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《癌症发现》:胃肠癌体细胞突变产生新抗原

 Triumph 2019-08-16

《癌症发现》是美国癌症研究会的官方出版物,以下为您介绍该杂志8月份的主要内容。

医学论坛网肿瘤编译整理

胃肠癌体细胞突变产生新抗原

成功的免疫监视和T淋巴细胞清除肿瘤通常是由于识别肿瘤特异性体细胞突变产生的新抗原。

高突变率的恶性肿瘤与免疫疗法成功有关,低突变的肿瘤对免疫疗法反应很差,是否由于免疫细胞的固有特征或肿瘤本身仍然不清楚。

为了检出新抗原反应性肿瘤浸润淋巴细胞,Parkhurst及其同事将全外显子组测序与高通量免疫筛查相结合,分析了体细胞突变导致了错配修复正常的胃肠癌患者产生新抗原。

研究纳入75例患者,突变数量从22至928,其中94%为单核苷酸变异。

83%患者存在新抗原反应性T细胞,所有筛选的多肽变体的1.6%,并且对野生型肽表现出极小的活性或没有活性。

基于4-1BB的上调或来自反应性T细胞的IFNγ的分泌,新抗原识别是明显的,其中46%的新抗原被CD8+T细胞识别,54%被CD4+T细胞识别。

在体外延长培养T细胞或在新抗原暴露后丧失CD3表达后,新抗原反应性通常丧失。

这些结果表明,即使是体细胞突变数量较少的癌症也会引起循环T细胞的抗肿瘤反应。利用新抗原的激活潜力可以成为增加免疫疗法效力的新途径。

RNA聚合酶I抑制在血癌患者中是可行的

抑制核糖体合成已成为多种癌症的潜在治疗策略,因为具有高细胞分裂速率的细胞需要通过RNA聚合酶I重要转录核糖体DNA基因。

在I期剂量递增研究中,Khot及其同事评估了CX-5461在复发和难治性血液系统恶性肿瘤患者中的安全性和药代动力学特征。

主要目标是确定CX-5461的安全性和耐受性,次要目标是评估药代动力学和药效学、初步抗肿瘤活性以及TP53突变状态作为预测生物标志物的影响。

16名患者接受剂量递增的CX-5461治疗7个疗程。CX-5461的最大耐受剂量为170mg/m2。

不良事件包括光敏反应、中性粒细胞和血小板计数降低、贫血和掌跖红斑感觉不良,后者表现为剂量限制性毒性。

CX-5461在静脉给药后1小时内达到最大血浆浓度,平均终末半衰期为45.5小时。

经过治疗,一名患有间变性大细胞淋巴瘤的患者表现出持续的部分有效12个月以上。为该研究开发的荧光原位杂交测定证实了针对PolI的靶向药物活性,证明rDNA转录抑制独立于TP53突变状态和CX-5461剂量。

这些结果表明,CX-5461应作为单一疗法进一步评估,或与血液系统癌症中已确立的靶向疗法联合使用。

RAS通路激活致使Gilteritinib的继发性耐药

III类受体酪氨酸激酶Fms样酪氨酸激酶3经常在患有急性髓性白血病的患者中发生突变。

几种第二代FLT3抑制剂在复发/难治性FLT3-突变AML患者中作为单一疗法是有效的,但是通过获得FLT3酪氨酸激酶结构域中的靶向抗性突变,它们的功效经常受到限制。

Gilteritinib是最近批准的1型FLT3抑制剂,其显示出针对与AML复发相关的复发性内部串联复制突变和赋予对II型FLT3抑制剂的继发性耐药的FLT3-TKD突变的临床活性。

McMahon及其同事评估了使用gilteritinib治疗的AML患者治疗前和治疗后样本匹配,以研究继发性耐药的机制。

gilteritinib耐药最常见的机制是激活RAS/MAPK通路突变的发展;靶向FLT3F691L突变的出现,是下一个最常见的gilteritinib耐药机制,发生在少数患者中,据先前的体外研究预测,仅在较低剂量的gilteritinib下发生。

此外,连续单细胞靶向测序在FLT3抑制期间识别出不同的、时而复杂的克隆进化模式,并且显示在复发之前可能出现耐药突变。

这些发现证实,复发/难治性AML在基因上是简单的,但是高度多克隆,并且gilteritinib的剂量可能调节对gilteritinib的继发耐药机制,但不是其最终代。此外,该数据识别了可以增强gilteritinib对于FLT3-突变AML患者功效的潜在组合方法。

FGFR抑制剂TAS-120对FGFR2耐药突变具有活性

肝内胆管细胞癌是一种侵袭性恶性肿瘤,其治疗选择有限。最近的临床试验证明了ATP竞争性FGFR激酶抑制剂的功效,包括BGJ398和Debio1347;然而,FGFR2二次突变介导的获得性耐药阻止了持续的临床反应。

