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【高分综述 043】胃肠道恶性肿瘤的转录组亚型分类综述

毕凯今选  · 公众号  ·  · 2024-09-07 10:16

正文



胃肠道恶性肿瘤的转录组亚型分类综述





引言

引言

• 胃肠道肿瘤表现出高度的异质性,这对临床治疗和患者预后构成了重大挑战。

• 转录组亚型能够结合遗传和表观遗传信息、肿瘤细胞固有属性及肿瘤微环境,为肿瘤的复杂性提供了全面的视图。

• 转录组亚型不仅揭示了跨肿瘤的共享生物学特征,还具有预后和预测价值,能够反映肿瘤区域间和疾病进程中的复杂表型状态。


转录组肿瘤亚型分类的价值

• 胃肠道恶性肿瘤在遗传、表观遗传、肿瘤微环境和肿瘤起源细胞的层面上表现出高度的异质性,这对患者的临床治疗和管理提出了重大挑战。

• 与仅基于遗传标记的分类方法相比,转录组亚型能够更全面地反映肿瘤的分子特征,包括DNA翻译后修饰和基因表达调控,为肿瘤的复杂性提供了更深入的理解。

• 转录组亚型通过整合肿瘤细胞固有属性和肿瘤微环境的信息,能够更准确地反映肿瘤的多维特性,包括肿瘤区域间和疾病进展过程中的表型变化。

• 转录组亚型为临床提供了新的患者分层工具,有助于识别那些可能从特定治疗中获益的患者群体,同时也为开发新的治疗策略提供了方向。


转录组亚型分类的方法

• RNA测序技术: 转录组亚型分类通常采用RNA测序技术,该技术可以提供关于肿瘤细胞和肿瘤微环境的全面信息。

• 样本和RNA类型的考量: 新鲜冷冻(FF)和甲醛固定石蜡包埋(FFPE)样本的RNA质量对RNA测序实验结果有显著影响。FF样本因其高质量RNA适合深入的转录组特征分析,而FFPE样本则因其广泛的临床可用性适合分子亚型策略的临床转化。

• 转录组特征的选择: 在RNA测序数据获取和预处理后,通过特征选择来识别用于聚类的有信息量的基因,这可以是监督式或无监督式的方式。

• 聚类分析: 特征选择后进行聚类分析,可以是层次性的或非层次性的,以及迭代性的或非迭代性的。聚类分析用于识别转录组亚型,揭示肿瘤的生物学异质性。

• 单细胞测序技术: 单细胞测序技术进一步增进了我们对肿瘤内部细胞类型和状态的认识,有助于个性化医学的发展。

• 转录组亚型的发现: 通过监督式和无监督式聚类方法,可以从RNA测序数据中发现新的转录组亚型,这些亚型可能具有不同的治疗响应和预后特征。


无监督分类法

结直肠癌 (CRC):

CRC在全球癌症发病率和死亡率中占有显著位置,其治疗和预后受到肿瘤高度异质性的影响。

• 共识分子亚型 (CMS):

• CMS1:通常与高微卫星不稳定性(MSI-H)和BRAF突变相关,表现出免疫激活特征,对免疫检查点抑制剂治疗有良好的响应。

• CMS2:表现为上皮细胞特性,WNT和MYC信号通路激活,通常预后较好,对氧化铂类药物有响应。

• CMS3:代谢型亚型,KRAS突变常见,与杯状细胞表型相关,对5-氟尿嘧啶(5-FU)为基础的化疗响应较差。

• CMS4:间充质型亚型,表现为TGF-β信号通路激活,与肿瘤的侵袭性和不良预后相关。

• 肿瘤细胞固有亚型 (CRIS): CRIS亚型是在小鼠患者衍生异种移植模型(PDX)上通过无监督聚类分析发现的。这些亚型反映了肿瘤细胞的固有特性,并且与人类CRC的某些分子特征相对应。CRIS亚型的发现有助于更深入地理解CRC的肿瘤细胞异质性,为开发针对特定肿瘤细胞状态的治疗策略提供了新的视角。

• CRIS-A:这一亚型可能与肿瘤的干细胞特性和高增殖能力相关,表现出高水平的细胞周期相关基因表达。

• CRIS-B:CRIS-B亚型的特征不太明确,可能涉及肿瘤细胞的代谢重编程和对特定代谢途径的依赖。

• CRIS-C:此亚型与上皮细胞特性有关,可能表现为WNT和MYC信号通路的激活,与较好的预后相关。此亚型检测到患者对EGFR(表皮生长因子受体)抑制剂治疗敏感。这可能意味着这类型患者可能对如西妥昔单抗(Cetuximab)这类靶向EGFR的治疗有更好的响应。

• CRIS-D:CRIS-D亚型可能与肿瘤的侵袭性和转移能力相关,表现为间充质特性和细胞外基质重塑相关基因的表达。CRIS-D亚型被描述为具有高TGF-β信号传导,这表明这类患者可能从针对TGF-β信号通路的治疗中获益。

• CRIS-E:这一亚型可能与肿瘤细胞的抗药性相关,表现为对特定化疗药物如5-氟尿嘧啶(5-FU)和氧化铂的抵抗。

• 内在共识分子亚型 (iCMS):

• iCMS2 (i2):这个亚型主要与上皮细胞状态相关,表现出WNT和MYC信号通路的激活。iCMS2肿瘤可能对EGFR抑制剂治疗有良好的响应,因为它们通常具有较低的间充质特征。

