Иммунограмма расширенная что это: Расширенное иммунологическое обследование

Содержание

Иммунограмма (пн, вт, ср, чт)

Адреса клиник г. Казань

Адрес: ул. Гаврилова, 1, ост. «Гаврилова» (пр. Ямашева)

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00

Автобус: 10, 10а, 18, 33, 35, 35а, 36, 44, 45, 46, 49, 55, 60, 62, 76

Троллейбус: 2, 13

Трамвай: 5, 6

Адрес: ул. Т.Миннуллина, 8а, (Луковского) ост. «Театр кукол»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00

Автобус: 1, 2, 31, 37, 47, 74

Троллейбус: 6, 8, 12

Метро: Суконная слобода

 

 

Адрес: ул. Сыртлановой, 16, ст. метро Проспект Победы, ост. ул. Сыртлановой (проспект Победы)

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00 

Автобус: 5, 34, 37, 62 77

Трамвай: 5

Метро: Проспект Победы

Адрес: ул. Назарбаева, 10, ст. метро «Суконная Слобода», ост. «Метро Суконная Слобода»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: выходной

Автобус: 1, 4, 25, 43, 71

Метро: Суконная слобода

 

 

Адрес: ул. Декабристов, 180, ст. метро «Северный вокзал», ост. «Гагарина»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: выходной

Автобус: 6, 18, 29, 33, 37, 40, 43, 53, 62, 76, 78, 89

Троллейбус: 13

Трамвай: 1, 6

Метро: Северный вокзал

Адрес: пр. А.Камалеева, 28/9, (жилой комплекс «XXI век»), ост. «Новый ипподром»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00 

Троллейбус: 3

 

 

Адрес: Дербышки, ул. Мира, 20, ост. «Магазин Комсомольский», «Гвоздика»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00 

Автобус: 1, 19, 25, 34, 44, 60, 84

Адрес: ул. Серова, 22/24, ост. «ул. Серова»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00 

Автобус: 10, 10а

 

 

Адрес: ул. Беломорская, 6, ст. метро «Авиастроительная», ост. «ул. Ленинградская»

Пн-Пт: 7. 00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00 

Автобус: 6, 18, 33, 37, 40, 42, 43, 53, 60, 78, 89, 93

Троллейбус: 13

Трамвай: 1

Метро: Авиастроительная

Адрес: ул. Закиева, 41а, ост. «Кабельное телевидение»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00 

Автобус: 5, 18, 30, 31, 34, 45, 46, 62, 63, 77, 89

Троллейбус: 3, 5, 9, 12

 

 

Адрес: ул. Кул Гали, 27, ост. «ул. Кул Гали» (ул. Габишева)

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: выходной

Автобус: 46, 90

Адрес: ул. Рихарда Зорге, 95, м. «Дубравная», ост. «ул. Юлиуса Фучика»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8.00-14.00

Автобусы: 5, 18, 30, 31, 33, 34, 45, 68, 74, 77

Троллейбусы: 5, 9, 12

Трамвай: 4

Метро: Дубравная

Адрес: ул. Фрунзе, 3а, ост. «Идель»

Пн-Пт: 7.00-20.00, Сб: 7.30-16.00, Вс: 8:00-14:00 

Автобусы: 10а, 36, 49, 53, 63, 72, 106

Троллейбус:1

 

🧬 Что такое иммунитет и как его повысить?


Одна из главных проблем, связанных со здоровьем человека — наша иммунная система. Кандидат медицинских наук и медицинский директор клиники GMS Тогоев Олег Олегович рассказал FashionTime. ru о тонкостях подхода к основополагающему понятию жизнедеятельности.


— Что такое иммунитет и каковы признаки нарушения его функций?

