乳腺癌的免疫浸润模式及其临床意义(IF:11.048)

今天解读的这篇文章发表在PLoS Medicine（最新影响因子11.048）上，题目为Patterns of Immune Infiltration in Breast Cancer and Their Clinical Implications: A Gene-Expression-Based Retrospective Study。虽然发表在2016年，但是这篇文章在免疫方面的研究十分细致和深入，很值得大家学习和借鉴。

背景

乳腺肿瘤的免疫浸润与临床结局有关。但是，过去的工作并未说明组成免疫应答的细胞类型的功能差异。这项研究的目的是确定乳腺肿瘤中免疫浸润的细胞组成差异是否会影响生存和治疗反应，以及这些效应是否因分子亚型而异。

方法和结果

作者将建立的计算方法（CIBERSORT）应用于将近11,000个肿瘤的整体基因表达谱中，以推断免疫细胞的22个子集的比例。进而研究了每种细胞类型与存活率和对化学试剂的反应之间的关联，将细胞比例建模为四分位数。

作者发现，根据雌激素受体（ER）状态，几乎没有免疫浸润的肿瘤与不同的生存模式相关。在ER阴性样本中，缺乏免疫浸润的肿瘤预后最差，而在ER阳性疾病中，它们与中间的预后相关。在研究的细胞亚群中，T调控细胞以及M0和M2巨噬细胞与不良预后密切相关，而与ER状态无关。在ER阴性肿瘤中，CD8 + T细胞和活化的记忆T细胞与良好的预后相关。T滤泡辅助细胞和记忆B细胞与病理完全缓解相关，ER阴性的新辅助化学疗法的治疗，提示体液免疫在介导对细胞毒性疗法的反应中的作用。使用免疫细胞比例的无监督聚类分析揭示了八个肿瘤亚组，主要由M0，M1和M2巨噬细胞之间的平衡定义，根据ER状态以及与诊断时患者年龄的关联具有独特的生存模式。

这项研究的主要局限性是使用了多种平台来测量基因表达，包括一些以前未与CIBERSORT一起使用的平台，以及对不同研究形式的后续研究的综合分析。

总结：

1. 作者对公共领域中可用的乳腺肿瘤基因表达谱进行了大规模分析（10,988例），以估算22种免疫细胞亚群的相对比例，以研究每种细胞类型的比例与疾病复发或对化学疗法的反应

2. 作者发现较高比例的某些免疫细胞类型与较高的复发风险（或较高的化学疗法反应）相关，而其他细胞与较低的风险相关，并且根据雌激素受体（ER）的状态，这些关联通常是不同的肿瘤。

3. 在缺乏ER表达的肿瘤中，作者发现CD8 + T细胞和活化的记忆T细胞的存在与复发风险的降低相关，而T滤泡辅助细胞比例高的肿瘤更可能对新辅助化疗产生反应 。

4. 在ER阳性肿瘤中，M0巨噬细胞的存在与预后不良有关。

5. T regulatory细胞与ER阳性和ER阴性肿瘤的不良预后相关。

文章流程图

结果概述

1. CIBERSORT

下图A概括了56项纳入研究，总计10,988例乳腺癌的cibersort结果。作者发现，虽然特征矩阵的可变表示不可避免地影响推断的免疫细胞群的准确性，但是当分析仅限于CIBERSORT p <0.05的情况时，这种影响并不大。在CIBERSORT的阈值p <0.05时，有55％的样品获得了浸润免疫细胞的数据，而在p <0.01的阈值时，有40％的样品得到了数据。除非另有说明，否则分析仅限于CIBERSORT p <0.05的样品。在这些样本中，研究之间变化最小的细胞类型是eosinophils，变化最大的是plasma cells。

2. CIBERSORT p值反映了免疫细胞的总体比例

下图B描绘了TCGA和METABRIC数据集中不同p值阈值与溶细胞活性之间的强序关系。溶细胞活性与经验CIBERSORT p值之间的关系强烈表明，p值反映了由免疫细胞与非免疫细胞组成的样品的相对比例。通过探究p值阈值与生存之间的关系进一步检验了这一假设。下图B显示，在ER阴性肿瘤中，p <0.01（对应更大比例的免疫细胞）与存活率显著提高相关，而P>= 0.05与最差预后相关，p>=0.01但p<0.05显示出中间结果，尽管与p>= 0.05组没有显著差异。相反，在ER阳性疾病中，通过CIBERSORT p值测得的浸润性免疫细胞所占的比例，生存时间没有显著差异。免疫细胞的预后效果与ER状态之间的这种相互作用是众所周知的，支持CIBERSORT p值反映免疫细胞与非免疫细胞比例的结论。

