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今天要給大家介紹一篇2021年7月份發(fā)表自Frontiers in Cell and Developmental Biology (IF: 6.684)，該文章通過對預(yù)后相關(guān)基因、驅(qū)動基因、信號通路和免疫活性的多組學(xué)分析揭示了乳腺癌的亞型特異性分子特征。
Uncovering the Subtype-Specific Molecular Characteristics of Breast Cancer by Multiomics Analysis of Prognosis-Associated Genes, Driver Genes, Signaling Pathways, and Immune Activity
文章背景
乳腺癌是一種異質(zhì)性疾病。2000年，Perou首先報道了基于分子特征的乳腺癌分類，即管腔亞型（lumA和lumB）、basal-like亞型、HER2過表達(dá)亞型和正常乳腺樣亞型。每個亞型都有獨特的分子特征、預(yù)后、臨床行為和治療反應(yīng)。例如lumA和lumB亞型患者的預(yù)后相對較好，主要治療方法為手術(shù)、化療和內(nèi)分泌治療。basal-like亞型患者5年生存率低，缺乏有效的治療方法。HER2亞型患者通常接受靶向藥物或放化療，直到腫瘤縮小到特定大小范圍后，才能進(jìn)行手術(shù)切除。
目前，眾多關(guān)于乳腺癌的研究都集中在腫瘤的發(fā)生、發(fā)展、治療和改善預(yù)后方面。越來越多的研究表明，傳統(tǒng)的癌癥免疫組織化學(xué)分類在理解乳腺癌異質(zhì)性方面存在一些局限性。通過不同分子水平的計算生物學(xué)方法，可以開發(fā)更準(zhǔn)確、更有幫助的乳腺癌亞型預(yù)測模型，彌補(bǔ)免疫組化分型的不足。此外，通過更深入的乳腺癌研究機(jī)制，可以揭示有效的治療方案。然而，不同的分子亞型對治療和預(yù)后的影響不同，其機(jī)制尚不清楚。
文章結(jié)果
乳腺癌中分子亞型特異性RNA的鑒定
為了探索乳腺癌分子亞型之間的差異，作者首先使用PAM50方法來預(yù)測來自TCGA的1,217個乳腺癌樣本的分子亞型。預(yù)測結(jié)果顯示，每個乳腺癌亞型的樣本數(shù)為lumA：362，lumB：282，HER2：155，basal-like：233，正常：185（圖1A）。然后作者計算了每個亞型中特異性表達(dá)的RNA的數(shù)量（圖1B）。比較了每個亞型中mRNA、lncRNA和miRNA的差異表達(dá)水平（圖1C、D）。生成了Kaplan-Meier生存曲線來探索亞型特異性RNA和OS之間的潛在聯(lián)系。在這些RNA中，共有25個RNA的預(yù)后有意義（圖2，p<0.05）。這些基因被認(rèn)為是潛在的乳腺癌亞型相關(guān)的預(yù)后基因。
圖1：不同亞型特異性RNA的表達(dá)
圖2：乳腺癌不同亞型特異性RNA表達(dá)與生存率的相關(guān)性
乳腺癌不同亞型中的基因突變
作者分析了每個亞型的突變，包括基因突變和CNV。這些突變根據(jù)不同類別進(jìn)行分類，其中錯義突變占最大部分（圖3A）。lumA亞型的錯義突變最多，lumB亞型的錯義突變最少（分別為16,967和13,364個突變）。五個亞型的CNV分析顯示，在basal-like和lumB亞型中檢測到最高水平的擴(kuò)增和缺失突變（圖3B）。五種亞型的比較顯示，它們的C>T顛換增加（圖3C）。HER2亞型的C>G顛換明顯高于其他亞型。basal-like亞型比其他亞型具有更多的T>C顛換。作者進(jìn)一步對亞型特異性基因進(jìn)行了突變分析，其中每個亞型的mRNA表達(dá)顯著不同。結(jié)果表明，這些基因的突變與其RNA表達(dá)水平相關(guān)（圖3D、E）。