Иммунитет — это биологическая система защиты организма от инфекций. Если иммунитет выключить, например, на несколько дней, то человек погибнет — сразу же будет съеден микробами. Без иммунитета, как и без почек, организм проживет только несколько дней. Признаки нарушения иммунитета — тяжелое заболевание, инфекция, например, пневмония, остеомиелит, гнойное заболевание костей, внутренних органов, постоянная температура, слабость. Такой человек совсем не может функционировать самостоятельно, он вынужден принимать антибиотики, лежит в больницах. Из известных всем дефектов иммунной системы можно назвать СПИД — синдром приобретенного иммунодефицита. Но есть врожденные иммунодефициты, они не заразные, но в то же время там есть дефект иммунной системы.


— Как правильно организовать собственный режим, чтобы укрепить и поддержать иммунитет?

Иммунитет отражает общее состояние здоровья, силы организма — чем крепче здоровье, тем лучше иммунитет. Все, что укрепляет здоровье, укрепляет иммунитет: режим дня, умеренные нагрузки, режим сна и отдыха, переключение деятельности, избегание переутомлений, избегание гиподинамии — сидения на одном месте, отдых, спорт, закаливание.


— Какие современные средства могут помочь восстановить иммунитет и ресурсы организма? Насколько влияет прием витаминов на состояние организма и какие лучше принимать?

Прием витаминов не влияет никак на иммунитет, а средств, помогающих улучшить состояние иммунитета организма, нет. Иммуноповышающие и иммуноукрепляющие препараты — это профанация. Просто люди хотят верить, что иммунитет можно усилить, что есть волшебные лекарства, а фармацевты рады им такую возможность предоставить. Эти лекарства в большинстве своем не проходили настоящих клинических испытаний. Нет достоверно доказанной эффективности в снижении заболеваемости. То, что продается в аптеках, иммунитет не повышает, можно туда даже за этим не обращаться. Тут легких путей нет — только здоровая еда, здоровый образ жизни, правильный режим дня, правильный режим сна, отдых, активность, свежий воздух могут изменить состояние вашего здоровья.


Но есть случаи, когда витамины действительно нужны, например, беременным женщинам, детям, у которых дефицит веса, или они, например, прибыли из дома ребенка.


— Что делать при переутомлении и упадке сил? Как улучшить состояние организма, есть ли какие-то экстренные и эффективные способы?

При переутомлении нужно отдыхать, менять род занятий, брать отпуск, побольше спать, отодвигать какие-то свои неотложные дела, в чем-то побаловать себя — например, не пойти один день на работу, если есть такая возможность. Витамины здесь не очень хороши — нет доказанной эффективности, что они работают. Витамины есть в пище — сегодня люди питаются полноценно, и если человек живет не в тюрьме и не в детском доме, то, в принципе, он получает все витамины, авитаминоза у него быть не должно.


— Если человек болеет с частотой раз в месяц, значит ли это, что у него проблемы с иммунитетом? Что должно послужить причиной обратиться к врачу?

Поводом обратить свое пристальное внимание на здоровье и обратиться к врачу может стать заболевание, появляющееся в одном и том же месте. Например, если это гайморит или если это 25-й раз пневмония (воспаление в легком), то надо пойти к врачу. Если это ангина, если заболевания стали протекать тяжелее (раньше вы за 3 дня выздоравливали, а теперь за неделю), если кашель не проходит, если нос постоянно заложен или горло постоянно болит, если есть температура и она держится месяц, тогда надо обязательно пойти к врачу.


Частые ОРЗ, особенно у детей, школьников, говорят о том, что иммунитет снижен, но это временное снижение иммунитета. К сожалению, от такого снижения иммунитета средств тоже не существует. И даже при лабораторном обследовании иммунитета у такого человека больших проблем не находят. И бежать исследовать иммунитет — делать иммунограмму — почти всегда бессмысленно.


— Помимо экологии, стресса и вредных привычек что влияет на состояние иммунитета?

Наследственность. Еще может влиять рабочее место, где ты физически проводишь время, — есть ли там окна, есть ли там циркуляция воздуха, много ли там людей одновременно работают, сам режим работы, делаешь ли ты прививки от гриппа или от других болезней.


— Обычно люди придерживаются полярных позиций — кто-то считает, что делать прививки надо, а кто-то не делает их категорически. Каково мнение врачей на этот счет?

