單細(xì)胞多組學(xué)揭示非小細(xì)胞肺癌ICI治療反應(yīng)的預(yù)測性生物標(biāo)志物

近年來，雖然癌癥免疫療法進(jìn)展驚人，但如何準(zhǔn)確預(yù)測針對患者特定腫瘤的治療方法依舊是一個挑戰(zhàn)。當(dāng)前數(shù)據(jù)表明只有不到一半的癌癥患者會對免疫治療產(chǎn)生反應(yīng)。此外，考慮到該療法的潛在危險副作用，對最佳患者候選人的選擇也尤為重要。

本期推送為大家?guī)�來一�?xiàng)來自紐約西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的研究，該研究可能為非小細(xì)胞肺癌 (NSCLC) 的免疫檢查點(diǎn)治療反應(yīng)提供新的預(yù)測性生物標(biāo)志物。這些發(fā)現(xiàn)可以通過根據(jù)腫瘤的免疫成分更精確地對患者進(jìn)行分層，與其他腫瘤特征（例如腫瘤突變負(fù)擔(dān)）協(xié)調(diào)工作，從而幫助更好地為治療決策提供信息。

// 免疫治療反應(yīng)的生物標(biāo)記物

腫瘤學(xué)家為了做出這種治療決策會使用一些不同的參數(shù)。單一生物標(biāo)志物測試可用于評估癌細(xì)胞表面PD-L1的表達(dá)水平，從而了解抗PD-1/PD-L1藥物臨床獲益的可能性。免疫治療效果的另一個生物標(biāo)志物被稱為腫瘤突變負(fù)荷 (TMB)，即癌細(xì)胞中突變數(shù)量的讀數(shù)。當(dāng)觀察到高TMB時，假設(shè)這些癌細(xì)胞更有可能產(chǎn)生被患者免疫系統(tǒng)識別為外來物質(zhì)的蛋白質(zhì)，從而使癌癥更容易受到免疫檢查點(diǎn)抑制劑 (ICI) 療法增強(qiáng)的免疫反應(yīng)的影響。然而，TMB作為一種獨(dú)立的生物標(biāo)志物仍存在爭議，因?yàn)門MB可能因癌癥類型而異，所以需要一致的疾病特異性標(biāo)準(zhǔn)來準(zhǔn)確量化腫瘤的TMB是高還是低。

此外，越來越多的臨床研究顯示，在確定免疫治療的反應(yīng)時，綜合考慮多種生物標(biāo)志物可能是十分必要的。一項(xiàng)在轉(zhuǎn)移性尿路上皮癌患者中使用阿特殊單抗（一種治療性抗PD-L1抗體）的II期試驗(yàn)結(jié)果表明，生物標(biāo)志物如PD-L1表達(dá)和TMB等提供了腫瘤對治療反應(yīng)的獨(dú)立和互補(bǔ)的信息^[1]。這暗示了想要更好地預(yù)測患者的反應(yīng)需要結(jié)合多種標(biāo)記物進(jìn)行評估。當(dāng)前需要找到新的腫瘤生物標(biāo)志物，與TMB或PD-L1結(jié)合，從而為改善腫瘤分類并為免疫治療的關(guān)鍵決策過程提供信息。

// 非小細(xì)胞肺癌免疫人群的定義

腫瘤生物學(xué)中一種相對未探索的關(guān)系是腫瘤的免疫成分與隨后對免疫治療的反應(yīng)之間的關(guān)系。盡管T細(xì)胞浸潤是一種普遍陽性反應(yīng)的新興標(biāo)志，但尚不清楚治療前的腫瘤免疫微環(huán)境如何驅(qū)動這種反應(yīng)，以及哪些特定的免疫細(xì)胞群或細(xì)胞狀態(tài)可能是對ICI治療反應(yīng)的預(yù)測因子。此外，在腫瘤學(xué)家尋求免疫治療的基礎(chǔ)上，有必要了解這些免疫特征與腫瘤突變負(fù)擔(dān)之間的聯(lián)系。它們是免疫治療反應(yīng)的冗余參數(shù)，還是作為補(bǔ)充的預(yù)測性生物標(biāo)志物？

來自紐約西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家進(jìn)行了一項(xiàng)研究，以在非小細(xì)胞肺癌 (NSCLC) 中探索上述問題的真相^[2]。為了研究NSCLC中免疫細(xì)胞的組成和分子狀態(tài)，該研究聚焦于單細(xì)胞RNA測序 (scRNA-seq)，通過CITE-seq和T細(xì)胞受體測序 (TCR-seq）進(jìn)行表面蛋白分析和免疫組庫分析。對27個未經(jīng)處理的匹配患者樣本進(jìn)行了scRNA-seq，包括癌癥和非癌癥的肺組織。還通過CITE-seq對8個患者匹配的樣本進(jìn)行了多組學(xué)分析，然后對3個患者匹配的樣本進(jìn)行了組合scRNA-seq和TCR-seq。共計分析來自35個腫瘤的361,929個單細(xì)胞，這是迄今為止最大的早期肺癌免疫反應(yīng)單細(xì)胞圖譜。