圖3：不同乳腺癌亞型的DNA突變分析
乳腺癌不同亞型中驅(qū)動基因的鑒定
為了進(jìn)一步了解不同乳腺癌亞型的分子特征，作者使用DriverDBv3在線數(shù)據(jù)庫預(yù)測TCGA數(shù)據(jù)庫中乳腺癌樣本的驅(qū)動基因。為了提高結(jié)果的準(zhǔn)確性，作者使用了超過7種算法來同時預(yù)測驅(qū)動基因，并獲得了11個驅(qū)動基因，即ERBB2、AKT1、PIK3CA、PIK3R1、PTEN、TP53、CDH1、GATA3、MAP2K4、CTCF和FOXA1。然后分析了不同亞型中驅(qū)動基因的表達(dá)，發(fā)現(xiàn)腫瘤樣本中PIK3CA、PIK3R1和PTEN的表達(dá)顯著低于正常樣本（圖4A））。ERBB2、GATA3、PIK3CA、MAP2K4等驅(qū)動基因在特定亞型中要么顯著過表達(dá)要么低表達(dá)，表明這些基因在不同亞型中對腫瘤的形成和進(jìn)展具有重要意義，或許可能作為亞型鑒定的標(biāo)志物和乳腺癌治療的靶點。
其他研究也表明，乳腺癌細(xì)胞往往存在許多驅(qū)動基因突變。為了更直觀地展示驅(qū)動基因?qū)θ橄侔┗颊哳A(yù)后的影響，作者分析了各亞型的驅(qū)動基因突變，以及不同信號通路中頻繁改變的基因和重要癌基因的異常變化。來自不同亞型乳腺癌患者的大部分樣本在MAP2K4、TP53和PIK3CA基因中存在異常突變（圖4B））。basal-like亞型中TP53的變化頻率比其他亞型更顯著，而PIK3CA的錯義突變在lumA亞型中更廣泛。此外，許多HER2亞型患者存在ERBB2基因改變，而lumB亞型患者存在MAP2K4缺失。我們發(fā)現(xiàn)MDM4、MTOR、MYC、CCND1和RB1等10條經(jīng)典信號通路中的一些關(guān)鍵癌基因和抑癌基因突變比例較高。
接下來，作者評估了驅(qū)動基因突變對乳腺癌患者預(yù)后的影響。根據(jù)驅(qū)動基因是否有突變、CNV或基因融合的變化將每個亞型的樣本分為改變組和非改變組。本次分析發(fā)現(xiàn)，異常突變的ERBB2和FOXA1組在lumB亞型組的預(yù)后顯著低于未改變組，而異常突變的AKT1和GATA3組在HER2亞型組的預(yù)后顯著低于未改變組。lumA亞型組中異常突變的CDH1組的預(yù)后顯著高于未改變組。（圖4C）
圖4：不同乳腺癌亞型中的驅(qū)動基因分析
不同乳腺癌亞型中免疫細(xì)胞浸潤的差異
乳腺癌樣本中的大量突變表明基因組穩(wěn)定性較差，腫瘤組織中的許多突變可以誘導(dǎo)新抗原的產(chǎn)生。同時，具有特定基因突變的患者是免疫治療的合適人選，例如具有BRCA1/2基因突變的患者。因此，需要研究乳腺癌不同亞型之間免疫細(xì)胞浸潤的差異從而確定患者的個性化免疫治療。在這里，作者使用CIBERSORT分析了每個亞型腫瘤組織中22種免疫細(xì)胞類型的浸潤差異。在惡性程度較高的basal-like和HER2亞型的腫瘤組織中，M1巨噬細(xì)胞、活化記憶CD4 T細(xì)胞和CD8 T細(xì)胞的浸潤水平顯著升高。相比之下，M2 巨噬細(xì)胞、na?ve B細(xì)胞和靜息記憶 CD4 T細(xì)胞的浸潤水平顯著降低（圖5A）。然后，作者使用MCP counter來分析每個亞型的成纖維細(xì)胞浸潤水平（圖5B)，其中l(wèi)umB和basal-like亞型中成纖維細(xì)胞的浸潤水平較低。