Делать прививки надо обязательно! Прививки — огромное достижение человечества, одно из самых важных открытий медицины. И, к счастью, прививок будет больше — сегодня уже находят прививки от новых болезней, даже пытаются найти от гепатита С, может быть, ВИЧ-инфекции и, возможно, от некоторых видов рака.


— Те прививки, которые делали предыдущему поколению, и те, которые делают детям сейчас, принципиально отличаются?

Принципиальных отличий нет, но вакцины стали лучше. Менее реактогенные, но эффект от вакцины такой же. То есть вакцины стали лучше, прививки стали даже безопаснее, чем были. Плюс появились еще новые вакцины.


— Нужно ли принимать жаропонижающие препараты при температуре до 38, или иммунная система должна справиться сама?

Считается, что организм должен справляться сам. Но если вы принимаете жаропонижающие препараты, то лучше себя чувствуете и легче переносите болезнь, можете работать. Для взрослых это важно. Они не хотят быть разбитыми, им проще принять препарат. По большому счету, если вы принимаете жаропонижающий препарат даже при температуре ниже 38, чтобы просто не быть разбитым, вы лишь немного удлиняете заболевание. Если ничего не принимать, то иммунитет выработается быстрее, и вы поправитесь на полдня или день быстрее, чем с приемом жаропонижающих. Но зато в те дни, когда вы болеете, будете ли вы комфортно себя чувствовать? Нужно всегда применять здравый смысл, общих советов в таких вопросах не бывает.


Важно соблюдать ряд предосторожностей во время болезни: не ходить в это время в спортзал, теплее одеваться, уменьшить активность, принимать панадол, нурофен. Порошки типа «Терафлю» и «Колдрекса» тоже не вредны, их также можно принимать.


— Можно ли самостоятельно выбрать в аптеке иммуностимуляторы и прочие специальные лекарства для поднятия иммунитета?

Нет. Иммуностимуляторы вообще не надо покупать. Это трата денег, возможность побочных реакций, пустые ожидания в надежде на результат. Могут быть только проблемы. Слово «иммуностимулятор» нужно забыть.


— Есть какие-то народные или подручные средства, чтобы поддержать организм в холодный период при снижении иммунитета?

Например, если болит горло, больно глотать, то теплое молоко с медом очень хорошо помогает. Если заболели, то все знают, что нужно пить как можно больше — например, клюквенный морс, потому что там есть витамин С. Конечно, радикально он самочувствие не улучшит, но общая польза от него есть. Есть мысль, что если пьешь витамин С, то быстрее поправляешься. Были такие исследования, и витамин приводил быстрее к выздоровлению, но в огромных дозах, которые опасны для почек. А в обычных дозах — никакого эффекта. Но если вы употребляете продукты, содержащие витамин С: лимон, малину, огурцы (в них, как ни странно, много витамина С), шиповник, — это немного может улучшить ваше самочувствие. Потом есть разные народные средства, например, нутряной жир — он прекрасно помогает от болей в горле и уменьшает кашель. Волшебных народных средств, приводящих к быстрому излечению, к сожалению, тоже нет.


Автор: Александра Самойленко
Источник: fashiontime.ru

Иммунологическое обследование при онкологических заболеваниях: исследования в лаборатории KDLmed

Это исследование включает в себя комплексную оценку субпопуляционного состава лимфоцитов (см. Иммунологическое обследование первичное), уровня циркулирующих иммунных комплексов, основных классов иммуноглобулинов периферической крови, а также упор сделан на расширенную оценку малых субпопуляций NK- и NK-T-клеток (Natural killers – «натуральные киллеры») , изменения со стороны которых косвенно отражают состояние противоопухолевого иммунитета. Наряду с этим проводится анализ Т-регуляторных клеток, связанных с развитием опухолевого процесса.

*Набор тестов:

Синонимы русские

Иммунограмма, иммунофенотипирование, клеточный иммунитет, многоцветный клеточный анализ методом проточной цитометрии.

