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腫瘤微環境評估促進進展期胃癌免疫檢查點精準治療
這片文章發表在Journal for Immunotherapy of Cancer雜志上，該雜志在最近一年的影響因子: 13.751，比上一年增加了3.838。中科院大類: 醫學 2區。中科院小類: 2區 免疫學。
背景知識：免疫檢查點阻斷(ICB)在少數轉移性胃癌(MGC)患者中持續有效。作者開發了一個開源的TMEcore R包，以量化腫瘤微環境(TME)，以幫助解決這一困境。兩個進展期胃癌隊列(RNAseq，N=45和NanoString，N=48)和其他進展期胃癌(N=534)接受ICB治療，以研究TMEScore的預測價值。同時，來自胃腺癌癌癥基因組圖譜(TCGA-STAD)和亞洲癌癥研究小組(ACRG)的多組學數據被詢問以尋找潛在的機制。
發現問題：免疫檢查點阻斷(ICB)應答的決定性生物標志物尚不清楚。
結果解讀：
為了優化TME評估以實現更有效的臨床應用，作者在6個ICB數據集中進行了特征工程，并將TMEscore signature基因從244個減少到44個。正如以前的研究表明，與ICB治療反應負相關的基因在免疫排斥表型（EMT/轉化生長因子-β通路）中富集，而免疫相關基因與療效呈正相關（figure 1A）。在幾個GC隊列中，作者發現44個基因的TME值與先前測量的244個基因的TME值之間存在一致且密切的關聯。值得注意的是，TME評分能夠作為免疫治療準隊列的預后生物標志物(figure 1B)。在接受抗PD-1免疫治療的晚期GC隊列中，TME評分產生了最高的AUC(AUC=0.891)，超過了其它流行的生物標志物，包括MSI狀態，TME，CPS和EB病毒感染（AUC=0.708, 0.672, 0.817, and 0.708）(figure 1C)。另外，TME評分與幾種基于轉錄的預測對應物，綜合基因表達譜評分(GEP)、免疫評分、CD8+T效應評分和泛成纖維細胞轉化生長因子-β反應特征(PAN-F-TBR)相比，TME評分也是最高的(figure 1D)。作者進一步利用NanoString nCounter 平臺和從48例多中心進展期胃癌患者接受ICB前的基線腫瘤組織中分離的RNA，去進一步測定TMEcore基因在腫瘤微環境中的表達。顯然，TME評分達到了AUC=0.877的總體準確度，高于其它流行基因signature的預測值 (figure 1E,F)。與作者先前的研究一致，退行性腫瘤 (完全緩解(CR)/部分緩解(PR))的TMEscoreA評分明顯高于穩定和進展期腫瘤(進展性疾病(PD)/穩定期疾病(SD))，TMEscoreB與晚期GC的治療效果呈負相關(figure 1F)，暗示間質激活是ICB耐藥的重要機制。TMEscoreB (基質相關)基因是更精確的生物標志物，與治療耐藥性顯著相關，而TMEscoreA (免疫相關)基因在少數無反應者中高表達(figure 1G,H)。
為了提供一個準確的圖來理解TMEScore在單一和聯合免疫治療中的表現，作者進一步研究了48名胃癌患者的NanoString結果。PD-L1的表達相對于進展期的患者，主要集中在子集(CR/PR)中，而不是進展期中(figure 2A–C)。PD-L2和TIM3在無反應的腫瘤中顯著升高，這表明其他相應或旁路檢查點通路的上調可能抵抗PD-1阻滯劑(figure 2B–D)，其機制可能是誘導間質激活和T細胞排斥。此外，據報道，SYNPO在CAF激活過程中上調，這是ICB抗性的關鍵機制。ICB單一療法治療進展期胃癌的臨床益處有限，最近的臨床試驗表明，ICBs與化療、抗血管靶向治療或其他分子靶向治療如CHECKMate-649相結合可顯著改善治療結果。大多數ICB相關基因和免疫相關基因與單一免疫治療反應呈正相關 (figure 2E,F)。而在聯合治療亞群中，尤其是與免疫激活相關的標志物，其預測效果明顯下滑(figure 2G,H)。然而，TME分數在這兩組中仍然擁有強大的預測能力。可能歸因于協同治療過程中基質激活所施加的最重要的影響。在協同治療中，PD-L2和TIM3的表達也顯示出相似的趨勢。它們在進展期患者中的上調提示了在形成腫瘤免疫逃避中潛在的關鍵分子特征(figure 2G,I)。這也暗示了免疫檢查點相關基因的同步上調的存在，提示這一亞群患者可能在PD-L2或TIM3治療中受益。