此外，作者分析了各亞型中TMB與免疫細(xì)胞浸潤的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)HER2突變與NK細(xì)胞浸潤顯著相關(guān)，其他亞型與T細(xì)胞浸潤顯著相關(guān)（圖5C、D）。basal-like亞型與CD4 T細(xì)胞浸潤顯著相關(guān)，lumB 亞型與CD4和CD8浸潤顯著相關(guān)。這表明具有較高TMB的basal-like亞型和lumB亞型腫瘤具有更多的T細(xì)胞浸潤和較低的成纖維細(xì)胞浸潤。
然后，作者評估了不同亞型之間免疫細(xì)胞浸潤與預(yù)后之間的相關(guān)性（圖6A）。結(jié)果表明，低程度的記憶B細(xì)胞浸潤在lumA和lumB亞型組的預(yù)后較好，而低水平naive B細(xì)胞浸潤在lumA亞型組的預(yù)后較差。HER2亞型組中Treg細(xì)胞浸潤高的病例生存期更長；basal-like亞型組中高M(jìn)2巨噬細(xì)胞浸潤的預(yù)后較差。以上結(jié)果提示不同亞型中的免疫細(xì)胞浸潤與患者預(yù)后有關(guān)。
圖5：不同乳腺癌亞型中的免疫細(xì)胞浸潤水平分析
圖6：不同乳腺癌亞型中免疫細(xì)胞和TMB的Kaplan Meier生存曲線
不同乳腺癌亞型對免疫療法的不同反應(yīng)
為了評估不同亞型對免疫治療的不同反應(yīng)，作者分析了乳腺癌免疫檢查點基因的mRNA表達(dá)，即PD-1、PD-L1、PD-L2、LAG3、VTCN1、IDO1和TIM3（圖7A）。PD-L1和PD-L2在basal-like亞型中的表達(dá)明顯高于其他亞型（圖7B）。其他免疫檢查點基因（CD40、CD80、CD86、IDO1和LAG3）的表達(dá)在basal-like亞型中也顯著升高（圖7A）。然后，作者使用免疫表型分析來預(yù)測不同亞型之間對anti-PD-1/PD-L1治療的反應(yīng)。作者發(fā)現(xiàn)在CTLA4_negative+PD-1_negative亞型中，lumB和HER2亞型表現(xiàn)出比其他亞型更低的IPS（圖7C）。在CTLA4_negative+PD-1_positive和CTLA4_positive+PD-1_positive亞型中，basal-like亞型的IPS顯著更高（圖7C）。作者評估了不同亞型之間免疫檢查點基因表達(dá)與預(yù)后之間的相關(guān)性。結(jié)果顯示，PD-L2表達(dá)水平較高的basal-like亞型患者的預(yù)后生存較好（圖7D））。這些結(jié)果表明，basal-like亞型的患者可能對anti-PD-1/PD-L1治療或anti-PD-1/PD-L1和anti-CTLA4治療的組合有更高的陽性反應(yīng)。
圖7：不同亞型乳腺癌患者中PD-L1表達(dá)水平和IPS的相關(guān)性
文章小結(jié)
作者使用了PAM50亞型預(yù)測算法對TCGA公共數(shù)據(jù)庫中的乳腺癌樣本進(jìn)行分類，并在DNA和RNA水平上分析了亞型之間的差異。分析了不同亞型中驅(qū)動基因突變、拷貝數(shù)變異(CNV)和基因融合的差異，并評估了它們的預(yù)后影響。為了評估亞型之間免疫細(xì)胞水平的差異，作者分析了免疫細(xì)胞和癌癥相關(guān)成纖維細(xì)胞(CAF)的浸潤水平。作者旨在通過生物信息學(xué)方法確定不同亞型之間的潛在差異，為臨床攻克不同亞型乳腺癌尋找合適的治療靶點。
該文章所用的方法簡單，且分析思路清晰，靈活使用數(shù)據(jù)庫，對于想要研究腫瘤相關(guān)亞型的生物信息學(xué)的人，你還不行動起來嘛！