• iCMS3 (i3):与iCMS2相比,iCMS3亚型通常与更差的预后相关,并表现出更高的间充质特征。这个亚型可能与肿瘤细胞的侵袭性和转移能力有关,可能与TGF-β信号通路的激活有关。

• iCMS4:iCMS4亚型可能同时表现为iCMS2和iCMS3的特征,这表明它可能具有更复杂的分子特性和生物学行为。


胃癌 (GC):

GC是全球第五大常见癌症,幽门螺杆菌感染是其发展的重要风险因素。

• G-INT (Genomic Intestinal) 基因组肠型: 与肠型胃癌相似,这种亚型通常与较好的预后相关。表现出与上皮细胞特性相关的基因表达模式,可能包含WNT信号通路的激活。可能对5-氟尿嘧啶(5-FU)为基础的化疗有较好的响应。

• G-DIF (Genomic Diffuse) 基因组弥漫型: 与弥漫型胃癌相似,这种亚型通常与较差的预后相关。表现为间充质转化(Epithelial-to-Mesenchymal Transition, EMT)特征,可能涉及TGF-β和SNAI2基因的上调。可能对化疗和靶向治疗有不同的响应,需要个体化的治疗策略。

• G-MSI (Microsatellite Instability) 微卫星不稳定性: 这类肿瘤表现出高微卫星不稳定性,与免疫检查点抑制剂的良好响应相关。MSI肿瘤可能含有更多的肿瘤浸润性淋巴细胞,表明免疫治疗可能是一个有效的治疗选项。

• G-EBV (Epstein-Barr Virus)  Epstein-Barr病毒阳性: 这类肿瘤与EB病毒的感染有关,可能表现出独特的基因表达模式和生物学行为。EBV阳性的GC可能对针对病毒特定抗原的免疫治疗有响应。


胰腺导管腺癌 (PDAC):

PDAC是胰腺癌中最常见的组织学类型,以预后差和对治疗响应不佳而著称。

• 经典型 (Classical): 通常与KRAS、TP53、SMAD4等基因的突变相关,这些突变在PDAC中较为常见。经典型可能对EGFR抑制剂如厄洛替尼(Erlotinib)有响应。

• 基底样/类似间充质型 (Basal-like/Quasi-Mesenchymal): 这类肿瘤具有间充质转化(EMT)的特征,与肿瘤的侵袭性和转移能力相关,通常预后较差。可能从辅助化疗中获益,但对某些治疗方案如FOLFIRINOX的响应可能较差。

• 外分泌样型 (Exocrine-like): 这类肿瘤表达消化酶基因,可能与肿瘤的分化状态有关。外分泌样型可能对吉西他滨(Gemcitabine)有响应,但其对预后的影响尚不明确。

• 免疫富集型 (Immune-Enriched): 这类肿瘤具有高度的肿瘤免疫微环境浸润,可能对免疫检查点抑制剂有良好的响应。免疫富集型可能与较好的预后相关,特别是当存在有效的免疫反应时。

• 免疫富集纤维型 (Immune-Enriched Fibrotic): 类似于免疫富集型,但伴有显著的肿瘤基质纤维化,可能影响药物的传递和疗效。预后和治疗响应可能受到基质纤维化程度的影响。

• 免疫耗竭型 (Immune-Depleted): 这类肿瘤的免疫微环境可能较为缺乏,对免疫治疗的响应可能较差。免疫耗竭型的预后可能较差,需要探索新的治疗策略。


跨胃肠道肿瘤:

• 跨癌种的分子特征: 胃肠道肿瘤虽然在分子层面上表现出异质性,但也存在一些共享的分子特征,如上皮(WNT信号通路上调和TP53缺失)、代谢(KRAS突变)、免疫原性(MSI和BRAF突变)和间充质肿瘤(TGF-β过表达)。

• 泛胃肠道亚型的挑战: 尽管存在共享的分子特征,但尝试对胃肠道肿瘤(不包括胰腺导管腺癌PDAC)进行转录组聚类时,未能定义跨越解剖边界的分子亚群,因为聚类结果强烈受到组织类型的影响。

• 基因组和甲基化数据: 使用基因组和甲基化数据的研究不仅发现了胃肠道肿瘤之间的共享分子特征,还发现了DNA甲基化和染色体不稳定性(CIN)方面的显著差异,这些差异取决于肿瘤位于上消化道还是下消化道。


临床应用

• 技术挑战: 转录组分类法在临床应用中面临多项技术挑战,包括从甲醛固定石蜡包埋(FFPE)样本中提取的RNA质量较低,以及亚型检测的长周转时间。

• 亚型转换: 在疾病进展过程中,肿瘤亚型可能会发生转换,这可能影响疾病的管理和治疗策略的制定。

• 临床效用: 尽管转录组分类法在回顾性队列研究中显示出了临床价值,但前瞻性随机临床试验,特别是针对胃肠道恶性肿瘤的分子亚型分层的试验,仍然缺乏。

• 优化和替代策略: 研究者正在优化FFPE样本的RNA测序数据的亚型检测方法,并开发基于免疫组化(IHC)、基因面板或基于图像的亚型策略。

图 1. 临床环境中的分子分析。

临床环境中分子分析的图形展示了从各种分子分析方法中获取的信息量与临床可行性之间的平衡。通常,复杂的分子分析方法,如单细胞测序或磷酸化蛋白质组学,能够提供丰富的分子信息,但临床可行性受到限制。相比之下,临床上可行的技术,如免疫组化(IHC)或DNA面板测序,提供的信息量有限。在这种情况下,RNA测序似乎在临床可行性和获取的信息量之间提供了最佳的折中。







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