤之間的突變頻率無差異，如KRAS、SMAD4和CDKN2A。然而，在PCCLs中，TP53、ARID1A和EP300等腫瘤驅動基因存在顯著差異。此外，這些癌癥驅動基因中的大多數都存在錯義突變(圖1B)。

        許多致癌基因表現出共現性(不同途徑功能的基因突變可能發生在同一癌癥中)或互斥性(一組基因中只有一個在一種腫瘤中發生改變)的突變模式。接下來，作者檢查了所有可能存在這種突變模式的基因對，結果在TCGA胰腺癌患者隊列中鑒定出87對共現基因和6對互斥基因(圖1C)。然而，PCCLs中這種突變模式卻少得多，共現基因有20對，互斥基因有4對(圖1D)。作者猜測這可能是由于胰腺癌細胞系數量相對較少，只覆蓋了部分胰腺癌亞型。作者認為PCCLs重現了原發性胰腺癌樣本中的主要基因組失調。這種共現性和互斥性分析為胰腺癌患者的治療策略提供了思路。

Part 2.通過轉錄組mRNA將PCCLs分為兩個亞群

        來自不同癌癥亞型的樣本往往具有不同的分子特征，作者首先探索PCCLs中mRNA的轉錄組模式。采用無監督共識聚類算法對36個PCCLs進行聚類分析，結果PCCLs分為2個亞群，即C1亞群和C2亞群(圖2A)。

       為了進一步研究這兩個亞群之間的生物學差異，對這兩個亞群之間的差異表達基因進行了功能富集分析(圖2B)。其中，C1亞群主要與“分化”相關，說明C1細胞系分化程度較高，具有上皮性特征，具有高表達分化相關標記基因FAM65B、RBM24等特點(圖2C)。而C2亞群表現出其他分子特征，如“免疫”、“轉移/血管生成”、“轉移/表皮”和“增殖”，具有高表達的免疫相關基因IL23A和IL1RL2、血管生成相關基因ENPEP和EPHA1、表皮相關基因SPRR3和SPRR2D和增殖相關基因NTF4和KRT6A等(圖2D)。綜上，PCCLs可分為2個亞群，各亞群生物學差異顯著。

Part 3. miRNA表達與PCCLs轉錄組亞群高度相關

        為了進一步檢測PCCLs轉錄組亞群，作者分析了36個PCCLs中734個miRNA的表達譜。選取表達水平方差最大的前200個miRNA進行無監督共識聚類，結果36個PCCLs被分為2個亞群(圖3A)，并且基于miRNA表達的分類亞群與mRNA轉錄組亞群高度一致(圖3B)。

        進一步比較兩個轉錄組亞群之間的miRNA表達水平，發現C1亞群中有2個上調的miRNA，而C2亞群中有12個下調的miRNA(圖3C)。令人驚訝的是，一種EBV相關的miRNA，ebv-miR-BART15，在C2亞群中比在C1亞群中顯示出更高的豐度。這些結果表明，PCCLs中miRNA和mRNA的表達模式密切相關。

Part 4. 蛋白圖譜重現PCCLs轉錄組亞群

        進一步分析36個PCCLs中214個蛋白的表達譜，結果PCCLs被分為2個亞群，其中只有3個細胞系與轉錄組分類存在差異(圖4A)。差異分析發現，PCCLs的C1和C2亞群中有16個蛋白表現出顯著差異(C2亞群中9個上調，7個下調)(圖4B)。 例如，208 Rab25、P-Cadherin_Caution和- catenin在C2亞群中明顯高于C1亞群，Rictor_pT1135、Tuberin和TSC1_Caution在C2亞群中表達下調(圖4C)。

        此外，通過相關性分析研究這些差異蛋白在PCCLs中的協同調控作用，發現大多數差異蛋白在36個pccl中表現出顯著的正相關或負相關(圖4D)。基于蛋白質對之間的協同調節關系，進一步構建了蛋白質相互作用網絡(圖4E)。 該分析顯示不同亞群的胰腺癌分子特征不同，這可能有助于臨床對胰腺癌患者的分類管理和精準治療。

Part 5.PCCL亞群具有臨床意義

        為了進一步探索PCCLs亞群的臨床意義，作者將TCGA PAAD隊列提取的胰腺癌樣本繪制到相應的亞群。 根據PAAD腫瘤標本與PCCLs的表達相關性，將其分為三個亞群(圖5A)。 其中12例腫瘤樣本與C1亞群PCCLs表達譜最相似，90例與C2亞群PCCLs表達譜高度相關。 部分腫瘤樣本(N=75)為 C1和C2亞群混合表達，歸屬C3亞群。 C1亞群腫瘤樣本(如TCGA-2J-AABP)與C1亞群細胞相關性最高，而C2亞群腫瘤樣本(如TCGA-FB-A545)與C2細胞相似性較高(圖5B)。 C3腫瘤樣本(如TCGA-IB-A5SQ)與C1和C2亞群的細胞株高度相關。 組織學上，C2和C3亞群標本多為導管腺癌亞型，而C1亞群標本多為其他腺癌亞型。

        作者估計了每個腫瘤標本中浸潤免疫細胞的豐度，以研究不同亞群之間的免疫浸潤。 不同亞群的免疫細胞浸潤豐度存在很大差異。 特別是C1亞群腫瘤樣本中CD4 na?ve細胞浸潤明顯高于C2和C3亞群(圖5C)。 此外，C2亞群腫瘤標本中單核細胞浸潤程度高于C1和C3亞群。 Kaplan-Meier分析顯示，不同亞群生存時間差異有統計學意義(圖5D)。 這一結果與C1亞群比C2亞群表現出的分化特征相一致(圖2D)。 這些結果表明，亞群分類具有顯著的臨床意義，可以促進胰腺癌患者更有效的臨床管理。

Part 6.綜合分析確定了PCCLs中藥物敏感性相關的分子特征

        為了最大化多組學數據在PCCLs中的臨床應用，作者進一步整合藥物敏感性數據，探索分子特征在胰腺癌精準治療中的應用。通過比較兩個亞群的細胞系對497種抗腫瘤藥物的敏感性，確定了13種藥物在不同的PCCLs亞群中具有不同的敏感性(圖6A)。C2亞群中有2種藥物敏感性較高，而C1 亞群對11種藥物敏感性較高。

        此外，作者還探索了基因組突變與藥物敏感性之間的關系，藥物敏感性通常用于區分對抗腫瘤藥物敏感性不同的細胞。在所有61789對基因-藥物比較對中，有3028對發現顯著相關。特別是CDKN2A突變的胰腺癌細胞對阿霉素、長春新堿、伊馬替尼、阿西替尼、舒尼替尼、樂伐替尼、博舒替尼等藥物更加敏感(圖6C)。與野生型TP53相比，TP53突變的PCCLs對西羅莫司、地塞米松和萬德替尼更敏感(圖6D)。此外，伐地考昔和奧沙利鉑在SMAD4突變的PCCLs中高度敏感(圖6E)。可見，作者的分析確定了與藥物敏感性相關的分子特征，為胰腺癌的精確治療提供了潛在的策略。

        好了，這篇文章就分享到這里了，不得不說，小編在這篇文章里也學到了不少新知識呢，已經摩肩擦掌躍躍欲試了呢，感興趣的小伙伴趕快深入了解一下吧！