在ER阳性肿瘤中，中性粒细胞和自然杀伤细胞表现出最强的正相关性（Pearson相关性= 0.36），而静息记忆T细胞和CD8 + T细胞显示出最强的负相关性（Pearson相关性= -0.34）。在ER阴性疾病中，T调节细胞和CD8 +细胞表现出最强的正相关性（Pearson相关性= 0.33），而对于ER阳性肿瘤，静息记忆性T细胞和CD8 + T细胞显示出最强的负相关性（Pearson相关性= -0.33）。

3. 免疫细胞的预后

与ER阴性疾病相比，不同的免疫细胞亚群与ER阳性的良好预后相关，如下图所示。下图A描绘了通过ER状态对细胞类型比例的四分位数的未调整HR和95％置信区间。其中中性粒细胞与ER阴性疾病的预后较差有关，浆细胞与ER阳性疾病的预后较好相关。

4. 分子亚型对免疫细胞预后作用的影响

作者根据ER和HER2定义的分子亚型以及基于基因组驱动程序的IntClust分类器对所有22个免疫细胞亚型的预后效果进行了探索性亚组分析。在由ER和HER2定义的亚组中，观察到四个细胞亚群的预后效果显著异质性，其中三个是髓系。除了ER + / HER2-肿瘤以外，活化的记忆T细胞在所有亚组中均具有良好的预后。相比之下，与其他亚组相比，ER + / HER2-亚组中M0巨噬细胞与不良预后相关。具体而言，在这部分患者中，活化的树突状细胞与不良预后密切相关。同样，在ER + / HER2 +疾病的情况下，中性粒细胞与不良预后有明确相关。

在由IntClust分类定义的亚组中，浆细胞和活化的肥大细胞表现出明显的异质性。血浆细胞与某些ER阳性亚组（IntClust 4 +，IntClust 8和IntClust 7）相关，而在其他亚组中则不相关，而活化的肥大细胞与IntClust 5中较差的结局相关 （HER2阳性疾病）。

5. 肿瘤缺乏免疫浸润

下图描述了在ER阴性疾病中，随着人口规模的增加，包括浸润程度低或没有浸润的肿瘤，大多数免疫细胞类型的预后效果都朝着改善结局的方向发展，而在ER阳性疾病中， 转向零。该发现表明总体趋势因ER状态而异。在ER阳性疾病中，缺乏免疫浸润的肿瘤与中等或相似于低浸润或高浸润肿瘤的结局相关，而在ER阴性疾病中，与免疫浸润相比，缺乏免疫浸润的肿瘤与较差的结果相关。

这在图5中有进一步的说明，图5描绘了生存图，突出显示了肿瘤浸润程度低至无浸润的人群。

6. 化疗反应的免疫预测因子

作者使用来自新辅助化疗研究的数据来评估免疫细胞亚群和免疫预测因子与化疗之间的关联，免疫预测因子与存活率提高相关，这种关联在侵袭性乳腺癌亚型中最为明显（通常为ER阴性）。因此，通过ER状态进行了分析。在ER阴性的肿瘤中，Tfhcells显示与pCR的结合最强，而M2与巨噬细胞的治疗相关性强。在ER阳性疾病中，记忆B细胞和单核细胞均与缺乏pCR密切相关。如下图所示：

7. 与结果和患者年龄相关的免疫簇

作者调查了是否可以通过对所有样本进行分层聚类，基于22种免疫细胞的比例来辨别不同的免疫浸润模式。样本聚类的细胞比例如下图所示：

簇与ER阳性和ER阴性疾病的不同生存模式相关。尽管M0和M1巨噬细胞的水平相对较低，但由M0和M2巨噬细胞的高水平定义的聚类7和M2巨噬细胞的高水平定义的聚类8与ER阴性和ER阳性疾病的不良预后相关。相比之下，由中等水平的M0和M1巨噬细胞和浆细胞以及高水平的静息记忆T细胞定义的簇5与ER阴性肿瘤的不良预后相关，但在ER阳性疾病中的预后相对好。与ER状态的关联主要归因于第3簇和第4簇。簇3特别富集ER阳性肿瘤，簇4富集ER阴性肿瘤。免疫簇还与ER阳性疾病的患者年龄相关，与ER阴性疾病的相关性较弱。总的来说，这些发现表明跨乳腺肿瘤的免疫浸润的性质存在很大差异（部分取决于原发肿瘤的分子特征），这会影响临床结果。

结论

乳腺肿瘤中免疫浸润的细胞组成似乎存在很大差异，这些差异可能是预后和治疗反应的重要决定因素。特别地，巨噬细胞作为新疗法的可能靶标出现。肿瘤中细胞免疫反应的详细分析可能会增强临床预测并确定免疫疗法的候选。