摘要:目的 明确免疫相关基因的表达与早期肾透明细胞癌预后之间的关系,建立早期肾透明细胞癌免疫相关 基因的预后模型,并评估该模型与肿瘤浸润免疫细胞之间的关系。方法 下载 TCGA公共数据中早期肾透明细 胞癌的 RNAseq数据及相应的临床信息,收集 2018年 1月至 3月于北京协和医院泌尿外科经病理确诊为早期肾透 明细胞癌的肿瘤组织及癌旁正常组织 27对,采用液相色谱-质谱定量检测组织中的免疫相关蛋白的表达水平。根 据相应的阈值,同时存在 RNA 和蛋白水平差异性表达的基因视为差异分子,构建基于差异免疫分子的预后模 型,并计算每个样本的风险得分,使用TIMER在线网站计算肿瘤浸润免疫细胞的分布,利用Spearman相关性分 析,评估肿瘤免疫基因的风险得分与肿瘤浸润免疫细胞之间的关系。结果 本研究共筛选出 261例 TCGA早期 肾透明细胞癌患者的RNAseq数据及相应的临床预后信息,同时收集了27对组织样本。通过差异性分析,最终确 定了 ARG2、HRG 等 15 个差异性表达分子。COX 线性回归模型建立了由 FCGR3A、ZAP70、C3、VAV1、 ANGPTL4所构成的预后模型,且高风险组的预后显著差于低风险组,差异有统计学意义 (P=0.0024)。多因素 分析提示,由该模型所确定的风险分层是患者的独立预后因素 (HR=1.7,P=0.021)。相关性分析提示,肿瘤的 风险得分与树突状肿瘤浸润免疫细胞具有相关性,差异有统计学意义 (P<0.01)。结论 由5个免疫基因所构成 的早期肾透明细胞癌预后模型可以准确地预测患者的预后,且与肿瘤微环境中的树突状细胞具有相关性。
表 1 入组患者的基线资料
图 1 免疫相关基因在肿瘤及癌旁正常组织的表达水平 注:A. 免疫基因在 RNA 水平的表达;B. 免疫基因在蛋白水平的表达。
图 2 差异性免疫基因的 GO 及 KEGG 富集结果 注:A. 生物学过程富集结果;B. 细胞组分富集结果;C. 分子功能富集结果;D.KEGG 富集结果。
图 3 单因素生存分析及生存曲线图 注:A. 基于单个基因的单因素 COX 分析;B. 根据基因 C3 绘制的生存曲线;C. 根据基因 RAC2 绘制的生存曲线;D. 根据基因 ZAP70 绘制的生存曲线。
图 4 免疫基因预后模型与患者预后之间的关系 注:A. 不同风险分层的生存曲线;B. 该诊断模型的时间依赖性 ROC 曲线;C. 纳入临床特征后的多因素分析;D. 根据风险评分、临床特征绘制的列线图。
图 5 免疫基因表达的聚类热图及临床特征与风险得分之间的关系 注:不同年龄比较,a:P<0.05;不同生存状态比较,b:P<0.05。
图 6 风险得分与肿瘤浸润免疫细胞之间的相关性分析 注:A. 风险得分与 B 淋巴浸润细胞之间的关系;B. 风险得分与树突状细胞之间的关系;C. 风险得分与巨噬细胞之间的关系;D. 风险得分与 B 细胞之间的关系;E. 风险得分与 CD4+淋巴细胞之间的关系;F. 风险得分与 CD8+淋巴细胞之间的关系。
[1] SIEGEL RL, MILLER KD, FUCHS HE, et al. Cancer Statistics, 2021 [J]. CA Cancer J Clin, 2021,71(1):7-33
[2] OBENG RC, ARNOLD RS, OGAN K, et al. Molecular characteristics and markers of advanced clear cell renal cell carcinoma: Pitfalls due to intratumoral heterogeneity and identification of genetic alterations associated with metastasis [J]. Int J Urol, 2020,27(9):790-797
[3] MOTZER RJ, HUTSON TE, TOMCZAK P, et al. Sunitinib versus interferon alfa in metastatic renal- cell carcinoma [J]. N Engl J Med, 2007,356(2):115-124
[4] DELEUZE A, SAOUT J, DUGAY F, et al. Immunotherapy in Renal Cell Carcinoma: The Future Is Now [J]. Int J Mol Sci, 2020,21(7):2532
[5] LIU X, GUO Z, SUN H, et al. Comprehensive Map and Functional Annotation of Human Pituitary and Thyroid Proteome [J]. J Proteome Res, 2017,16(8):2680-2691
[6] LOVE MI, HUBER W, ANDERS S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA- seq data with DESeq2 [J]. Genome Biol, 2014,15(12):550
[7] YU G, WANG LG, HAN Y, et al. Custer profiler: an R package for comparing biological themes among gene clusters [J]. Omics, 2012,16(5):284-287
[8] ROBIN X, TURCK N, HAINARD A, et al. pROC: an open- source package for R and S + to analyze and compare ROC curves [J]. BMC, 2011,12:77
