Resumen
Antecedentes
Este estudio tiene como objetivo identificar los metabolitos plasmáticos de aminoácidos de la cadena ramificada (BCAA) y las firmas de genes que mejoran las evaluaciones pronósticas en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) que reciben inmunoterapia.
Métodos
Los metabolitos de plasma se midieron usando UPLC-MS/MS no dirigido (n = 94 y 40), con pruebas de subconjuntos de linfocitos en 72 pacientes. Los subtipos relacionados con BCAA se identificaron en conjuntos de datos NSCLC (n = 274, 176 y 196). Se desarrolló y validó un modelo de riesgo pronóstico en NSCLC (n = 16, 27, 24 y 339), melanoma (n = 25) y cohortes de ICI-cáncer (n = 330 y 81). La infiltración de células inmunes y las firmas pronósticas se validaron usando MIF (n = 21 en CHCAM), SCRNA-seq (n = 8 y 21) y transcriptómica espacial (n = 2 y 6). Los experimentos celulares y animales que involucran HMGCS1 se realizaron en un modelo de cáncer de pulmón. Además, en base a nuestros hallazgos anteriores de que las células B con mayor neoplasia maligna exhibieron vías de homeostasis de colesterol mejoradas en el linfoma difuso de células B grandes (DLBCL), analizamos adicionalmente el valor pronóstico de HMGCS1 utilizando nuestra transcriptómica espacial (N = 10) e inmunohistocemistramina (IHC, N = 39) en DLBCL.
Resultados
Nuestro análisis de metabolitos en plasma mostró que los niveles más altos de L-leucina se asociaron con un mejor pronóstico y tenían recuentos de células T más altos y recuentos de células T CD4+ (P <0.05). En los conjuntos de datos GEO, se identificaron cuatro subtipos de CPLC, que muestran resultados pronósticos distintos y microambiente tumoral. Cinco genes relacionados con BCAA (ACAT2, ALDH2, HMGCS1, MLYCD y PPM1 K) formaron un modelo de riesgo pronóstico para NSCLC, validado a través de análisis de curvas de Kaplan-Meier y ROC en cohortes ICI (P <0.05). HMGCS1 was an independent prognostic value in ICI cohorts and was negatively correlated with CD8+ T cell infiltration, while positively correlating with tumor severity, cholesterol homeostasis, and BCAA degradation across multiple platforms, including GEO datasets, our mIF cohort, public scRNA-seq, and spatial transcriptomics (P < 0.05). Y nuestros experimentos de función celular y animal encontraron que la sobreexpresión de HMGCS1 promueve las vías metabólicas y acelera el crecimiento tumoral, mientras que la eliminación de HMGCS1 suprime la progresión tumoral en un modelo de ratón tratado con anticuerpo monoclonal PD-1 (P <0.05). En DLBCL, la alta expresión de HMGCS1 se asoció con una supervivencia general más corta, enriquecida en células B y pacientes recurrentes, se correlacionó con la homeostasis del colesterol y las vías de degradación de aminoácidos, y su valor pronóstico se validó aún más a nivel de proteína por nuestra cohorte IHC (P <0.05).
Conclusiones
Este estudio identifica un metabolitos en plasma relacionados con BCAA y la firma de genes como marcadores de pronóstico efectivos para pacientes con NSCLC que reciben inmunoterapia, con HMGCS1 como un factor pronóstico clave que influye en la progresión tumoral y la respuesta inmune.
