mRNA疫苗的研制怎么做？27+ 胰腺癌抗原和免疫亚型的解析来告诉你答案！

导语

典型的癌症疫苗由带有或不带有佐剂的肿瘤抗原组成，它重新编程免疫系统以识别和消灭癌细胞。免疫分型可以反映肿瘤及其免疫微环境的综合免疫状态，其与治疗应答和免疫潜力密切相关。

背景介绍

从免疫方面对癌症进行研究一直是一个热点角度，今天小编为大家带来的这篇文章，研究发现了胰腺癌（PAAD）患者存在复杂的肿瘤免疫微环境(TIME)，为mRNA疫苗的研制和选择合适的疫苗接种患者提供了理论依据。文章发表在《Molecular Cancer》上，影响因子为27.401，文章题目为：Identification of tumor antigens and immune subtypes of pancreatic adenocarcinoma for mRNA vaccine development。

数据介绍

从ICGC和TCGA中获得239例PAAD患者的归一化基因表达和临床随访数据，以及103例患者的RNA-seq数据。

结果解析

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PAAD潜在抗原的鉴定

为了识别PAAD的潜在抗原，作者首先筛选了异常表达的基因，并检测了2459个可能的编码肿瘤相关抗原的过表达基因(图1a)。然后通过分析单个样本中改变的基因组分数和突变计数来过滤所有可能编码肿瘤特异性抗原的 8850 个突变基因（图1b和c）。突变分析表明，就改变的基因组分数和突变计数而言，KRAS 原癌基因 GTP 酶（KRAS）和肿瘤蛋白 p53（p53）是最常见的突变基因（图1d和e）。在肌动蛋白、SMAD 家族成员 4、细胞周期蛋白依赖性激酶等中观察到高突变计数抑制剂2A（图1e）。总共鉴定了 926 个过表达和经常突变的肿瘤特异性基因。

图 1

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鉴定与PAAD预后和抗原呈递细胞相关的肿瘤抗原

接下来作者从上述基因中筛选出与预后相关的肿瘤抗原，作为开发mRNA疫苗的潜在候选者。21个基因与PAAD患者的OS密切相关，其中7个基因与RFS显著相关（图2a）。与ADAM9low组相比，在肿瘤组织中过表达ADAM金属肽酶结构域9（ADAM9）的患者生存期显著缩短（图2b），同样也发现了其他与预后不良相关的因子（图2c-g）。

图 2

结果确定了对 PAAD 发展和进展至关重要的6个候选基因。此外，ADAM9、EFNB2、MET 和 TMOD3 的较高表达水平与巨噬细胞、DC和/或 B 细胞的肿瘤浸润增加显著相关（图 3a-d）。TPX2 和 WNT7A 也表现出免疫细胞浸润增加的上调趋势，尽管它们的表达水平变化更大（图 3e-f）。

图 3

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PAAD潜在免疫亚型的鉴定

由于免疫分型可用于反映肿瘤及其微环境中的免疫状态，从而帮助确定适合接种疫苗的患者，作者分析了来自 ICGC 数据库的 239 个 PAAD 样本中 1997 个免疫相关基因的表达谱，以构建共识聚类。结果发现免疫相关基因似乎稳定聚集（图 4a 和 b），并获得了 5 个免疫亚型，称为 IS1-IS5（图 4c）。IS1 和 IS2 与更好的预后相关，而 IS3 的生存概率最差（图 4d）。不同肿瘤阶段和等级的亚型分布表明，被诊断为不同阶段的患者不规则聚集（图 4e），而 1 级和 4 级均与 IS1 显著相关（图 4f）。与 ICGC 队列获得的结果一致，免疫亚型在 TCGA 队列中也具有预后相关性（图 4g），并且在不同阶段显著改变（图 4h），并且 1 级和 4 级都表现出很大与 IS1 的相关性（图 4i）。

图 4

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免疫亚型与突变状态的关联

由于较高的肿瘤突变负荷 (TMB) 和体细胞突变率与较强的抗癌免疫相关，因此，作者使用 TCGA 的 mutect2-processed 突变数据集计算了每个患者的 TMB 和突变，并在所有免疫亚型中进行了相同的分析。如图 5a 所示，与 IS1、IS2 和 IS3 相比，IS4 和 IS5 显示出显著更高的 TMB。突变基因的数量也出现了类似的趋势（图 5b）。此外，包括 KRAS 在内的 11 个基因在每个亚型中最常发生突变（图 5c）。

图 5

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PAAD免疫亚型与免疫调节剂之间的关联

由于免疫检查点 (ICPs) 和免疫原性细胞死亡 (ICD) 调节剂在癌症免疫中的重要性，作者接下来分析了它们在不同亚型中的表达水平。在两个队列中检测到 47 个 ICPs 相关基因，其中 ICGC 队列（图 6a）中的 41 个（87%）基因和 TCGA 队列（图 6b）中的 46 个（97.9%）基因在免疫亚型之间差异表达。

