 背景 瘤内异质性意味着在单个肿瘤中存在遗传、表型或行为特征不同的癌细胞亚群共存。肿瘤异质性驱动进展、转移和治疗抵抗，但其与肿瘤浸润免疫细胞的关系是一个有争议的问题，其中有人认为异质性高的肿瘤可能产生新抗原，吸引免疫细胞，和其他人声称，免疫细胞提供了形成肿瘤异质性的选择压力。我们试图利用癌症基因组图谱研究现实世界队列中肿瘤异质性与免疫细胞之间的关系。 研究结果  图1 图1：TCGA 乳腺癌队列的数学水平和患者生存率。 A：MATH与突变负荷、KI-67基因表达和瘤内异质性相关的箱线图。 B：TCGA 全队列的数学水平和总生存期。 C：ER阳性、PR 阳性和非TNBC的MATH水平和患者生存率。MATH 突变等位基因肿瘤异质性，TCGA 癌症基因组图谱，ER：雌激素受体，PR：孕酮阳性，TNBCs：三阴性乳腺癌  图2 图2：CIBERSORT的数学水平和免疫细胞组成。 TCGA 乳腺癌队列中数学高表达和低表达之间活化记忆 CD8 T 细胞、B 细胞、树突状细胞、记忆 CD4 细胞、肥大细胞和Treg细胞的细胞组成分数比较。MATH突变等位基因肿瘤异质性，Treg 调节性T细胞。  图3 图3：数学水平和免疫应答基因的表达。TCGA 乳腺癌队列中 PDL-1、IDO2、LAG3、ADORA2A、VISTA、HLA-A 和 CCR4 蛋白的 mRNA 表达。MATH 突变等位基因肿瘤异质性，mRNA 信使 RNA，PDL-1 程序性死亡配体-1，IDO2 吲哚胺 2,3-双加氧酶 2，LAG3 淋巴细胞活化基因 3，ADORA2A 腺苷 A2a 受体，含 VISTA V 域免疫球蛋白 (Ig) 的T细胞活化抑制因子，HLA-A 人类白细胞抗原-A，CCR4 C-C 趋化因子受体 4 型。  图4 图4：细胞溶解蛋白的数学水平和表达。TCGA 乳腺癌队列中高和低数学肿瘤中 GZMA、PRF-1 和 CYT 蛋白 mRNA 表达的箱线图。MATH 突变等位基因肿瘤异质性。
结论 高MATH肿瘤的效应 T 细胞水平较低，衰竭标记物表达较低，与 T 细胞溶细胞活性相关的基因表达水平较低。这些数据表明，高数学肿瘤与乳腺癌的较低、积极的抗肿瘤反应和较差的 OS 相关。我们的结果与肿瘤异质性至少部分是由对肿瘤免疫应答的选择压力形成的观点一致。对影响肿瘤异质性的分子、遗传和细胞变化的进一步了解将使我们更好地理解导致高度异质性的变化，并开发出预防方法，从而改善乳腺癌患者的预后。 DOI：10.1245/s10434-019-07338-3 参考文献 [1].Ma D, Jiang YZ, Liu XY, Liu YR, Shao ZM. Clinical and molecular relevance of mutant-allele tumor heterogeneity in breast cancer. Breast Cancer Res Treat. 2017;162(1):39–48. [2].Martelotto LG, Ng CK, Piscuoglio S, Weigelt B, Reis-Filho JS. Breast cancer intra-tumor heterogeneity. Breast Cancer Res. 2014;16(3):210. [3].Marusyk A, Almendro V, Polyak K. Intra-tumour heterogeneity: A looking glass for cancer? Nat Rev Cancer. 2012;12(5):323–34. END 为帮助科研人员快速找到所需文献，节省科研时间，提高科研效率，我们上线了医学小助手,扫描二维码添加即可一对一解答问题,全部免费哦！ |
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