Goyal及其同事评估了4例FGFR2融合阳性ICC患者TAS-120的疗效,患者起初对治疗有反应,然后在用BGJ398或Debio1347治疗后发生进展。

对肿瘤活检和循环肿瘤DNA的分析显示,病情进展与FGFR2激酶结构域中多个二级突变的出现相关。

随后TAS-120治疗导致使患者部分缓解、两名患者稳定,表明TAS-120克服对ATP竞争性FGFR抑制剂耐药的能力。

对患者的ICC细胞系功能建模证明了这些肿瘤对持续FGFR信号传导的依赖性,并识别出每种FGFR抑制剂的不同耐药谱。

这些研究还证实了TAS-120对几种继发性FGFR2耐药突变的活性,这与在患者的ctDNA分析中观察到的克隆动力学一致。

此外,结构模型支持这些不同药物反应的分子基础,例如提供了TAS-120的共价结合可能有助于几种FGFR2突变持续活性的证据。

这些发现证明了TAS-120的临床应用,并且表明在连续肿瘤活组织检查和ctDNA分析的指导下,FGFR抑制剂的战略测序可以延长患有FGFR2融合阳性ICC患者益处的持续时间。

人类HSC展示与年龄相关的表观遗传重新编程

虽然衰老与骨髓性恶性肿瘤的风险增加有关,但导致造血干细胞恶性转化的确切事件仍然未知。

为了确定导致这种风险的因素,Adelman及其同事评估了来自年轻和年老健康捐赠者的人类HSC表观遗传和转录中与年龄相关的变化。

该综合分析显示,老年正常HSC的特征在于可重复和全基因组重编程的DNA甲基化和靶向参与发育和癌症基因的组蛋白修饰。

年龄相关的活性增强剂失调与参与表观遗传修饰、淋巴和免疫信号传导以及髓样白血病的基因有关。

在衰老期间,在二价启动子处丧失组蛋白H3赖氨酸4三甲基化与从参与WNT和Hedgehog信号传导的基因以及癌症相关途径的二价转变为抑制相关。

值得注意的是,无论年龄组如何,在急性髓性白血病患者的样本中也发现了一些与年龄相关的表观遗传改变。

此外,老年HSC的表观遗传变化与编码表观遗传调节因子和造血转录因子的基因的差异表达相关,包括Kruppel样因子6随年龄的下调。

在体外,KLF6在正常CD34+细胞中的敲除增加了髓样集落形成和重现的老年HSC转录谱以及AML相关和癌症相关基因的富集。

总之,这些研究结果表明,HSC中与年龄相关的表观遗传重编程可能会削弱其分化能力并可能导致恶性髓样转化。

癌相关成纤维细胞在PDAC中具有抗原呈递特征

胰腺导管腺癌没有有效的治疗方法,其进展和治疗抵抗的主要原因是各种非恶性基质细胞,称为癌症相关成纤维细胞。

使用富含成纤维细胞的单细胞转录组学方法,Elyada及其同事分析了人类PDAC肿瘤、邻近正常组织和小鼠胰腺肿瘤。

该技术证实该组先前鉴定的肌成纤维细胞CAF和炎性CAF存在于PDAC肿瘤中,能够定义其转录谱,并揭示这些细胞类型的先前未鉴定的标记基因。

该策略还揭示了一种新的CAF亚群,称为抗原呈递CAF,其特征在于它们与MHCII类相关基因的表达,暗示它们可能与CD4+T细胞相互作用。确认这一点,apCAFs在体外表现出CD4+T细胞的抗原依赖性激活。

像iCAF和myCAF一样,apCAF是动态的,能够区分为myCAF。

apCAF独特的上调抗原呈递、抗原加工、脂肪酸代谢和MTORC1信号传导途径以及MYC靶标。

进一步区分apCAF与其他CAF,apCAF对STAT1具有更高的活性,STAT1以IFNγ依赖性方式介导MHCII表达。

此外,apCAFs不会产生诱导T细胞增殖所需的共刺激分子,这表明它们表达的MHCII是一种使CD4+T细胞失活的诱饵受体,增加了PDAC中的免疫抑制,造成了典型的PDAC对免疫疗法缺乏反应。

β-连环蛋白造成肝细胞癌PD-1抑制剂的耐药性

免疫检查点抑制剂nivolumab和pembrolizumab可以在肝细胞癌中引起强烈反应,但仅在20%或更少的患者中,并且HCC中PD-1抑制剂耐药的机制尚不清楚。

RuizdeGalarreta及其同事建立了一种HCC小鼠模型,以检测遗传差异对免疫监视的影响,可能对免疫治疗反应有影响。

在MYC;p53−/−的背景下,内源性抗原表达通过T细胞介导的免疫监视减少了肿瘤形成,从而提高了存活率。

然而,MYC背景中的β-连环蛋白活化导致免疫耐药,因为当β-连环蛋白被激活时,通常限制肿瘤生长的CD103+树突细胞和抗原特异性CD8+T细胞不适当地募集到肿瘤中。

CTNNB1在高达37%的HCC中发生突变,来自360名携带CTNNB1突变的HCC患者的肿瘤转录分析显示树突细胞标志物、T细胞标志物和耗尽标志物PD-1的表达降低,表明免疫排除。

此外,对59例HCC患者样本的队列分析显示,β-连环蛋白染色与CD8+T细胞数量减少相关。

这些发现表明,CTNNB1突变状态可能被证明是一种有用的生物标志物,用于确定哪些患者可能对抗PD-1疗法有反应。

此外,这种肝细胞癌小鼠模型也可用于未来研究肿瘤中信号通路影响免疫系统限制其生长能力的方式,潜在地使得能够发现癌细胞逃避免疫系统背后的其他机制。

论文信息:

DOI:10.1158/2159-8290.CD-ITI9-8PublishedAugust2019

2021年七月,谷歌与美国西北大学医学院合作,将人工智能应用到肺癌诊断,分析病人肺部CT扫描结果。 

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