所有腫瘤的譜系歸一化單細(xì)胞數(shù)據(jù)揭示了6大類細(xì)胞中的49個免疫簇：T細(xì)胞、B細(xì)胞、漿細(xì)胞、肥大細(xì)胞、漿細(xì)胞樣樹突狀細(xì)胞和單核吞噬細(xì)胞。結(jié)合scRNA-seq和表面蛋白數(shù)據(jù)揭示了T細(xì)胞的多樣化組合，解析了CD4⁺和CD8⁺T細(xì)胞簇內(nèi)獨(dú)特的種群和活動狀態(tài)。其中一個被稱為T_activated的簇富含IFNG、GZMB、LAG3、CXCL13和HAVCR2轉(zhuǎn)錄本，并增加了PD-1、ICOS和CD39蛋白表達(dá)，這其中一些與ICI治療的潛在機(jī)制直接相關(guān)。這組T_activated細(xì)胞連同調(diào)節(jié)性T細(xì)胞 (Treg) 是在一組被研究者稱為T_cycle的T細(xì)胞群中最為普遍的。T_cycle是一種共享循環(huán)狀態(tài)的多種T細(xì)胞表型的混合物，其特征是細(xì)胞循環(huán)基因MKI67和STMN1的表達(dá)，以及表面蛋白HLA-DR和CD38的表達(dá)。

scRNA-seq和CITE-seq建立了腫瘤微環(huán)境中轉(zhuǎn)錄狀態(tài)的多樣性

// 腫瘤免疫激活的一種新的細(xì)胞特征

通過對未經(jīng)治療的腫瘤微環(huán)境的免疫成分的詳細(xì)了解，研究人員注意到腫瘤中某些免疫群體之間細(xì)胞類型頻率的相關(guān)性。在T_activated細(xì)胞、IgG⁺漿細(xì)胞和其他單核細(xì)胞群之間觀察到高度相關(guān)性，它們共同形成了肺癌激活模塊 (LCAM^hi)。在B細(xì)胞、T_{Central Memory (CM)/naive-like-II}和樹突狀細(xì)胞等之間觀察到了反相關(guān)，這些細(xì)胞組成了LCAM^lo細(xì)胞特征，并且類似于在非癌癥的肺組織中看到的免疫成分。重要的是，根據(jù)這些模塊中代表的細(xì)胞類型的平均值對患者進(jìn)行了很好的分層，這表明不同的細(xì)胞特征可能代表了對患者多樣性的新參數(shù)。

為了探索LCAM評分更廣泛的潛在意義，研究小組使用代表LCAM^hi和LCAM^lo模塊中細(xì)胞類型的特定基因特征，對癌癥基因組圖譜中記錄的512例肺腺癌的大量轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進(jìn)行了重新評分。這些分?jǐn)?shù)與已發(fā)表的總免疫含量數(shù)據(jù)相關(guān)。對大量數(shù)據(jù)的回顧性分析還表明，記錄的腫瘤突變負(fù)荷也與相應(yīng)肺腫瘤的LCAM評分相關(guān)，量化突變癌癥新抗原表達(dá)的評分也是如此。這些相關(guān)性表明，LCAM細(xì)胞模塊反映了對突變腫瘤抗原的適應(yīng)性免疫反應(yīng)，該反應(yīng)與總免疫浸潤無關(guān)。

與LCAM免疫反應(yīng)相關(guān)的腫瘤特征

臨床數(shù)據(jù)進(jìn)一步鞏固了LCAM評分作為免疫治療反應(yīng)指標(biāo)的潛在意義。研究分析了2016年NSCLC患者接受阿特殊單抗或化療治療的臨床試驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)LCAM評分和TMB與接受治療的患者的無進(jìn)展生存期改善相關(guān)。這一生存益處的證據(jù)，連同構(gòu)成肺癌激活模塊的活性免疫細(xì)胞的質(zhì)量，可能表明LCAM^hi患者經(jīng)歷了更強(qiáng)的抗原特異性抗腫瘤適應(yīng)性免疫反應(yīng)。這也將LCAM定位為免疫治療對檢查點(diǎn)封鎖反應(yīng)的可行補(bǔ)充預(yù)測生物標(biāo)志物。

// 單細(xì)胞多組學(xué)分析改善免疫治療預(yù)測

研究通過對腫瘤微環(huán)境細(xì)胞組成的單細(xì)胞多組學(xué)圖譜進(jìn)行分析，能夠識別與免疫激活相關(guān)的特定細(xì)胞和分子特征，可以在更大范圍內(nèi)進(jìn)一步測試和確認(rèn)腫瘤隊(duì)列。有了LCAM生物標(biāo)志物，以及揭示其他未發(fā)現(xiàn)的預(yù)測性生物標(biāo)志物的工具，我們有望開始了解決定免疫治療反應(yīng)的所有多維腫瘤免疫特征。

參考文獻(xiàn)：

[1] Decoding the signs of response to cancerimmunotherapy. Nature Research Custom Media and Illumina.

[2] Leader AM, Grout JA, Maier BB, et al. Single-cellanalysis of human non-small cell lung cancer lesions refines tumorclassification and patient stratification. Cancer Cell.2021;39(12):1594-1609.e12. doi:10.1016/j.ccell.2021.10.009