為了系統評價TMEScore在晚期胃癌中的預測價值和潛在機制，作者對接受培溴利珠單抗搶救治療的晚期胃癌患者的多個組學數據進行了綜合分析。與單獨使用TME(AUC=0.921)評分相比，TME評分與TMB或CP(AUC值分別為0.964、0.973)相結合，觀察到AUC值略有升高。盡管在成對比較中沒有觀察到統計上的顯著差異。在Kim隊列中，TME值與腫瘤體細胞突變和組織學亞型無關(figure 2J,K)。然而，當提到與ICB反應相關的一些生物標志物的水平時，如腫瘤PD-L1的表達分別用CPS、MSI狀態和EBV感染來評估(figure 2L–N)。作者的分析表明，與腫瘤固有基因組特征相比，TME評分可以作為預測晚期胃癌ICB反應的可靠生物標志物。作者描述了使用抗PD-1免疫療法治療的轉移性胃癌患者的TME特征評分、臨床病理特征和分子特征，以調查可能與ICB治療效果相關的因素。作者觀察到，應答較好的患者更有可能擁有EBV和MSI-H分子亞型，但很少富含染色體不穩定(CIN)、基因組穩定(GS)和EMT分子亞型（figure 3A）。與作者最近在TCGA-STAD和ACRG隊列中的研究一致，MSI-H和EBV亞型患者的TME值明顯高于CIN和GS (figure 3B) 。提示TME值的預測性主要歸功于分子表型分層。接下來，作者檢查了EBV和MSI-H分子亞型分層患者的基因signatures和流行生物標志物的預測能力，據報道，它們表明對ICBS有更好的反應。ROC分析顯示，TME值(AUC=0.895)對EBV和MSI-H分子亞型的預測優于MSI狀態、TMB、CPS、EBV狀態、GEPs、ImmuneScore、Pan-F-TBR和免疫檢查點。為了驗證上述發現，作者在兩個大型多組學GC隊列中進行了相同的統計分析。接下來，作者將重點放在TCGA-STAD隊列上，并分析其臨床特征(figure 3C)。在低TME值組中，MSI和EBV亞型大部分缺失，而在TME值高組中，MSI和EBV亞型占據了很大的比例（figure 3D）。作者的分析表明，在ACRG隊列中，EBV感染的腫瘤與MSI-H腫瘤的TME值相當（figure 3E)。在TCGA隊列中，其TME值甚至高于MSI-H腫瘤（figure 3F) 然而，在TCGA-STAD和ACRG隊列中，腫瘤突變計數仍然明顯低于MSI-H腫瘤（figure 3G,H) 作者還注意到，在TCGA隊列中，與MSI-H的GC相比，EBV感染腫瘤中的新抗原載量明顯降低（figure 3I)。相關分析顯示，在兩組數據中，TME值與腫瘤突變負荷呈正相關（figure 3J）。總體而言，在Pan- Caner隊列中，EBV亞型保持在低水平的TMB和新抗原水平，這種新抗原與具有較高的TME值和免疫相關signatures有關。先前的研究表明，胃癌患者接受ICBS治療時，EBV感染以及MSI-H表型的患者從ICB治療中受益的可能性增加。這些觀察進一步證實了TMB作為一種廣泛使用的預測生物標志物無法識別具有EBV亞型的GC患者和具有病毒感染的腫瘤患者。正如預期的那樣，TME分可以識別TCGA-STAD和ACRG隊列中所有患者的EBV和MSI亞型，準確率明顯高于TMB、GEP、1Pan- F- TBRs、和免疫檢查點評分（figure 3K）。
體細胞基因突變可改變癌細胞對T細胞的易感性及T細胞免疫治療。在兩個大的患者隊列中，作者試圖揭示腫瘤治療反應的免疫基因組決定因素和GC的腫瘤免疫微環境激活。用Wilcoxon檢驗和Fisher’s精確檢驗鑒定與TMEScore相關的突變（figure 4A）。作者的分析強調了ARID1A和PIK3CA的突變(figure 4A)。作者發現無論是用連續性評估還是二進制評估(figure 4B,C)，ARID1A和PIK3CA與TCGA-STAD隊列中的TMEScore水平顯著相關，這在ACRG隊列中得到了驗證。同時，將TMB分為高TMB組和低TMB組(截斷值=400，)，分析TME評分與ARID1A或PIK3CA突變的關系。在低TMB組中，攜帶ARID1A或PIK3CA突變的患者TME值顯著升高。然而，在高TMB組中沒有觀察到明顯的趨勢。上述結果表明，在低TMB條件下，ARID1A和PIK3CA突變都與TME活化有關，而在高TMB條件下，ARID1A和PIK3CA突變的影響可能被大量突變導致的新抗原增加進一步激活TME的現象所掩蓋。