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摘要：转录组测序助力挖掘三阴性乳腺癌组织免疫浸润特征

引文：近期
，欧博官网高通量科研团队助力深圳市龙华区妇幼保健院病理科团队在Annals of Medicine（IF=4.71）揭晓了题为“Development of an immune-related prognostic biomarker for triple-negative breast cancer”的研究论文。

正文：

研究配景

乳腺癌是女性癌症中最常见的
，占女性所有癌症病例的23%[1]。乳腺癌凭证乳腺癌细胞外貌受体状态分为以下三种类型：（a）雌激素受体（oestrogen receptor, ER）或黄体酮受体（progesterone receptor, PR）阳性；（b）人表皮生长因子受体2（epidermal growth factor receptor 2, EGFR2）阳性
，伴或不伴ER和PR阳性；（c）三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer , TNBC）
，ER、PR和EGFR2体现为阴性[2]。TNBC患者的肿瘤免疫微情形（tumor immune microenvironment, TIME）具有高度重大的组成异质性
，由差别的细胞类型和无序的基因表达组成。有报道证实
，肿瘤浸润淋巴细胞的保存与TNBC患者更好的预后和对新辅助化疗反应相关[3-5]。本研究旨在通过转录组挖掘TNBC患者TIME的细胞免疫浸润特征
，首先提出使用基于癌组织与癌旁组织中细胞类群组成差别的免疫浸润评分(Immune Infiltration Score, IIS)
，通过机械学习要领建设的该模子可作为一种新型生物标记物指示TIME中免疫细胞浸润的水平
，可以清晰地区分癌组织和癌旁组织
，确定要害的免疫相关预后生物标记物。

研究要领

首先
，从30名TNBC患者处获取乳腺癌组织和癌旁组织样本
，将组织解离后举行转录组测序。然后
，癌组织（CA）和癌旁组织（CAP）中的免疫细胞因素差别通过xCell剖析来定量
，并使用CIBERSORT和ESTIMATE评估TNBC样本中的肿瘤浸润免疫细胞含量和免疫浸润状态
，以验证xCell效果。为了识别TNBC患者癌组织中免疫浸润水平的转变
，提取显著差别细胞组成作为样本的免疫谱并举行Z-score标准化使细胞量可以被较量。接着
，划分将上协调下调的标准化后细胞量相加整合成2个指标
，应用支持向量机（support vector machine, SVM）拟合包括上述2个指标的模子
，以获得可以作为TNBC免疫相关的预后生物标记物的IIS（图1）。最后
，来自TCGA的包括132名TNBC患者的数据集被用于验证IIS的展望预后效能。

图1 IIS评估模子的界说

研究效果

#1 TNBC患者的临床病理特征剖析

本研究中共纳入30名成年TNBC患者
，其中
，乳腺癌细胞分解水平属于II级的有13例
，属于III级的有17例（图2）。II级患者和III级患者相比
，在年岁、肿瘤巨细、转移灶情形和病理类型上
，差别不显著。

 
图2 TNBC患者的临床病理信息

#2 TNBC患者TIME中体现出奇异的免疫细胞浸润状态

在研究发明巨噬细胞、树突状细胞、粒细胞和其他先天免疫细胞在癌组织和癌旁组织中的浸润有显著差别（图3A）。在TNBC患者的TIME中
，四种类型的免疫细胞数目上调
，包括CD8阳性T细胞和TH1细胞、活化的树突状细胞 (aDC) 和巨噬细胞 (图3A )；而有四种类型的免疫细胞数目在TIME中下调
，包括通例树突状细胞 (cDC)、中性粒细胞、CD4阳性的T细胞和干细胞（图3A）。在TIME中
，固有免疫和顺应性免疫均被激活
，其中以TH1和B细胞为主的顺应性免疫细胞显著提高（图 3B中）。为了验证该发明
，研究者使用CIBERSORT评估统一数据集中免疫细胞类型的组成
，CIBERSORT效果与xCell效果是高度一致的
，CD8阳性T细胞、巨噬细胞和干细胞在xCell和CIBERSORT中都爆发了显著转变（图4A）。

  图3 TNBC患者的癌组织和癌旁组织中免疫细胞组成较量   

  图4 TNBC患者的癌组织和癌旁组织免疫浸润水平在CIBERSORT、UMAP和IIS下的较量

#3 免疫浸润评分（IIS）体现优异的分类效能

从Z-score标准化后细胞免疫谱中可以获取代表TIME细胞浸润上升和下调水平的2个指标。通过UMAP对细胞免疫谱聚类
，可以发明差别组别的样本被很好地分群
，TNBC患者癌组织和癌旁组织在免疫浸润水平上泛起显着的差别
，批注差别水平的免疫浸润在塑造TNBC免疫微情形上施展了主要作用（图4B）。使用SVM拟合2个指标组合的模子IIS
，效果也展现了TNBC患者TIME的中免疫细胞组成的特异性（图4C）。别的
，IIS 评分模子还被应用在TNBC-TCGA行列数据集上
，效果显示IIS体现出优异的区分癌症和癌旁组织的效能（图5A）
，批注 IIS 评分模子可以在其他TNBC数据集中普适性。为了测试IIS是否对TNBC患者的预后具有展望能力
，本文剖析了来自TCGA包括132名TNBC患者的数据集[6, 7]
，发明与IIS评分较低的患者相比
，IIS评分较高的患者体现更高的PD-L1表达水平（图5B）和更短的无希望生涯期（图5C）。

图5 TCGA的BRCA数据集中肿瘤和癌旁样本中的IIS较量

总结

在本文中
，研究者对30名TNBC患者癌组织和癌旁组织解离后举行转录组测序
，然后使用xCell来定量剖析癌组织和癌旁组织样本的细胞类型因素差别
，并通过机械学习要领首次建设基于TIME中免疫细胞因素的IIS模子
，其作为一种新型生物标记物可以指示TIME中免疫细胞浸润的水平。IIS随后被进一步推广到TCGA行列数据集上举行验证
，效果显示IIS评分较高的患者体现更高的PD-L1表达和更短的无希望生涯期
，这说明晰IIS可用于展望患者预后和指导治疗。因此
，IIS提供了与诊断、治疗和预后相关的TIME中免疫细胞组成的名贵信息。

参考文献

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3. Salgado, R., et al., The evaluation of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in breast cancer: recommendations by an International TILs Working Group 2014. Ann Oncol, 2015. 26(2): p. 259-71.

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5. Gruosso, T., et al., Spatially distinct tumor immune microenvironments stratify triple-negative breast cancers. J Clin Invest, 2019. 129(4): p. 1785-1800.

6. Yau, C., et al., A multigene predictor of metastatic outcome in early stage hormone receptor-negative and triple-negative breast cancer. Breast Cancer Res, 2010. 12(5): p. R85.

7. Liu, J., et al., An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics. Cell, 2018. 173(2): p. 400-416 e11.

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