多組學(xué)聯(lián)合分析揭示胃癌中HER2的代謝異質(zhì)性
欄目：最新研究動態(tài)
發(fā)布時間：2023-07-24
通過應(yīng)用轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)等多組學(xué)策略，構(gòu)建了一種新的基于HER2相關(guān)代謝途徑的胃癌人群分類方法......
實驗方法：收集胃癌臨床樣本并進(jìn)行非靶向代謝組學(xué)分析，生信分析轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)（>10000泛癌樣本）和蛋白組數(shù)據(jù)（392例胃癌樣本）。
目前可用的預(yù)后工具和重點治療方法導(dǎo)致胃癌（GC）的治療不盡人意。深入了解HER2協(xié)同表達(dá)的代謝途徑可能為腫瘤內(nèi)在的精準(zhǔn)醫(yī)療提供新的見解。本研究應(yīng)用轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)等多組學(xué)策略，構(gòu)建了一種新的基于HER2相關(guān)代謝途徑的胃癌人群分類方法。
技術(shù)路線：
主要實驗結(jié)果：
1、泛癌中ERBB2的綜合特征突出了它在腫瘤微環(huán)境中的關(guān)鍵作用
本文主要強調(diào)ERBB2表達(dá)與GC之間的密切聯(lián)系，特別是在免疫和代謝性狀方面。TCGA數(shù)據(jù)庫ERBB2 mRNA水平在包括GC在內(nèi)的大多數(shù)惡性腫瘤中顯著升高（圖1A-B），并且較長的無病間隔期與ERBB2表達(dá)的上調(diào)密切相關(guān)（圖1C-G）。此外，G3和G4胃癌患者的ERBB2表達(dá)低于G1和G2胃癌患者，這表明ERBB2表達(dá)較低與胃癌患者預(yù)后較差有關(guān)；盡管ERBB2表達(dá)與GC的分期和復(fù)發(fā)之間沒有明顯的相關(guān)性，但ERBB2被認(rèn)為是免疫微環(huán)境和GC代謝重塑的關(guān)鍵調(diào)節(jié)因子（圖2A-B）。此外，ERBB2的表達(dá)與胃癌中許多典型的免疫通路，如抗原處理和呈遞、細(xì)胞因子受體相互作用、趨化因子信號通路、自然殺傷(NK)細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性和toll樣受體信號通路呈負(fù)相關(guān)（圖2A）。然而，ERBB2的表達(dá)與GC中許多典型的代謝途徑正相關(guān)，如硫代謝、鞘脂類代謝、組氨酸代謝、糖酵解/糖異生(GG)代謝、甘油磷脂代謝和丙氨酸、天門冬氨酸和谷氨酸(AAG)代謝（圖2B）。
1、泛癌中ERBB2的綜合特征突出了它在腫瘤微環(huán)境中的關(guān)鍵作用
本文主要強調(diào)ERBB2表達(dá)與GC之間的密切聯(lián)系，特別是在免疫和代謝性狀方面。TCGA數(shù)據(jù)庫ERBB2 mRNA水平在包括GC在內(nèi)的大多數(shù)惡性腫瘤中顯著升高（圖1A-B），并且較長的無病間隔期與ERBB2表達(dá)的上調(diào)密切相關(guān)（圖1C-G）。此外，G3和G4胃癌患者的ERBB2表達(dá)低于G1和G2胃癌患者，這表明ERBB2表達(dá)較低與胃癌患者預(yù)后較差有關(guān)；盡管ERBB2表達(dá)與GC的分期和復(fù)發(fā)之間沒有明顯的相關(guān)性，但ERBB2被認(rèn)為是免疫微環(huán)境和GC代謝重塑的關(guān)鍵調(diào)節(jié)因子（圖2A-B）。此外，ERBB2的表達(dá)與胃癌中許多典型的免疫通路，如抗原處理和呈遞、細(xì)胞因子受體相互作用、趨化因子信號通路、自然殺傷(NK)細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性和toll樣受體信號通路呈負(fù)相關(guān)（圖2A）。然而，ERBB2的表達(dá)與GC中許多典型的代謝途徑正相關(guān)，如硫代謝、鞘脂類代謝、組氨酸代謝、糖酵解/糖異生(GG)代謝、甘油磷脂代謝和丙氨酸、天門冬氨酸和谷氨酸(AAG)代謝（圖2B）。
圖1 ERBB2在泛癌中的表達(dá)
