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采用組織切片多組學揭秘肺腺癌分子分型

瀏覽次數:1315 發(fā)布日期:2022-12-30  來源:中科新生命


肺腺癌(LUAD)是美國癌癥死亡的主要原因,診斷和治療LUAD的一個主要挑戰(zhàn)是腫瘤內部形態(tài)和分子的異質性。

2022年11月15日,國際頂尖期刊Cell Reports Medicine(IF=16.988)在線發(fā)表了創(chuàng)新研究成果“Proteogenomic analysis of lung adenocarcinoma reveals tumor heterogeneity, survival determinants, and therapeutically relevant pathways”。該研究結合全基因組測序、轉錄組測序、蛋白質組學和磷酸化修飾組學等,鑒定出疾病三種亞型,包括從不吸煙者富集的高過渡型,當前吸煙者富集的高轉化型,以及過往吸煙者富集的結構改變型。此外,檢測并驗證了預測患者生存的RNA和蛋白質的表達特征,為LUAD分子精準醫(yī)療奠定了基礎。

 

 研究材料  

87例LUAD(原發(fā)腫瘤)患者,其中80%為I期或II期,83%來自吸煙患者的石蠟包埋(FFPE)切片,腫瘤的組織學亞型主要有:腺泡、乳頭和實體。

 

  技術路線  

步驟1:體細胞基因組特征亞型結合分子病因與吸煙史;

步驟2:腫瘤間RNA和蛋白質相關性研究;

步驟3:轉錄和蛋白決定患者存活率;

步驟4:LUAD的蛋白質基因組分型;

步驟5:LUAD亞型的綜合網絡建模。

 

  研究結果  

1. 體細胞基因組特征亞型結合分子病因與吸煙史

根據疾病關聯的體細胞基因組特征對腫瘤進行聚類并確定了三種亞型,分別為高過渡型、高轉換型和結構改變型(圖1A-D)。EGFR體細胞突變在高過渡型中富集,KRAS和STK11在高轉化型中富集,TP53在結構改變型中最為常見。雖然TP53 的RNA和蛋白質表達在結構改變型中沒有變化(圖1E),但ser15磷酸化程度最高,與該亞型高SV負荷一致(圖1F)。與此同時,該亞型表現出TP53突變高表達(圖1G)。
 


圖1 通過全基因組體細胞特征對LUAD進行分型

 

2. 腫瘤間RNA和蛋白質相關性研究

為了比較7472個共檢測基因的RNA和蛋白質表達,計算腫瘤中基因級RNA:腫瘤間蛋白相關性。中位基因相關性為0.47,84%的基因呈正相關(圖2A)。APOLLO隊列的中位基因相關性與LUAD CPTAC隊列相似。獨立LUAD隊列之間的基因級RNA:蛋白質相關性值呈顯著正相關(圖2 B)。高相關性基因富集于細胞粘附和RAS信號通路,低相關性基因富集于翻譯起始和氧化磷酸化(圖2C)。其后,發(fā)現并驗證了免疫富集的LUAD腫瘤與高純度腫瘤相比,其RNA和蛋白質水平具有更大的變異性(圖2D)。


圖2 基因、腫瘤RNA和蛋白質表達的相關性

 

3. 轉錄和蛋白決定患者存活率

通過MFS(無轉移生存率),確定了560個“存活蛋白”和155個“存活RNA”顯著相關。所有共表達的蛋白質和RNA都與 MFS風險比顯著相關(圖3A)。將生存蛋白和相應的對數風險比作為權重組合成蛋白生存特征,發(fā)現這些蛋白總表達可通過OS(患者總生存率)和MFS區(qū)分患者(圖3B)。存活基因組之間的基因RNA:蛋白質相關性存在顯著差異(圖3C)。又通過CPTAC和APOLLO隊列驗證,發(fā)現LUAD患者的OS和MFS可通過獨立隊列的蛋白和RNA表達來預測(圖3D,3E)。
 

圖3 RNA和蛋白質表達決定患者生存

 

4. LUAD的蛋白質基因組分型

通過RNA表達將腫瘤劃分為TRU、PI和PP亞型,這些亞型存在不同組織學特征TRU(腺泡)、PI(實體)(圖4A)。整合RNA、蛋白質和磷酸化數據分析,在各亞型中確定了不同的過表達通路,TRU蛋白分泌及脂肪、肌肉形成的發(fā)育通路過表達,PI炎癥和干擾素-γ信號通路過表達,PP增殖相關通路過表達(圖4B)。比較腫瘤亞型與患者生存結局,發(fā)現表達亞型、組織學亞型與MFS顯著相關(圖4C)。



圖4 分子亞型特征和生存結果

 

5. LUAD亞型的綜合網絡建模

利用磷酸化修飾組學和已知激酶底物互作推斷腫瘤中的激酶活性,確定各亞型激酶活性富集評分(圖5A)。然后,將已知的激酶底物、蛋白質-蛋白質和蛋白通路互作等信息整合到分型特異性網絡模型中,發(fā)現PI的網絡特征是驅動IFN-γ信號傳導和炎癥分子互作,TRU是EGFR信號過度活躍,PP是在免疫冷微環(huán)境中細胞周期和糖酵解生物過程增強(圖5)。
 


圖5 各亞型的蛋白質基因組網絡特征

 

  小編小結  

該研究報道了來自美國肺腺癌的蛋白質基因組學特征,通過分子分型擴展了疾病病因,并將RNA和蛋白的表達相關性與腫瘤免疫含量聯系起來,綜合分析揭示了分子亞型之間患者生存特征和治療干預靶點。

來源:上海中科新生命生物科技有限公司
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