扫码联系客服
小编最近在看文献的过程中看到这篇30+影响因子的纯生信分析，内容研究在一年后看来依旧是可以用来分析的创新点。Keap1是细胞氧化应激反应中的重要调控因子。人体具有非凡的自愈能力，机体内存在的专用干细胞确保许多器官可不断地进行自我更新。当某一器官受到损伤时，器官内的干细胞即被激活生成新细胞促使器官组织再生。然而在机体内这种干细胞活性却受到了严格地调控，因为过度的干细胞活性也可能导致疾病发生比如癌症。当前科学家们纷纷将干细胞生物学的研究转向揭示维持有效再生和适当干细胞功能之间平衡的调控机制。目前越来越多的数据表明氧化应激在这一调控中发挥了核心作用。Keap1是一种肿瘤抑制因子，但其作用机制尚不清楚;是一种重要肿瘤蛋白，能通过两种不同的方式引发癌症。
背景:免疫检查点抑制剂(ICIs)已经证明对肺腺癌(LUAD)有显著的总生存期(OS)益处。然而，不论程序性死亡配体1 (PD-L1)的表达和肿瘤突变负荷(TMB)如何，患者间显著的异质性是免疫治疗疗效的特征。KEAP1突变与接受化疗的LUAD患者较短的生存期相关。研究人员假设KEAP1共突变模式和互斥性可能识别LUAD患者对免疫治疗无反应。
患者和方法:在整个MSKCC LUAD数据集中研究KEAP1突变共现和体细胞相互作用。在随机化的II/III期POPLAR/OAK试验(基于血液测序，bNGS队列，N 253)中，共存改变对使用免疫治疗的LUAD患者生存结果的影响得到了验证。三个基于组织的测序研究(Rome、MSKCC和DFCI)被用于独立验证(tNGS队列，n289)。使用癌症基因组图谱(TCGA) LUAD研究分析免疫基因组特征。
结果:在KEAP1突变共发生的基础上，研究人员确定了4个可能与免疫治疗疗效降低相关的基因(KEAP1、PBRM1、SMARCA4和STK11)。与共同发生改变的性质无关，与单突变(SM)和野生型(WT)肿瘤相比，共存突变肿瘤(CoMut)的生存率较低。CoMut亚群的TMB高于WT，而在高TMB的LUAD中，共存改变的不利意义仍然存在。观察到CoMut组和WT组在核心免疫信号、T细胞受体、T辅助细胞信号和免疫调节基因方面存在显著差异。
结论:本研究表明，在一组有限的基因中同时存在的改变特征是LUAD的一个子集对免疫治疗无反应并具有高TMB。免疫微环境可以解释疾病的临床病程。
使用的MSKCC队列(N 1269)代表了最大的以靶向测序为特征的LUAD临床系列，研究人员确定了其改变与KEAP1表现出最紧密的共现/互斥性的基因(图2A和B)。使用SMARCA4和KRAS)定义目标人群并建立模型。KEAP1和EGFR突变的互斥性质促使研究人员将重点放在EGFR野生型设置上。随后，在III期OAK试验中，对顶级共突变基因(STK11、SMARCA4、PBRM1和KRAS)的OS进行单变量Cox回归分析(n199)(图2C)。除了KEAP1，研究人员还证实了STK11突变与死亡风险增加之间的可能联系。此外，研究人员确定了PBRM1和SMARCA4, SWI/SNF染色质重塑复合物的两个核心成分，作为生存结果的潜在预测因子。考虑到它们的功能联系和相对较低的突变频率，研究人员还将PBRM1和SMARCA4作为单个变量(PBRM1或SMARCA4中的突变)进行了测试。关于KRAS，研究人员没有观察到KRAS状态与OS之间有任何明确的关系。在此基础上，KRAS不再被考虑。同样，研究人员也没有观察到其他KEAP1协同基因与OS之间的任何关联(图2D)。随后，研究人员验证了KEAP1、STK11、PBRM1和SMARCA4中至少两个基因的共同突变是否比单独考虑的突变具有更强的预测能力，且不依赖于共同存在的突变的性质。在OAK和POPLAR试验中，携带共存突变的肿瘤患者(CoMut组)与野生型(WT)组相比，生存率显著缩短，而单突变型(SM)肿瘤预后中等(图3A)。这些差异在更大的bNGS队列中更明显(图3 b)。结果通过多变量Cox回归模型得到证实(图3C)。最佳确诊总应答(bcr)和无进展生存期(PFS)与OS数据一致(图3D)。考虑到KEAP1和STK11的突变频率相近，研究人员验证了STK11的共现率。正如预期的那样，结果与与KEAP1相关的结果相当类似，尽管研究人员注意到计算次数更少，并且缺少PBRM1。
在验证队列(tNGS, n289)中，CoMut亚群的特征是与SM和WT肿瘤相比生存时间更短(图4)。多变量Cox回归模型对结果进行验证(图4B)。研究人员在比较两个队列(bNGS和tNGS)时注意到的唯一差异是，在tNGS队列中，SM肿瘤的生存期与WT组相当，这表明单独考虑的基因可能无法预测ICIs的疗效。
首先，研究人员假设共同发生突变的不良意义与TMB和/或肿瘤新抗原负荷(TNL)有关。然而，鉴于CoMut和SM肿瘤的TMB高于WT疾病，研究人员注意到一种相反的关系(图5A和B)。分类器在具有高TMB的LUAD子集中保留其预后意义(图5C和D)。在TCGA研究中，与WT肿瘤相比，CoMut和SM LUAD的特征是有更高的TNL倾向。接下来，研究人员测试了研究人员的模型与高TMB患者基因组不稳定性的突变标记的关系，正如最近在靶向测序研究中提出的那样。APOBEC -和tobacco-smoking-positive病例显著高于负的,而吸烟是唯一签名与OS，尽管在tNGS队列中并没有达到完全显著的程度。在不同的基因组背景下，总体突变谱具有可对比性(图5E和F)。这些数据表明，CoMut模型和免疫治疗疗效之间的联系与记录基因组不稳定性的潜在突变过程无关。
