Cancer Cell :北京大学詹启敏等团队合作整合多组学数据实现对食管癌的精准分型

时间:2023-01-03 15:03:38   热度:37.1℃   作者:网络

食管癌在全球发病率排名第七,死亡率排名第六,5年生存率为20%大约50%的病例发生在东亚和中亚,特别是在中国,食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinomas, ESCCs)是主要的组织学类型。目前,化疗和放疗仍是ESCC的标准治疗方法,因为ESCC尚未确定特定的治疗靶点。VEGFR- 2拮抗剂和PD-1/PD-L1堵塞已被批准用于ESCCs的治疗,现在PD-1/PD-L1堵塞是大多数患者的标准临床护理。

然而,对这些疗法的反应高度不一致。其他常见肿瘤类型(如乳腺癌和肺癌)的临床管理显然受益于分子分析,发现了治疗靶点和更好的预测和预后生物标志物。此外,目前还没有有效的生物标志物或分子分类方案来为ESCCs患者量身定制治疗方案。

2022年12月29日,北京大学,中国医学科学院,深圳湾实验室及山西医科大学等多单位合作,詹启敏、刘芝华、焦宇辰与崔永萍合作在Cancer Cell 杂志在线发表题为“Integrated multi-omics profiling yields a clinically relevant molecular classification for esophageal squamous cell carcinoma”的研究论文,该研究分析了155例食管鳞状细胞癌的全基因组、表观基因组、转录组和蛋白质组数据。多组学分析将ESCCs分为四种亚型:细胞周期通路激活、NRF2致癌激活、免疫抑制(immune suppression, IS)和免疫调节(immune modulation, IM)。IS和IM的免疫浸润程度较高,但免疫细胞的类型和分布不同。在临床试验中,IM病例对免疫检查点封锁治疗的反应优于其他亚型。

进一步开发了一个具有28个特征的分类器来识别IM亚型,该分类器预测抗PD -1治疗反应的敏感性为85.7%,特异性为90%。总之,这些结果强调了基于多组学数据的无偏倚分子分类的临床价值,并有可能进一步提高对ESCCs的认识和治疗。

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已有研究整合了398,000例ESCCs和52,000例食管腺癌(esophageal adenocarcinoma, EAC)病例的流行病学和组织学资料,并根据组织学亚型而不是分子分析对食管癌进行分类。在过去的十年中,使用全基因组测序(wholegenome sequencing, WGS)或全外显子组测序在碱基对水平上分析了数百个ESCCs。在一个包含10例ESCCs的小队列中,也研究了表观基因组的改变然而,这些研究仅限于单组分析,以分离队列,并且在同一样本中多组学分子变化的整合仍未得到充分探索。
 
在这项研究中,研究人员对155例ESCCs患者进行了WGS、全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)、RNA测序(RNA-seq)、小RNA测序(sRNA-seq)和蛋白质组学。综合多组学特征分析,将ESCCs分为4种基于多组学的分子亚型:CCA、NRFA、IS和IM。不同通路的激活和明显的显性改变区分了四种亚型,可用于患者的个性化治疗。
 
不仅如此,该研究确定了可能驱动肿瘤发生的分子改变,并作为预后标志物或治疗靶点,并生成了ESCCs基因组和表观基因组图谱(ESCC Genome and Epigenome Atlas,ECGEA)。这种全面的分析导致了基于多组学的ESCC分子分类的发展,其预测免疫治疗反应的潜力在单剂抗PD -1抗体临床试验的独立队列中得到了验证。
 
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研究概述(图源自Cancer Cell 
 
综上所述,这项研究通过对ESCCs病例ECGEA的全面分析,促进了我们对ESCCs的理解,并对ESCCs的分子分类为四个亚型。在每个亚型中,都发现了潜在的治疗靶点和诊断标志物。由此,该研究为未来ESCC的研究提供了强有力的资源。
 
原文链接:
https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(22)00590-6

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