文献解读(5)三阴性乳腺癌与免疫微环境

研究纳入了WCH的76例TNBC患者和来自TCGA的158例TNBC患者。作者基于转录组数据,使用基于基因标记的xCell方法计算了34种免疫细胞的整体免疫得分和类型特异的富集得分。由Cox比例风险模型计算无复发生存率(RFS)和总生存率(OS)的HRs,研究细胞与预后的关系。

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        乳腺癌种类繁多,具有不同的分子亚型。三阴性乳腺癌(TNBC)的特点是缺乏雌激素受体(ER)和孕激素受体(PR)的表达和HER2的扩增。研究人员希望充分发挥免疫治疗潜力以及了解抗肿瘤免疫分子模式,如今免疫微环境受到越来越多人的关注。其中免疫微环境的组成部分包括一些先天和适应性免疫细胞亚群、内皮细胞、成纤维细胞、脂肪细胞和其他基质细胞等。肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)和肿瘤相关巨噬细胞(TAM)是乳腺癌中研究最多的免疫细胞,然而关于微环境的免疫环境对三阴性乳腺癌(TNBC)进展的影响尚不清楚。

        因此,今天小编带来的这篇文章的目的是研究肿瘤微环境细胞与TNBC预后的关系。

标题Immune Profiles of Tumor Microenvironment and Clinical Prognosis among Women with Triple-Negative Breast Cancer

杂志Cancer Epidemiology Biomarkers Prevention  IF:4.142  日期2019.09

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1)       样本数据:来自TCGA1097个样本的临床信息,以及来自WCH117例被诊断为三阴性乳腺癌的样本。

2)       RNA序列分析:得到两个样本群的RNA-seq数据。

3)       细胞类型的富集分析:为了确定肿瘤免疫微环境的谱系,使用计算方法xCell,来估计细胞类型富集得分。

4)       生存分析:使用COX风险回归模型等方法对研究的样本进行生存分析。

5)       主要流程:研究的主要流程如图1所示

      attachments-2019-12-dAvudY9Z5e0338cfc3557.png                       图1

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① 肿瘤微环境的免疫景观:

作者首先对肿瘤的免疫微环境进行了刻画,使用特定类型富集得分热图展示了识别的TNBCs免疫景观(2)。研究发现肿瘤的整体免疫得分高于正常乳腺组织(1)。与正常乳腺组织相比,除了CD4/8-naive T细胞,CD4 + 记忆T细胞,Tgd细胞和NKT细胞,肿瘤组织中大多数的T细胞富集得分相对更高。除未成熟的DC、浆细胞、幼型和记忆型B细胞外,大多数DCB细胞富集得分较高。除巨噬细胞M1和嗜碱性粒细胞外,大多数单核/巨噬细胞和粒细胞亚群在肿瘤和正常乳腺组织间的富集分数不显著。

attachments-2019-12-6aFpQXUm5e03391c55e45.png                     图2

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                    表1 部分结果展示

② 免疫细胞富集得分与患者预后

作者在三个模型中探究免疫细胞富集得分与患者预后的关系,对模型A人口因素矫正后(2),较高的浆细胞富集分数与较好的RFS显著相关。当进一步校正肿瘤特征(模型B)和治疗模式(模型C)时,也产生了类似的合并HRsCD4+中心记忆T细胞(Tcm)富集评分与BRFS显著相关。在C模型中也得到了相似的HRWCH组和TCGA组之间的浆细胞和CD4+ Tcm富集分数的相关性相似。不同富集得分的生存分析结果图3A,B。可以看出巨噬细胞M2的富集分数越高,RFS越差。

模型B中(表2),在校正了人口统计学和肿瘤因素后,浆细胞的高富集得分与好的OS显著相关。当进一步校正治疗模式(模型C)时,浆细胞评分与OS之间的相关性仍然显著且相似。血浆细胞高、低富集得分的OS曲线如图3C所示,可以看出CD4+ Tcm、巨噬细胞M2、未成熟DCs和嗜酸性粒细胞的富集分值越高,OS越差,而CD8+ Tcm分值越高,OS越好。

attachments-2019-12-CtlFWJEN5e03395d6853d.png                        图3

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                 表2 部分结果展示

③ 免疫细胞富集得分与肿瘤特征

在这一部分,作者研究了免疫细胞富集得分与肿瘤特征之间的关系,发现与浸润性导管/小叶癌相比,其他组织学类型乳腺癌的CD4+Tcm富集分值更高。浆细胞的富集分数与所研究的肿瘤特征无显著相关性(表3)。

attachments-2019-12-7XPYb3og5e0339a628a8d.png                      表3

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  研究纳入了WCH76TNBC患者和来自TCGA158TNBC患者。作者基于转录组数据,使用基于基因标记的xCell方法计算了34种免疫细胞的整体免疫得分和类型特异的富集得分。由Cox比例风险模型计算无复发生存率(RFS)和总生存率(OS)HRs,研究细胞与预后的关系。

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  • 发表于 2019-12-25 18:32
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