2、轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組分析顯示ERBB2和HER-2與胃癌患者的免疫狀態(tài)和代謝特征顯著相關(guān)
基于TCGA-STAD和TCPA-STAD隊列，整合了胃癌患者的轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組表達(dá)譜，使用ssGSEA算法計算每例患者的免疫細(xì)胞浸潤(ICI)豐度和免疫功能評分。Spearman相關(guān)分析顯示，ERBB2基因及其蛋白產(chǎn)物HER2與胃癌患者的免疫狀態(tài)存在顯著的負(fù)調(diào)控關(guān)系（圖2C-D）。此外，利用MsigDB對經(jīng)典的免疫和代謝通路進(jìn)行了鑒定。系統(tǒng)的分析了胃癌中ERBB2與這些免疫和代謝通路調(diào)節(jié)之間的復(fù)雜關(guān)系（圖2E-F）。ERBB2參與GC中多種免疫途徑的調(diào)控，包括抗原提呈、T細(xì)胞和b細(xì)胞受體信號通路、細(xì)胞周期、趨化因子信號通路、細(xì)胞因子相互作用、NK細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性、轉(zhuǎn)化生長因子β信號通路和toll樣受體信號通路（圖2E）。此外，ERBB2在GC的代謝途徑中起著關(guān)鍵作用，包括AAG、α -亞麻酸、精氨酸和脯氨酸、谷胱甘肽、甘油脂、組氨酸、嘧啶和GG代謝（圖2F）。
圖2 ERBB2/HER2與泛癌(尤其是胃癌)免疫微環(huán)境及代謝重塑的關(guān)系
3、胃癌腫瘤發(fā)生過程中的代謝景觀變化
使用112名GC患者和健康人的血液樣本，質(zhì)譜鑒定了1284種代謝物，其中豐度顯著差異的代謝物有859個，在GC中上調(diào)的有129個，下調(diào)的730個（圖3A）。其中，許多氨基酸在腫瘤中高表達(dá)且含量豐富，包括l-胱氨酸、n -乙酰谷氨酸、n -乙酰- l-丙氨酸和l-天冬氨酸。
對代謝物進(jìn)行WMCNA分析，獲得24個代謝物模塊。light cyan、midnight blue和black模塊與HER2表達(dá)顯著相關(guān)，根據(jù)即MM > 0.7和MES > 0.15，在這三個模塊中鑒定出34個高連接代謝產(chǎn)物并進(jìn)行進(jìn)一步分析。這34種代謝物在不同HER2表達(dá)亞群中的表達(dá)分布和51個GC樣本的臨床特征如圖3B所示。采用Pearson相關(guān)分析建立MMI網(wǎng)絡(luò)，突出上述34種HER2共表達(dá)代謝物的重要作用（圖3C）。這些代謝物進(jìn)一步提交到MetaboAnalyst 5.0和MBROLE 2.0平臺，以識別與HER2表達(dá)密切相關(guān)的潛在代謝途徑，結(jié)果顯示糖酵解/糖異生（GG）和丙氨酸-天冬氨酸-谷氨酸（AAG）代謝與HER2表達(dá)密切相關(guān)（圖3D-E）。GG代謝與AAG代謝的詳細(xì)關(guān)聯(lián)見圖3F。
圖3 GC代謝圖的特征和HER2共表達(dá)代謝物的鑒定
4、GG和AAG代謝相關(guān)基因表達(dá)的雙重分析確定GC的四個不同代謝亞群
根據(jù)AAG和GG代謝相關(guān)基因的表達(dá)譜對GC進(jìn)行分類。計算每個樣本中共表達(dá)GG和AAG代謝相關(guān)基因的中位表達(dá)水平，并用于指定與這兩種途徑特別相關(guān)的四種代謝譜：靜態(tài)、GG、AAG和混合亞型（圖4A）。GG和AAG代謝相關(guān)基因在代謝亞群中的表達(dá)譜如圖4B所示?？偵嫫诤图膊√禺愋陨嫫诜治鲲@示，四個代謝亞組的預(yù)后差異顯著，說明代謝亞型的分類具有臨床意義（圖4C-D）。GG代謝亞型ERBB2表達(dá)低于其他三種亞型（圖4E）。為確定新建立的代謝亞型的表達(dá)模式是否可以作為之前眾所周知的免疫亞型之間差異的基礎(chǔ)，研究了隊列中每個樣本的各種GC免疫亞型。如圖4F描述了不同代謝亞型之間腫瘤分期和分級的分布。GG亞型中炎癥表型的比例較高，這可能是其不良預(yù)后的原因之一。
圖4基于丙氨酸-天冬氨酸-谷氨酸和糖酵解/糖異生代謝相關(guān)基因表達(dá)的GC代謝亞型分類