[9] VADREVU SK, CHINTALA NK, SHARMA SK, et al. Complement c5a receptor facilitates cancer metastasis by altering T- cell responses in the metastatic niche [J]. Cancer Res, 2014,74(13):3454-3465
[10] BAO D, ZHANG C, LI L, et al. Integrative Analysis of Complement System to Prognosis and Immune Infiltrating in Colon Cancer and Gastric Cancer [J]. Front Oncol, 2020,10:553297
[11] YUAN K, YE J, LIU Z, et al. Complement C3 overexpression activates JAK2/STAT3 pathway and correlates with gastric cancer progression [J]. J Exp Clin Cancer Res, 2020,39(1):9
[12] XU Y, HUANG Y, XU W, et al. Activated Hepatic Stellate Cells (HSCs) Exert Immunosuppressive Effects inHepatocellular Carcinoma by Producing Complement C3 [J]. Onco Targets Ther, 2020,13:1497-1505
[13] REESE B, SILWAL A, DAUGHERITY E, et al. Complement as Prognostic Biomarker and Potential Therapeutic Target in Renal Cell Carcinoma [J]. J Immunol, 2020, 205 (11):3218-3229
[14] FUKUMOTO K, SAKATA-YANAGIMOTO M, FUJISAWA M, et al. VAV1 mutations contribute to development of T- cell neoplasms in mice [J]. Blood, 2020, 136 (26):3018-3032
[15] ROBLES-VALERO J, LORENZO-MARTIN LF, FERN- ÁNDEZ- PISONERO I, et al. Rho guanosine nucleotide exchange factors are not such bad guys after all in cancer (a) [J]. Small GTPases, 2020,11(4):233-239
[16] GRASSILLI S, VEZZALI F, CAIRO S, et al. Targeting the Vav1/miR-29b axis as a potential approach for treating selected molecular subtypes of triple-negative breast cancer [J]. Oncol Rep, 2021,45(5):83
[17] GRASSILLI S, BRUGNOLI F, LATTANZIO R, et al. Vav1 Down- Modulates Akt2 Expression in Cells from Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: Nuclear Vav1 as a Potential Regulator of Akt Related Malignancy in Pancreatic Cancer [J]. Biomedicines, 2020,8(10):379
[18] SMAGINA AS, KULEMZIN SV, YUSUBALIEVA GM, et al. VAV1- overexpressing YT cells display improved cytotoxicity against malignant cells [J]. Biotechnol Appl Biochem, 2021,68(4):849-855.
王站,张铭鑫,郑国洋,等. 早期肾透明细胞癌免疫基因相关预后模型的建立[J]. 泌尿外科杂志(电子版),2021,13(3):16-24. DOI:10.3969/j.issn.1674-7410.2021.03.006.
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肾癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤之一,仅次 于前列腺癌和膀胱癌[1] 。最新研究表明,2021年全美 约有 76 080例新发肾癌患者,男性约 48 780例,女 性约 27 300 例,分别占全身恶性肿瘤的 5%、3%[1] 。 肾癌的早期预后较好,局限期及局部进展期肾癌的 5年生存率分别在 90%、70%,而一旦发生远处转移, 其 5年生存率则迅速降低至 10%左右[1] 。肾透明细胞 癌是肾癌最常见的病理类型,约占所有病理类型的 60%~80%[2] 。
