난소암 돌연변이 과정 드라이브 사이트

Nature 612권, 778~786페이지(2022)이 기사 인용

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측정항목 세부정보

고급 장액성 난소암(HGSOC)은 독특한 돌연변이 과정5,6, 종양 이질성7,8,9 및 복강내 확산7,8,10에 의해 패턴화되는 게놈 불안정성1,2,3,4의 전형적인 암입니다. 면역요법은 HGSOC11,12,13에서 효능이 제한되어 있어 돌연변이 과정과 종양 초점의 해부학적 부위가 종양 미세 환경의 면역학적 상태를 결정하는 방법을 평가해야 하는 충족되지 않은 필요성을 강조합니다. 여기서 우리는 치료 경험이 없는 HGSOC 환자 42명의 전체 게놈 시퀀싱, 단일 세포 RNA 시퀀싱, 디지털 조직병리학 및 160개 종양 부위의 다중 면역형광에 대한 통합 분석을 수행했습니다. 상동성 재조합 결핍 HRD-Dup(BRCA1 돌연변이 유사) 및 HRD-Del(BRCA2 돌연변이 유사) 종양은 HLA 다양성의 손실과 고도로 분화된 기능 장애 CD8+ T 세포에 의한 종양 침윤에 반영되는 염증 신호 및 지속적인 면역 편집을 보유했습니다. 대조적으로, 폴드백 역위 보유 종양은 주로 순수/줄기 유사 및 기억 T 세포와 함께 상승된 면역억제성 TGFβ 신호 및 면역 배제를 나타냈습니다. 표현형 상태 연관성은 해부학적 부위에 따라 다르며 부속기 종양과 원위 복막 초점 사이의 구성, 위상 및 기능적 차이를 강조합니다. 우리의 연구 결과는 HGSOC의 진화적 표현형 발산 및 면역 저항 메커니즘의 결정 요인으로 해부학적 부위와 돌연변이 과정을 암시합니다. 우리의 연구는 미래의 맞춤형 면역치료 접근법과 조기 발견 연구를 개발하고 해석할 수 있는 다중 오믹 세포 표현형 데이터 기반을 제공합니다.

고급 장액성 난소암(HGSOC)의 주요 정의 특징은 거의 어디에나 존재하는 TP53 돌연변이의 유전적 배경에서 발생하는 복제 수 변경 및 게놈 재배열 형태의 심오한 구조적 변이입니다. BRCA1 및 BRCA2와 같은 상동 재조합(HR) 복구 경로 유전자의 체세포 및 생식계열 변경은 HGSOC 사례의 약 절반에서 HR 결핍(HRD)을 유발합니다15. 유전자 변형 외에도 환자는 HRD 하위 유형(BRCA1 관련 직렬 중복, HRD-Dup; BRCA2 관련 간질 삭제, HRD-Del)을 포함하여 전체 게놈 시퀀싱(WGS)의 구조적 변이 패턴에서 유추된 내인성 돌연변이 프로세스3,16에 따라 계층화됩니다. ), CCNE1 증폭 관련 폴드백 역전(FBI) 함유 종양 및 CDK12 관련 탠덤 복사기(TD) 함유 종양5,6.

HGSOC는 진단 시 광범위한 복강내 질환으로 인해 독특한 임상적 과제를 제시합니다. 긴 대기 시간은 복강의 이질적인 미세 환경에서 광범위한 기간의 클론 다양화 및 종양-면역 상호 작용이 전개되도록 허용합니다7,10,17. 이는 기본 돌연변이 과정과 국소 조직 부위가 클론 선택, 종양 미세 환경(TME) 및 면역 인식에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 주요 질문을 제기합니다. 우리는 HGSOC의 다중 현장 사례에서 WGS의 돌연변이 과정, 단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq)의 세포 표현형 및 현장 다중화 세포 이미징의 공간 토폴로지를 포착하는 전향적 연구를 수행했습니다. 우리의 연구 결과는 질병 부위 및 돌연변이 과정과 함께 분리되는 뚜렷한 면역 자극 및 면역 억제 메커니즘을 식별하여 HGSOC에서 면역 인식 및 탈출의 새로운 결정 요인을 정의합니다.