PIK3CA是所有實體瘤中最常見的突變癌基因。ARID1A缺乏癥也是多種惡性腫瘤中的一種常見突變，已有報道導致錯配修復受損(MMR)、突變增加和微衛星不穩定的基因組特征，并可能與抗PD-L1治療協同作用。值得注意的是，作者進一步調查了特定的突變位置，以確定在二進制TMEScore設置中突變頻率最高的重復突變，以便通過trackViewer可視化結果。有趣的是，在TME值高的腫瘤(figure 4D)，ARID1A突變的p.D18550Tfs*33和p.F2141Sfs*59被突出顯示(figure 4D)。并且與TMEScore水平密切相關進 (figure 4E)。具有PIK3CA的p.E545K和p.H1047R突變的胃癌在high-TMEscore組中顯著富集。然而，盡管突變型和野生型之間存在顯著差異，但在連續的TME值中觀察到的統計差異是有限的。最近的兩項研究表明，信號通路的突變可以作為免疫治療的生物標志物，并提示了聯合治療的機會。目前的研究表明，通路突變主要來源于MSI分子亞型(figure 4F)。并且在高TME分數組中，幾乎所有的通路都有顯著的突變積累(figure 4F)。然而，根據先前的結果，與GS和CIN亞型相比，EBV亞型中也觀察到了更高的PI3K途徑突變頻率，這表明EBV感染和PI3K信號通路之間存在潛在的相互作用，這可能部分解釋了EBV感染患者TME值顯著增加的原因(figure 3F)?？傊赴㏕ME的大量數據分析闡明了ARID1A和PIK3CA突變狀態的評估可作為胃癌免疫治療策略的潛在生物標志物。
考慮到在不同的ARID1A突變狀態下觀察到的有趣的代謝規律，我們進一步探索了轉錄圖譜，并剖析了影響TME評分關鍵預測能力的潛在內在機制。代謝特征通過PCA方法進行估計，并在TCGA-STAD隊列中進行全面研究。相關分析表明，高TME值組犬尿氨酸代謝、嘌呤代謝和半胱氨酸代謝被激活，而低TME值組糖原代謝、轉硫和甘氨酸絲氨酸代謝顯著上調。(figure 5A,B) 統計分析表明犬尿氨酸代謝與高TME值和免疫治療-有利的分子亞型（包括EBV和MSI-H）密切相關（figure 5C）。此外，還觀察到犬尿氨酸代謝下調，提示T細胞被排斥，這可能表明對ICB治療不敏感(figure 5E)。犬尿氨酸代謝過程可能是恢復腫瘤抑制T細胞免疫原性，從而提高ICB（如DO1抑制劑）治療胃癌療效。作者觀察到在TCGA-STAD隊列和ACRG隊列中，TME值低的腫瘤和免疫排斥分子亞型的糖原代謝被顯著激活(figure 5D)。這提示糖原代謝可能與免疫排斥表型密切相關。總之，作者確定了與TME相關的代謝特征和生物學過程的集合，這反映了TME的復雜性，并指出了潛在的聯合治療機會。
先前的一項研究表明，高m6A值意味著免疫排斥TME表型，間質激活，存活率降低，新抗原載量減少，此后，作者試圖確定參與抗腫瘤免疫和腫瘤免疫編輯的表觀免疫調節，這可能是理解疾病中發生的炎癥反應的基礎。對DNA甲基化位置格局的全面研究表明，VAMP8的去甲基化在低TME值的簇中富集，而ATG7的去甲基化在TME值高的簇中豐富(figure 5F–I)。差異甲基化基因的富集突出了VAMP8甲基化通過上調免疫途徑，壓縮白細胞活化調節途徑，蛋白質膜定位，抗原加工和呈遞，包被囊泡和再循環內體在TME調節網絡中的重要作用。這表明VAMP8在廣泛的信號通路中復雜的基因相互作用和串擾中起著關鍵作用。此外，ATG7去甲基化作為自噬的基因標志，與TMEScore顯著相關。進一步分析已發現的ATG7相關信號之間的關系(自噬的正調節)表明，ATG7去甲基化是導致TME免疫排斥的原因之一，TMEcore B升高，TCGA-STAD和ACRG隊列中成纖維細胞浸潤?？偠灾?，DNA甲基化，例如VAMP8和ATG7的不同甲基化區域，可能提供一個了解TME和免疫活性測定的復雜性和多樣性的角度，此后可能有助于優化免疫治療策略。
本文小結：
作者優化了一個TME評估工具，它可以作為一個強大的生物標志物，并將其整合為一個開源的R包，以便進一步應用于臨床實施。在兩個進展期胃癌隊列中驗證了TMEScore的預測能力，突出了腫瘤微環境評估的預測效果。涉及ARID1A和PIK3CA突變、犬尿氨酸代謝、糖原代謝、ATG7和VAMP8甲基化的內在特征為TME評分指導的精確免疫治療的潛在機制提供了新的見解。
