粤港澳大湾区精准医学研究院

GREATER BAY AREA INSTITUTE OF PRECISION MEDICINE

Advanced Science|景莹/白永瑞/唐建明团队合作揭示局部晚期宫颈鳞状细胞癌放疗疗效相关分子特征

发布日期:2023-08-16 16:40:01 作者: 来源:

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宫颈癌是全球女性癌症死亡的第三大原因。宫颈癌主要有两种类型,宫颈鳞状细胞癌(CSCC)几乎占所有病例的90%。手术、放射治疗和/或化疗是临床上该肿瘤最有效的治疗方法。越来越多的证据表明,放射治疗可以激活细胞毒性信号通路以促进癌症细胞死亡,通常被用作CSCC的一线治疗,尤其是在局部晚期CSCC病例中应用尤为广泛。然而,放射治疗的疗效远低于预期,大约一半的局部晚期CSCC患者在放射治疗后复发。因此,鉴定有效的分子标记物并探索影响放射治疗疗效的机制,将有助于提高局部晚期CSCC的治疗效果。

2023年7月9日,粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)景莹青年研究员、仁济医院放疗科白永瑞主任团队、兰州大学第一医院唐建明教授合作在Advanced Science上发表题目为:Single-nucleus transcriptome profiling of locally advanced cervical squamous cell cancer identifies neural-like progenitor program associated with the efficacy of radiotherapy的研究论文。该研究以放疗前和放疗中的局部晚期CSCC肿瘤组织为研究对象,运用单细胞核转录组分析技术,聚焦肿瘤细胞在治疗过程中的改变及其与微环境中基质细胞组分的相互作用;运用多重免疫荧光染色等多种分子生物学手段开展体内外功能实验,揭示了放射治疗过程中肿瘤细胞的分子特征变化及其和成纤维细胞的相互作用,是放疗疗效相关的重要因素。

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在该研究中(图1),作者首先比较了放疗前和放疗中肿瘤细胞的谱系相关基因表达水平改变。通过分析发现,放疗后肿瘤细胞显著高表达神经样祖细胞(NRP, neural-like progenitor)谱系基因,并且来自放疗疗效差的患者的肿瘤细胞NRP表达水平显著高于疗效好的患者的肿瘤细胞。不同成纤维细胞亚群放疗后都显著高表达炎症相关的信号通路,放疗疗效差的患者的成纤维细胞中这些炎症相关通路的表达也显著增加。NRP基因相关的细胞与细胞间相互作用在放疗中肿瘤组织和疗效差的患者中也显著增加。

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图1. 本研究样本收集流程(a)和所有单细胞核转录组测序样本UMMAP图。

鉴于单细胞核转录组测序的局限性,作者们收集了另一个独立的宫颈鳞癌样本集进行bulk RNA测序,分析结果验证了NRP在肿瘤细胞中的表达和疗效相关。细胞系实验、免疫组织化学染色和多重免疫荧光染色等多个实验结果均证明了NRP中的关键基因NRG1和放疗疗效以及病人预后的相关性。

张蕾副研究员和马俊博士为文章的共同第一作者,景莹青年研究员,白永瑞主任,陈海燕副主任医师和唐建明教授为该文的共同通讯作者。

景莹最近两年多次在癌症治疗领域顶级期刊发表了一系列原创性研究和综述。如癌症免疫治疗中irAE的生物标志物(Nature Communications, 2020, https://mp.weixin.qq.com/s/8fySOyzU4ZEdWHfVBkz2Nw)、癌症免疫治疗中irAE的性别相关差异(Journal of the National Cancer Institute, 2021, https://mp.weixin.qq.com/s/wUH6Lmuri8zW-hSuBFSExg)、CAR细胞疗法毒性的单细胞水平研究(Cancer Cell, 2021,https://mp.weixin.qq.com/s/aneoU_OpGxpGZSG0COEjog)、总结利用大数据开展免疫治疗诱导的免疫相关不良反应关键科学问题的研究(Nature Reviews Clinical Oncology 2022,https://mp.weixin.qq.com/s/egzMf-Pgn5Tjaok9TDKV8g)和总结利用多维度组学数据推进CAR T细胞疗法关键科学问题的研究(Nature Reviews Clinical Oncology 2023,https://mp.weixin.qq.com/s/2jeqGQy-4MSzrzhRau0pzA)。此研究是其研究团队在肿瘤精准治疗领域的又一原创性研究成果。

景莹课题组(https://en.ipm-gba.org.cn/detail/111.html)致力于用生物信息学、肿瘤分子生物学和免疫学等交叉方法来研究免疫介导的抗肿瘤药物疗效和副作用,解析免疫相关副作用的发生机制及其和抗肿瘤免疫反应之间的动态关联,利用机器学习和深度学习来开发特异性预测最小免疫相关副作用和最大疗效的模型,从而实现肿瘤患者临床获益的最大化。以第一/通讯(含共同)作者在Nature Review Clinical Oncology (2篇), Cancer Cell, Nature Communications, Journal of the National Cancer Institute, Briefings in Bioinformatics等领域内具有高影响力的杂志上发表多篇论文。课题组长期招聘硕士/博士研究生及博士后,欢迎感兴趣的同学加盟或来函咨询 (jingying@ipm-gba.org.cn)。

原文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202300348

 


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