24개월 동안 복강경 검사 또는 1차 용적축소 수술을 받은 새로 진단된 치료 경험이 없는 환자(n = 42)로부터 다중 부위 조직 생검(n = 160)을 수집했습니다(그림 1a). 수집은 부속기(즉, 잠재적인 원발 병변), 대망, 복막, 장, 복수 및 기타 복강 내 부위를 포함한 해부학적 부위에서 이루어졌습니다(확장 데이터 그림 1a). 모든 환자의 임상 특성은 확장 데이터 그림 1b 및 보충 표 1에 요약되어 있습니다. 환자 샘플은 CD45 + 및 CD45- 흐름 분류 분획 (보충 표 2), 헤마톡실린 및 에오신 (H&E) 염색 및 고정 조직 절편의 다중 면역형광(mpIF), MSK-IMPACT에 의한 468개 암 유전자의 임상 종양-정상 시퀀싱 및 전체 게놈 종양-정상 시퀀싱(확장 데이터 그림 1a, b 및 방법). WGS 사본 수 프로파일은 여러 HGSOC WGS 연구5(확장 데이터 그림 2a)에서 파생된 외부 '메타 코호트'와 매우 일치했습니다. WGS 데이터로부터의 돌연변이 시그니처 추론은 16개의 HRD-Dup, 6개의 HRD-Del 및 14개의 FBI 종양(확장 데이터 그림 1b 및 2b, c 및 보충 표 1 및 3)을 산출했으며 모델 기능은 이전 보고서와 일치합니다5(확장 데이터 그림 1). 2d,e), 여러 계산 방법에 걸쳐 안정적이며 BRCA1 및 BRCA2 돌연변이 및 임상 HRD 테스트와 일치합니다(확장 데이터 그림 2b). 또한 CCNE1 (확장 데이터 그림 2f) 및 MYC에서 높은 수준의 증폭을 보이는 종양은 시그니처 할당 및 cis-acting 유전자 발현 상관 관계 내에서 예상되는 유전자 증폭 분포를 나타 냈습니다 (확장 데이터 그림 2g, h).

80%. In c, e and g, box plots and violin plots show the median, top and bottom quartiles; whiskers correspond to 1.5× IQR. In a–e, only BAF estimates from cells with ≥10 reads aligning to 6p were considered and allelic imbalance states were assigned on the basis of the mean 6p BAF per cell as follows: balanced, BAF ≥ 0.35; imbalanced, 0.15 ≤ BAF < 0.35; LOH, BAF < 0.15 (Methods)./p>

0.25 and Benjamini–Hochberg-adjusted P < 0.05. Clusters were annotated on the basis of marker genes identified in differential gene expression analysis. Patient-specific clusters not represented across the full cohort were identified using relative entropy. Relative entropy per cluster was defined as the maximum entropy per cluster divided by the empirical entropy of patient compositions. Clusters with a relative entropy of <0.8 were considered patient-specific clusters and disregarded for downstream analyses./p> 0\) implies \({N}_{c}^{j}=0\)). We only considered the triangular distance matrix D such that i < j. The pairwise distance matrix was estimated by randomly subsampling the dataset with a minimum number of cells per sample and averaging over the subsampled datasets after 100 iterations. We then evaluated intra- and inter-patient dissimilarity on the basis of the distributions of the off-diagonal elements in the averaged distance matrix (for example, all pairs of adnexal samples or all pairs of HRD-Dup samples)./p>0 in >10% of cells) and the fraction of receiver cells (T cell clusters) expressing the PD-1 receptor (PDCD1 read counts >0 in >10% of cells) for every patient. Co-expression networks were constructed as follows: for a given group of patients of the same mutational subtype (Extended Data Fig. 13f), an edge was drawn between sender cell clusters and receiver cell clusters if the ligands (CD274 or PDCD1LG2) and receptor (PDCD1) were co-expressed in the sender and receiver subclusters for at least 50% of patients in that group./p>

0.1 were defined as HRD. We also applied CHORD19 to validate HRD status and stratification of HRD-Dup from HRD-Del cases. CHORD incorporates SNVs, indels and structural variations and relies on duplications (1–100 kb) to distinguish BRCA1-like from BRCA2-like HRD./p>