肾癌的治疗由最初的细胞因子治疗发展到血 管内皮生长因子受体的靶向治疗,患者的总生存期 及无病生存期得到延长,且生活质量也得到了明显 改善[3] 。近年来,免疫联合治疗为肾癌的治疗提供了 新的思路。由于肾癌组织内往往含有大量如 T 淋巴 细胞在内的多种肿瘤浸润免疫细胞,因此被认为是 免疫原性肿瘤[4] ,提示癌组织内的免疫状态可能会影 响患者的预后,且可能存在新的免疫靶点。
目前对于肾癌的预后评估,最常用的方法是 TNM 分期系统。而对早期肾癌来说,单纯的 TNM 分期并不能很好地评估预后情况。因此,本研究联 合了 TCGA 的转录本测序和液相色谱-质谱所检测 到的蛋白组学数据,构建了早期肾癌的免疫基因诊 断模型,并评估了该模型和肿瘤浸润免疫细胞之间 的关系,以期为肾癌相关的免疫研究提供新的思路。
1 资料与方法
1.1 组织样本的来源、采集及数据处理
1.2 TCGA数据的收集及处理
1.3 差异性免疫相关基因的确定
1.4 免疫相关基因预后模型的建立
1.5 多因素 COX 回归分析及列线图的建立
1.6 免疫相关预后模型和肿瘤浸润免疫细胞之间的相关性分析
2 结果
2.1 基线资料
2.2 差异性免疫相关基因的确定
2.3 免疫相关基因预后模型的建立
2.4 早期肾透明细胞癌预后的多因素回归分析及列 线图的建立
2.5 免疫相关预后模型和早期肾透明细胞癌免疫浸润细胞之间的关系
3 讨论
3 讨论
近年来,随着免疫检查点抑制剂的临床应用, 对肿瘤免疫状态以及肿瘤微环境的研究逐渐深入。 肿瘤微环境是肿瘤细胞周围的非癌细胞和分子,包 括免疫细胞、血管、脂肪细胞、间充质干细胞、肿 瘤相关成纤维细胞和细胞外基质。有研究显示,肾 透明细胞癌组织中存在包括 CD8+ T 淋巴细胞在内的 多种免疫细胞,肾透明细胞癌免疫基因以及肿瘤浸 润免疫细胞的预后模型也在不断完善。但很少有研 究关注免疫基因在早期肾透明细胞癌预后中的作用。
在本项研究中,通过对 261 例 TCGA 数据库 RNAseq,以及利用液相色谱-质谱仪检测 27对早期 肾透明细胞癌蛋白组学数据的分析,确定了 15个差 异性表达的免疫分子。其中,有 11个和患者预后密 切相关。功能富集分析提示,这些分子主要参与免 疫调节,自然杀伤细胞 (natural killer cell,NK 细 胞) 介导的细胞毒性作用等免疫调节过程。COX 回 归分析建立了由 FCGR3A、ZAP70、C3、VAV1、 ANGPTL4 免疫分子组成的预后模型,该模型不仅 是早期肾透明细胞癌患者的独立预后因素,还能够 较为准确地预测患者的生存率。此外,该模型还与 患者的年龄以及生存状态相关。为了评估免疫得分与 肿瘤免疫微环境之间的关系,本研究进行了6种免疫细 胞和免疫得分之间的相关性分析,结果显示,免疫状态和肿瘤微环境中的树突状细胞具有相关性。 补体 C3 不仅与早期肾透明细胞癌的预后相关, 还参与预后模型的构建。补体系统作为先天免疫反 应的一个组成部分,可以通过调节巨噬细胞和淋巴 细胞的功能,直接或间接地影响肿瘤的发生、发展 和转移[9] 。越来越多的研究表明,多种肿瘤微环境中 补体的免疫调节功能被过度激活,如结肠癌、肺 癌、神经母细胞瘤、慢性淋巴细胞白血病、卵巢癌 和胃肠道肿瘤[10-11] 。胃癌组织中补体 C3 表达水平的 升高预示患者预后不良,且离体实验证明 C3能够上 调 JAK2/STAT3 的信号通路而促进胃癌的进展[11] 。 此外,肝星状细胞能够在体外通过 C3途径促进 T 细 胞凋亡和增殖,抑制树突状细胞成熟,并诱导骨髓 源性抑制细胞增殖,在肝癌的免疫微环境调节中发 挥重要作用[12] 。此外,另有包括补体 C3基因在内的 11 种补体基因的过表达与肾透明细胞癌的预后相 关,在程序性死亡受体 1耐药的肾透明细胞癌小鼠模 型中,补体缺陷以及补体受体的阻断均能够通过增 强抗肿瘤免疫,减少血管生成来抑制肿瘤生长[13] 。本 研究发现,早期肾癌组织中补体 C3无论是在转录水 平还是蛋白水平均明显升高,且与患者的不良预后高度相关,这些均提示补体 C3可能在调节肾透明细 胞癌肿瘤微环境中发挥一定的作用,且有可能成为 免疫治疗新的靶点。
VAV1是 VAV 家族蛋白的一员,VAV 家族蛋 白由 VAV1、VAV2和 VAV3组成。VAV1能够促 进二磷酸鸟苷向三磷酸鸟苷进行转换[14] 。VAV1对于 未成熟 T 细胞的发育、选择以及成熟 T 细胞参与抗 原反应至关重要。研究显示,VAV1 基因敲除小鼠 的淋巴细胞减少,且 T 细胞相关免疫反应存在缺 陷[15] 。在乳腺癌中,VAV1普遍定位于细胞核内,这 与低复发率呈正相关;VAV1 还能够通过影响乳腺 癌侵袭和转移相关基因的表达,负性调节体外侵袭 性和体内转移效率[16] 。此外,VAV1过表达还能抑制 Akt2 的表达,抑制胰腺癌细胞系的增殖和迁移[17] , VAV1过表达的 NK细胞还能够增加其对肿瘤细胞的 杀伤力[18] 。本研究中,VAV1作为早期肾透明细胞癌 的保护因子而被纳入到预后模型中。VAV1 的高表达,能够降低早期肾透明细胞癌患者死亡的风险, 提示 VAV1可能在肿瘤浸润免疫细胞功能调节方面 发挥作用。
本研究具有一定的局限性。第一,本研究的样 本量较少。共入组 288 例早期肾透明细胞癌组织样 本,对于高通量组学的研究来说,样本量仍较小。 第二,由于本研究中检测的早期肾透明细胞癌患者 的预后均较好,未见复发及转移,因此后续的生存 分析等,均是以 TCGA 数据库为基础,缺乏了蛋白 组学的验证,日后会将继续随访患者的预后,以获 得更加完整的数据。
综上所述,建立的 5个免疫基因所组成的早期肾 透明细胞癌预后模型能够很好地预测患者的预后, 且与肿瘤浸润树突状细胞关系密切。
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