Introducción
Según el informe de Globocan 2020, el cáncer de pulmón es el segundo cáncer más frecuente en todo el mundo, que comprende el 11,4% de todos los casos nuevos, y tiene la tasa de mortalidad más alta entre todos los tipos de cáncer al 18% (1). El cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) representa aproximadamente el 85% de estos casos. La falta de métodos de detección efectivos y la presencia de síntomas clínicos tempranos atípicos dan como resultado que la mayoría de los pacientes con NSCLC sean diagnosticados en etapas avanzadas, lo que lleva a malos pronósticos (2). El panorama del tratamiento para NSCLC avanzado ha cambiado de enfoques tradicionales como cirugía, radioterapia y quimioterapia para incluir terapia dirigida e inmunoterapia. Los inhibidores del punto de control inmune (ICI) dirigidos a la muerte/ligando 1 (PD-1/L1) programados han logrado un éxito significativo en la activación de los sistemas inmunes de los pacientes y mejorar sustancialmente las tasas de supervivencia en la CPLC avanzada. Sin embargo, a pesar de este progreso, las tres cuartas partes de los pacientes con NSCLC no responden a la inmunoterapia, destacando la necesidad urgente de medicamentos más efectivos o terapias combinadas (3, 4). La combinación de ICI con quimioterapia ha mostrado efectos sinérgicos, lo que resulta en mejoras notables en las tasas de respuesta generales, que varían de 28.4% a 63.5% y mejora la supervivencia ((5). Sin embargo, los biomarcadores pronósticos actuales, como la expresión de PD-L1, la carga mutacional tumoral (TMB) y la reparación de desajuste de la inestabilidad de microsatélites, tienen una reparación de desajuste deficiente (MSI-H/DMMR), tienen un poder predictivo limitado (6, 7). Además, la variabilidad en los umbrales de expresión de PD-L1, el rango de incidencia de MSI-H/DMMR en los cánceres (1% a 25%) (8), la confiabilidad de las pruebas de TMB basadas en la calidad de la muestra de tejido y la accesibilidad limitada de las muestras de biopsia para pacientes con NSCLC avanzados subrayan la necesidad crítica de marcadores pronósticos nuevos y diseñados para predecir la eficacia de la terapia con ICIS.
El cáncer y el metabolismo interactúan en múltiples niveles. El cáncer induce cambios metabólicos en las células tumorales y los tejidos normales, lo que, a su vez, interactúa con factores internos y externos, que afectan el metabolismo general. La metabolómica puede ayudar en el monitoreo del riesgo de cáncer, el diagnóstico y la identificación de objetivos terapéuticos. Dentro del marco de biología de sistemas de genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica, la metabolómica es la etapa más cercana al fenotipo en el sistema regulador dinámico de biología, que representa las características esenciales y la base material de la vida ((9). Los aminoácidos de cadena ramificada (BCAA), que incluyen leucina, isoleucina y valina, son aminoácidos esenciales obtenidos únicamente de la dieta y constituyen aproximadamente el 35% de los aminoácidos esenciales en la sangre ((10). Los BCAA no solo son nutrientes cruciales para la síntesis de proteínas, sino que también juegan un papel significativo en la proliferación, diferenciación y función de las células T activando el objetivo de la rapamicina (mTOR) del complejo de rapamicina (mTOR) (mTOR) (11). La leucina, en particular, activa mTOR, que interactúa con varias vías de señalización involucradas en la acción de la insulina, la síntesis de proteínas, la biogénesis mitocondrial, la inflamación y el metabolismo de los lípidos ((12). Los estudios han demostrado que la acumulación de BCAA puede conducir a una alta actividad de las células T CD8+ y una inmunidad antitumoral mejorada, y la suplementación dietética de BCAA puede sinergizar con los anticuerpos monoclonales anti-PD-1 para mejorar la inmunidad antitumoral (13). La adaptación metabólica de las células T CD8+ infiltrantes de tumores mediadas por niveles altos de BCAA puede ser un interruptor clave para mejorar la inmunidad antitumoral. Además, los estudios han demostrado que una dieta de leucina combinada con el tratamiento anti-PD-1 puede regular los neutrófilos CD74+, aumentar la infiltración de células T, reducir significativamente el volumen tumoral y estabilizar la condición ((14). En los últimos años, las ventajas de las muestras de metabolitos sanguíneos periféricos, como la facilidad de adquisición, detección y no invasividad, se han vuelto cada vez más prominentes. Actualmente informes marcadores metabólicos de sangre periférica para predecir la eficacia de la inmunoterapia con cáncer de pulmón incluyen triptófano (15, 16), kynurenine (15,16,17), histidina (16, 18), Alanine (16, 19), leucina (13) y ácido glutámico (19, 20). Sin embargo, todavía hay una falta de investigación sobre el papel del metabolismo de BCAA en la inmunoterapia de NSCLC.