结果还发现，ICGC 队列中 ICP 的总体表达水平高于 TCGA 队列。在 ICGC 队列中检测到 28 个 ICD 基因，其中 22 个（78.6%）在免疫亚型中差异表达（图 6c），25 个 ICD 基因在 TCGA 队列中表达，其中 24 个（96%）显示出亚型之间的显著差异（图 6d）。

图 6

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免疫亚型与肿瘤标志物之间的关联

CA125 和 CA199 是 PAAD 的既定预后和诊断标志物，两者的较高水平表明癌症进展、预后不良或癌症复发。在本研究中，ICGC 和 TCGA 队列在不同免疫亚型中的 CA199 和 CA125 表达水平存在显著差异。例如，在 ICGC 队列中，IS1 以及 IS3 和 IS4 分别显示出更高的 CA199 和 CA125 表达（图 7a 和 d b），而 IS2 和 IS4 在 TCGA 队列中分别具有升高的 CA199 和 CA125（图 7c 和 d）。

图 7

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免疫亚型的细胞与分子特征

对 mRNA 疫苗的反应取决于肿瘤免疫状态。因此，作者通过使用 ssGSEA 对 TCGA 和 ICGC 队列中的 28 个先前报道的特征基因进行评分，进一步表征了 5 种免疫亚型中的免疫细胞成分。如图8a所示，免疫细胞成分分为五个簇。在 ICGC 队列中显示出相似的免疫细胞评分，但是亚型之间的免疫细胞组成存在显著差异（图 8b）。因此，IS1和IS2是免疫“热”表型，而IS4和IS5是免疫“冷”表型，在 TCGA 队列中也看到了类似的趋势（图 8c 和 d）。

为了证明这种免疫分型的可靠性，作者接下来探讨了五种免疫亚型与之前报道的六种泛癌免疫亚型（C1-C6）之间的相关性，其中 PAAD 主要聚集为 C1、C2、C3 和 C6，如图8e所示，IS1和IS3主要与C3重叠，IS2与C2和C3重叠，IS4与C1和C2重叠，IS5与C1、C2和C6重叠。如图 8f 所示，IS2 在淋巴细胞浸润、白细胞分数、Th1 细胞、淋巴细胞特征方面得分最高，但在基质分数和 TGF-β 反应方面得分较低。总之，免疫亚型反映了 PAAD 患者的细胞和分子特征，表明了免疫状态。

图 8

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PAAD的免疫景观

患者被用于构建 PAAD 的免疫景观（图 9a）。如图9b所示，横坐标与各种免疫细胞相关，而纵坐标大多与未成熟DC负相关。基于免疫细胞群的位置，IS1、IS4 和 IS5 分别进一步分为两个亚组（图 9c），几个免疫细胞的富集分数在亚组之间存在显著差异（图 9d）。此外，对免疫景观中具有极端分布位置的样本进行预后比较，第 6 组患者的生存概率最高，这与上述结果一致（图 9e 和 d f）。综上所述，基于免疫亚型的免疫景观可以准确识别每个 PAAD 患者的免疫成分并预测其预后，有利于选择 mRNA 疫苗的个性化治疗方案。

图 9

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PAAD免疫基因共表达模块和hub基因的鉴定

通过WGCNA（图10a）对样本进行聚类来鉴定免疫基因共表达模块，无标度网络的软阈值为4（图10b和c）。然后将表示矩阵转换为邻接矩阵，再转换为拓扑矩阵。如图10d所示，结果获得了10个共表达模块，共有1997个转录本，其中灰色模块中的基因不与其余基因聚集（图10e）。作者进一步分析了 9 个（灰色除外）模块的特征基因中 5 种免疫亚型的分布，并检测到 8 个模块的分布存在显著差异（图 10f）。

图 10

进一步的预后相关性分析表明，蓝色和绿色模块与 PAAD 的预后显著相关（图 11a）。此外，蓝色模块与 T 细胞活化有关，但与免疫景观的成分 1 负相关（图 11b 和 c）。同样，与白细胞迁移相关的绿色模块也显示出一致的负相关（图 11d 和 e）。对蓝色模块的预后相关基因的分析表明，在 ICGC 和 TCGA 队列中，较高的表达评分与较好的预后相关，这与上述发现一致（图 11f 和 g）。最后，确定了三个与蓝色模块相关性 > 90% 的中枢基因，包括 MAP 4 K1、TBC1D10C 和 TRAF3IP3，它们是 mRNA 疫苗的潜在生物标志物。

图 11

小编总结

该研究在 PAAD 中鉴定了六种与预后不良和抗原呈递细胞浸润相关的过表达和突变的肿瘤抗原，确定了 PAAD 的五种免疫亚型 (IS1-IS5) 和九种免疫基因模块，研究了免疫亚型的分子、细胞和临床特征，并观察了PAAD 的免疫景观。该研究十分全面的从免疫的角度进行了剖析，值得我们借鉴！