5、不同代謝亞型的特定分子功能和腫瘤免疫微環(huán)境
基于GG和AAG建立的4個亞型之間的突變和基因表達(dá)譜具有顯著差異，并且不同代謝亞型的特定分子的功能注釋也存在顯著差異，如圖5A所示，不同圓圈表示的不同亞型的功能有較大差異。為進(jìn)一步檢查腫瘤微環(huán)境中免疫細(xì)胞浸潤的豐度，使用各種算法來估計不同代謝亞型的ICI水平。ESTIMATE和ImmuneCellAI算法均顯示GG亞型檢測到較高的ICI評分（圖5B-C）。同樣，其他ICI評估算法（如TIMER、CIBERSORT、QUANTISEQ、MCPCOUNTER、XCEL和EPIC）表明，GG亞型中參與固有和適應(yīng)性免疫應(yīng)答的細(xì)胞（包括巨噬細(xì)胞、CD8+ T細(xì)胞、CD4+ T細(xì)胞和B細(xì)胞）的浸潤顯著較高（圖5D）。此外，GG亞型的免疫檢查點基因表達(dá)水平較高（圖5E）。GG亞型免疫細(xì)胞的高浸潤可能是局部免疫功能被檢查點抑制的一種代償現(xiàn)象，這可能是GG亞型預(yù)后不良的原因。
圖5系統(tǒng)分析不同代謝亞型的特異性分子功能和腫瘤免疫微環(huán)境
6、靶向藥物敏感性分析及免疫治療預(yù)測
代謝重塑對預(yù)測化療反應(yīng)有深遠(yuǎn)的影響。使用R軟件包確定每個樣本的流行化療藥物和靶向藥物的IC50值。如圖6A所示，GG亞型對波那提尼（p<2.2e-16）、貝沙羅?。╬=6.3e-15）、二甲基草酰甘氨酸（p<2.2e-16）、匹克替尼（p<2.2e-16）、伊馬替尼（p=1e-09）、帕唑帕尼（p=2.4e-13）、PD173074（p = 1.4e-13）、克唑替尼（p = 4.5e-10）和舒尼替尼（p = 1.6e-09），表明該亞型的患者可能對這些化療藥物極為敏感。然而，混合亞型患者對順鉑（p = 0.015）、多柔比星（p = 1.6e-12）、埃博霉素B（p = 3.1e-07）、吉西他濱（p = 1.7e-12）、甲磺酸奧巴妥（p = 1.2e-10）和替菲尼（p = 3.5e-06）更為敏感（圖6B）。
如圖6C所示，使用ImmuneCellAI進(jìn)行的分析表明，靜止型和AAG亞型具有更有利的免疫治療反應(yīng)，這表明具有這些亞型的GC患者可能從免疫檢查點阻斷治療中獲益。同樣，使用TIDE進(jìn)行的分析表明，靜止型和AAG亞型的排除分?jǐn)?shù)較低，表明具有這些亞型的GC患者不太可能抵抗免疫治療（圖6D）。此外，使用TCIA進(jìn)行的分析顯示，PD-1阻斷、CTLA4阻斷和聯(lián)合阻斷可能對靜止型亞型的患者更有利（圖6E-G）。
圖6化療預(yù)測和免疫治療反應(yīng)評估
總之，轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組分析強調(diào)HER2水平與GC患者的免疫狀態(tài)和代謝特征密切相關(guān)。代謝組學(xué)分析強調(diào)了AAG以及GG代謝與GC的HER2水平之間的共同表達(dá)關(guān)系。采用的多組學(xué)整合策略，根據(jù)HER2相關(guān)的代謝途徑，成功確定了四種具有不同代謝特征的GC人群。GG亞型的特點是ERBB2表達(dá)較低，炎癥程度較高，預(yù)后較差?；旌蟻喰途哂邢喾吹奶卣?，預(yù)后最好。GG和混合亞型對化療高度敏感，而靜止期和AAG亞型更可能從免疫檢查點抑制劑中獲益。
參考文獻(xiàn)：
Yuan Q, Deng D, Pan C, Ren J, Wei T, Wu Z, Zhang B, Li S, Yin P, Shang D. Integration of transcriptomics, proteomics, and metabolomics data to reveal HER2-associated metabolic heterogeneity in gastric cancer with response to immunotherapy and neoadjuvant chemotherapy. Front Immunol. 2022 Aug 4;13:951137. doi: 10.3389/fimmu.2022.951137. PMID: 35990657;