En este estudio, nos centramos en el papel del metabolismo de BCAA en la progresión maligna de NSCLC, la predicción del pronóstico de la inmunoterapia y la configuración del microambiente inmune. Al aplicar de manera integral, técnicas múltiples múltiples como transcriptómica completa, transcriptómica de células individuales, transcriptómica espacial, inmunofluorescencia multiplex y metabolómica no dirigida a plasma, identificamos un conjunto de genes inmunoterapia de BCAA de los genes regulados con el pronóstico y las marcas metabólicas plasmáticas de los marcadores metabólicos plasma de la invernigación de la inverección específico de la inverección de la regulación de la regulación específico de los reguladores de la regulación específico de los plasma. Predicción de pronóstico y conformación inmune microambiente. En general, nuestros hallazgos proporcionan información sobre el descubrimiento de biomarcadores predictivos y los mecanismos de resistencia a la terapia con ICI.
Métodos
Tabla de reactivos y herramientas
Reactivo/recurso | Referencia o fuente | Número de catálogo |
|---|---|---|
CHCAMS no orargados UPLC-MS/MS | ||
Muestras de plasma | Chcams | N / A |
Acetonitrilo para HPLC | W1qa1h | Honeywell |
Alcohol metílico para HPLC | V8ZG1H | Honeywell |
Ácido fórmico (≥ 95%) | SHBN5849 | Sigma-Aldrich |
Columna cromatográfica | Acquity UPLC Beh amida 1.7 μm 2.1 × 100 mm | Waters, EE. UU. |
Acquity UPLC Beh amida 1.7 μm 2.1 × 100 mm | Waters, EE. UU. | |
Cromatógrafo líquido de alto rendimiento | Shimadzu Exionlc (277) | Shimadzu, Japón |
Espectrógrafo de masas | Zeno TOF 7600 （278） | Ab sciex, EE. UU. |
Progénica Qi | N / A | Aguas |
Metaboanalista | N / A | |
Simca | 14.1 | Mks umetrics |
Sitio web de Bioladder | N / A | |
Secuenciación pública de ARN a granel | ||
Expresión génica Omnibus (Geo) | http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo | N / A |
Muestras de secuenciación de ARN | GSE41271 (NSCLC) | (21) |
GSE42127 (NSCLC) | (22) | |
GSE37745 (NSCLC) | (23) | |
GSE126044 (NSCLC_ICIS) | (24) | |
GSE135222 (NSCLC_ICIS) | (25) | |
GSE207422 (NSCLC_ICIS) | (26) | |
GSE218989 (NSCLC_ICIS) | (27) | |
GSE100797 (melanoma_icis) | (28) | |
GSE31312 (DLBCL_R-CHOP) | (29) | |
Base de datos de gráficos de KM | https://kmplot.com/analysis/ | N / A |
Base de datos de camoip | N / A | |
Base de datos Timer2.0 | http://timer.comp-genomics.org/timer/ | N / A |
Base de datos TISIDB | http://cis.hku.hk/tisidb/index.php | N / A |
Base de datos GEPIA2 | http://gepia2.cancer-pku.cn/#index | N / A |
Base de datos HPA | N / A | |
Sitio web de MetaScape | N / A | |
Sitio web de cadena | N / A | |
Base de datos de ualcan | N / A | |
Base de datos CPTAC | N / A | |
Genes de BCAA público | ||
Genield | N / A | |
MSIGDB | N / A | |
Kegg | N / A | |
Chcams múltiples inmunofluorescencia | ||
Muestras de parafina fijadas con formalina | Chcams | N / A |
Antibuerto IgG HMGCS1 de conejo con conejo | DF12100 | Afinidad |
Antibuerpo antihumano de conejo A IgG | AB237709 | Abcam |
Anticuerpo antihumano de citoqueratina IgG anti-humano | GB122053 | Servicio de servicio |
Antibuerto secundario de IgG anti-conejo de cabra marcado con HRP | GB23303 | Servicio de servicio |
Antibuerto secundario IgG anti-ratón de cabra marcado con HRP | GB23301 | Servicio de servicio |
IF546-Tyramide | G1251 | Truncado en 10000 caracteresTraducido automáticamente
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