在TCGA研究中研究了CoMut LUAD的免疫基因组库。首先，研究人员确定六种免疫亚型的分布(C1:伤口愈合;C2: IFN-g占主导地位;C3:炎症;C4:淋巴细胞减少;C5:免疫安静;C6: TGF-b占主导地位)在三组研究中存在差异(图6A)与WT肿瘤相比，研究人员在CoMut组中记录到更广泛的C1亚型。相反，C3子类型在CoMut LUAD中较少出现。有趣的是，在最初的胰腺癌分析中，C3预后良好，而C1预后差接下来，研究人员确定了三个感兴趣的子集与用于产生癌症免疫分类的核心免疫表达特征(巨噬细胞/单核细胞、淋巴细胞浸润、TGF-b反应、IFN-g反应、伤口愈合和辅助增殖特征)之间的关系。伤口愈合的签名在WT CoMut组得分高于肿瘤,而IFN-g响应、淋巴细胞浸润和巨噬细胞和单核细胞签名有更高的分数WT子集(图6b)。尽管IFN-g信号与对ICIs的应答有关，但伤口愈合信号最初是作为不良预后的预测因子开发的此外，在TCGA泛癌症研究中，不同肿瘤类型的核心免疫信号具有不同的意义，在某些情况下具有不同的意义。在LUAD中，巨噬细胞/单核细胞和淋巴细胞浸润特征与较长的生存期相关，而伤口愈合特征则具有较低的生存结果(图6C) CoMut组的T细胞受体(TCR)的丰富度和多样性低于WT组(图6D)。不太明显的Th1基因表达特征表征CoMut肿瘤(图6E和补充图S7)。最后，在CoMut LUAD中观察到较低的免疫调节基因表达，甚至包括PD-L1(图6F)。然而，蛋白水平的PD-L1表达数据仅在OAK试验中获得，研究人员没有认识到各比较子组之间的差异。总的来说，CoMut组的免疫基因组框架与免疫治疗期间的临床病程一致。
参考文献：
Doroshow DB, Sanmamed MF, Hastings K, et al. Immunotherapy in non-small cell lung cancer: facts and hopes. Clin Cancer Res. 2019;25: 4592-4602.
Peters S, Reck M, Smit EF, et al. How to make the best use of immunotherapy as fifirst-line treatment of advanced/metastatic nonsmall-cell lung cancer. Ann Oncol. 2019;30:884-896.
Sabio E, Chan TA. The good, the bad, and the ugly: hyperprogression in cancer patients following immune checkpoint therapy. Genome Med. 2019;11:43.
Sharma P, Hu-Lieskovan S, Wargo JA, Ribas A. Primary, adaptive, and acquired resistance to cancer immunotherapy. Cell. 2017;168:707-723.
Davis AA, Patel VG. The role of PD-L1 expression as a predictive biomarker: an analysis of all US Food and Drug Administration (FDA) approvals of immune checkpoint inhibitors. J Immunother Cancer. 2019;7:278.
Rizvi NA, Hellmann MD, Snyder A, et al. Cancer immunology. Mutational landscape determines sensitivity to PD-1 blockade in non-small cell lung cancer. Science. 2015;348:124-128.
Yu Y, Zeng D, Ou Q, et al. Association of survival and immune-related biomarkers with immunotherapy in patients with non-small cell lung cancer: a meta-analysis and individual patient-level analysis. JAMA Netw Open. 2019;2:e196879.
最后结论中，研究人员无法评估模型与整个人群中的PD-L1表达的关系。虽然在OAK研究中没有发现三组PD-L1表达明显失衡，但在TCGA中，共突变组PD-L1 mRNA表达水平较低。然而，尽管常规免疫组化评估和PD-L1测序之间的一致性较高，但55个数据还太过初步，无法得出任何明确的结论。总的来说，在考虑在肺腺癌中对免疫检查点抑制剂进行管理时，需要注意KEAP1、STK11、PBRM1和SMARCA4中同时存在的改变。鉴于这些肿瘤对免疫检查点抑制剂的耐药性以及肺腺癌中缺乏最常见的可操作的致癌基因依赖，迫切需要采取行动来解决这种治疗孤立的分子亚群。研究表明，在一组有限的基因中同时存在的改变特征是肺腺癌的一个子集对免疫治疗无反应并具有高肿瘤突变负担。通过免疫微环境可以解释疾病的临床病程。
