卵巣がんの突然変異プロセスが部位を動かす

Nature volume 612、pages 778–786 (2022)この記事を引用

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高悪性度漿液性卵巣がん（HGSOC）は、異なる突然変異プロセス 5、6、腫瘍の不均一性 7、8、9、および腹腔内拡散 7、8、10 によってパターン化された、ゲノム不安定性の典型的ながんです 1、2、3、4。 HGSOC11、12、13 では免疫療法の有効性が限られており、変異プロセスと腫瘍病巣の解剖学的部位が腫瘍微小環境の免疫学的状態をどのように決定するかを評価するという満たされていないニーズが浮き彫りになっています。今回我々は、未治療のHGSOC患者42名から採取した160の腫瘍部位の全ゲノムシークエンシング、単細胞RNAシークエンシング、デジタル組織病理学および多重免疫蛍光の統合解析を実施した。相同組換え欠損HRD-Dup（BRCA1変異様）腫瘍およびHRD-Del（BRCA2変異様）腫瘍には、炎症性シグナル伝達と進行中の免疫編集が存在し、これはHLA多様性の喪失と高度に分化した機能不全CD8+ T細胞による腫瘍浸潤に反映されていた。対照的に、フォールドバック反転を有する腫瘍は、免疫抑制性 TGFβ シグナル伝達と免疫排除の亢進を示し、主にナイーブ/幹様 T 細胞とメモリー T 細胞が存在しました。表現型状態の関連性は解剖学的部位に特異的であり、付属器腫瘍と遠位腹膜病巣の間の組成的、位相的、機能的差異が強調されました。我々の発見は、解剖学的部位と突然変異過程が、HGSOCにおける進化的表現型の分岐と免疫抵抗機構の決定因子であることを示唆している。私たちの研究は、将来の個別化された免疫療法アプローチと早期検出研究を開発および解釈するためのマルチオミクス細胞表現型データ基盤を提供します。

高悪性度漿液性卵巣がん（HGSOC）の主な特徴は、コピー数の変化とゲノムの再構成という形での重大な構造的変異であり、これらはほぼ遍在する TP53 変異の遺伝的背景に基づいて生じます 14。 BRCA1 や BRCA2 などの相同組換え (HR) 修復経路遺伝子における体細胞および生殖系列の変化は、HGSOC 症例の約半数で HR 欠損症 (HRD) を引き起こします15。遺伝子変化を超えて、HRDサブタイプ（BRCA1関連タンデム重複、HRD-Dup、BRCA2関連間質欠失、HRD-Del）を含む全ゲノムシークエンシング（WGS）の構造変異パターンから推測されるように、患者は内因性変異プロセスによって層別化されます3,16。）、CCNE1増幅関連フォールドバックインバージョン（FBI）担持腫瘍およびCDK12関連タンデムデュプリケーター（TD）担持腫瘍5、6。

HGSOC は、診断時の広範な腹腔内疾患に起因する独特の臨床的課題を提示します。潜伏期間が長いため、腹腔の不均一な微環境でクローンの多様化と腫瘍と免疫の相互作用が長期間にわたって展開されます7、10、17。これは、根底にある突然変異プロセスと局所組織部位がクローン選択、腫瘍微小環境 (TME)、免疫認識にどのように影響するかという重要な疑問を引き起こします。我々は、HGSOC の複数部位の症例において、WGS から変異プロセス、単細胞 RNA シーケンス (scRNA-seq) から細胞表現型、および in situ 多重細胞イメージングから空間トポロジーを捕捉する前向き研究を実施しました。我々の発見は、疾患部位および突然変異プロセスと共分離する異なる免疫刺激機構および免疫抑制機構を特定し、それによってHGSOCにおける免疫認識および回避の新たな決定要因を定義する。

複数部位の組織生検（n = 160）は、腹腔鏡検査または一次減量手術を受けた新たに診断された未治療の患者（n = 42）から 24 か月間にわたって収集されました（図 1a）。収集は、付属器（つまり、潜在的な原発病変）、大網、腹膜、腸、腹水および他の腹腔内部位を含む解剖学的部位で行われました（拡張データ図1a）。すべての患者の臨床的特徴は、拡張データ図 1b および補足表 1 にまとめられています。患者サンプルは、CD45+ および CD45- フローソート分画 (補足表 2)、ヘマトキシリンおよびエオシン (H&E) 染色、および固定組織切片での多重免疫蛍光（mpIF）、MSK-IMPACT による 468 個の癌遺伝子の臨床腫瘍 - 正常シーケンス、および全ゲノム腫瘍 - 正常シーケンス（拡張データ図 1a、b および方法）。 WGS コピー数プロファイルは、いくつかの HGSOC WGS 研究から得られた外部の「メタコホート」と高度に一致していました 5 (拡張データ図 2a)。 WGS データからの変異サインの推定により、16 個の HRD-Dup、6 個の HRD-Del、および 14 個の FBI 腫瘍が得られ (拡張データ図 1b および 2b、c、補足表 1 および 3)、モデルの特徴は以前の報告と一致していました 5 (拡張データ図 1)。 2d、e)、複数の計算手法にわたって安定しており 18、19、BRCA1 および BRCA2 変異および臨床 HRD 検査と一致しています (拡張データ図 2b)。さらに、CCNE1（拡張データ図2f）およびMYCの高レベル増幅を伴う腫瘍は、シグネチャ割り当て内の遺伝子増幅の予想された分布を示し、シス作用遺伝子発現は相関しています（拡張データ図2g、h）。

80%. In c, e and g, box plots and violin plots show the median, top and bottom quartiles; whiskers correspond to 1.5× IQR. In a–e, only BAF estimates from cells with ≥10 reads aligning to 6p were considered and allelic imbalance states were assigned on the basis of the mean 6p BAF per cell as follows: balanced, BAF ≥ 0.35; imbalanced, 0.15 ≤ BAF < 0.35; LOH, BAF < 0.15 (Methods)./p>

0.25 and Benjamini–Hochberg-adjusted P < 0.05. Clusters were annotated on the basis of marker genes identified in differential gene expression analysis. Patient-specific clusters not represented across the full cohort were identified using relative entropy. Relative entropy per cluster was defined as the maximum entropy per cluster divided by the empirical entropy of patient compositions. Clusters with a relative entropy of <0.8 were considered patient-specific clusters and disregarded for downstream analyses./p> 0\) implies \({N}_{c}^{j}=0\)). We only considered the triangular distance matrix D such that i < j. The pairwise distance matrix was estimated by randomly subsampling the dataset with a minimum number of cells per sample and averaging over the subsampled datasets after 100 iterations. We then evaluated intra- and inter-patient dissimilarity on the basis of the distributions of the off-diagonal elements in the averaged distance matrix (for example, all pairs of adnexal samples or all pairs of HRD-Dup samples)./p>0 in >10% of cells) and the fraction of receiver cells (T cell clusters) expressing the PD-1 receptor (PDCD1 read counts >0 in >10% of cells) for every patient. Co-expression networks were constructed as follows: for a given group of patients of the same mutational subtype (Extended Data Fig. 13f), an edge was drawn between sender cell clusters and receiver cell clusters if the ligands (CD274 or PDCD1LG2) and receptor (PDCD1) were co-expressed in the sender and receiver subclusters for at least 50% of patients in that group./p>

0.1 were defined as HRD. We also applied CHORD19 to validate HRD status and stratification of HRD-Dup from HRD-Del cases. CHORD incorporates SNVs, indels and structural variations and relies on duplications (1–100 kb) to distinguish BRCA1-like from BRCA2-like HRD./p>