Синонимы английские

Human Immune System, Immunophenotyping, Multicolor Flow Cytometry Cell Analysis, Human Leukocyte Differentiation Antigens.

Метод исследования

Проточная цитометрия.

Какой биоматериал можно использовать для исследования?

Венозную кровь.

Как подготовиться к исследованию?

  • Исключить из рациона  алкоголь в течение 24 часов до исследования.
  • Не принимать пищу в течение 12 часов до исследования.
  • Полностью исключить прием лекарственных препаратов в течение 24 часов перед исследованием (по согласованию с врачом).
  • Исключить физическое и эмоциональное перенапряжение в течение 24 часов до исследования.
  • Не курить в течение 30 минут до исследования.

Общая информация об исследовании

В современном понимании иммунный статус человека – это совокупность лабораторных показателей, характеризующих ко­личественную и функциональную активность клеток иммунной системы в данный момент времени. Оценка иммунного статуса проводится с помощью иммунологического лабораторного обследования – иммунограммы. Иммунограмма крови не отража­ет избирательно состояние патологически измененного органа или системы, но позволяет оценить иммунную систему в целом (сум­марный эффект изменения активности иммунной системы в ответ на чужеродный антиген).

Определение клеточного состава (иммунофенотипирование) лимфоцитов крови – основной компонент в оценке иммунного статуса – выполняется методом проточной цитофлюориметрии.

Иммунофенотипирование – это характеристика клеток, полученная при помощи моноклональных антител или каких-либо других зондов, позволяющих судить об их типе и функциональном состоянии по наличию того или иного набора клеточных маркеров.

Иммунофенотипирование лейкоцитов заключается в обнаружении на их поверхности маркеров дифференциации, или CD-антигенов. Лейкоциты экспрессируют ряд поверхностных и цитоплазматических антигенов, уникальных для своей субпопуляции и стадии развития.

CD-антигены (англ. cluster of differentiation antigens) – это антигены на поверхности клеток, маркеры, отличающие одни типы клеток от других. Дифференциации этих антигенов изучены и стандартизованы, им присвоены определенные номера. CD могут быть распознаны с помощью соответствующих моноклональных антител. Используя флюоресцентно-меченые моноклональные антитела, связывающиеся с определенными CD, можно с помощью метода проточной цитометрии рассчитать содержание лимфоцитов, относящихся к различным по функции или стадии развития субпопуляциям.

В основе проточной цитофлюориметрии лежит фотометрическое и флюоресцентное измерение отдельных клеток, пересекающих одна за другой вместе с потоком жидкости луч монохроматического света, обычно света лазера.

Метод позволяет не только определить количественное соотношение основных популяций лимфоцитов –

  • Т-лимфоциты (CD3CD19),
  • Т-хелперы/индукторы (CD3CD4CD45),
  • Т-цитотоксические лимфоциты (Т-ЦТЛ) (CD3CD8CD45),
  • истинные натуральные киллеры (NK-клетки) (CD3CD56CD45),
  • В-лимфоциты (CD19CD3), –

но и оценить малые клеточные популяции, а также изучить их функциональную активность:

  • Т-лимфоциты, экспрессирующие маркеры NK-клеток (Т-NK-клетки) (CD3CD56CD45),
  • NK-клетки цитолитические (CD3CD16 (orhigh) CD56dimCD45),
  • NK-клетки цитокинпродуцирующие (CD3CD16-(orlow) CD56brightCD45),
  • NK-клетки, экспрессирующие альфа-цепь антигена CD8 (CD3СD8CD45),
  • активированные В-лимфоциты (CD3CD25CD45),
  • активированные Т-лимфоциты (CD3HLADRCD45) и активированные цитотоксические лимфоциты (CD8HLADRCD45),
  • В-лимфоциты и активированные NK-клетки (CD3HLADRCD45),
  • активированные Т-лимфоциты, экспрессирующие альфа-цепь рецептора ИЛ-2 (CD3CD25CD45),
  • регуляторные Т-хелперные клетки (CD4CD25brightCD127negCD45), выполняющие иммуносупрессорную функцию.

Такое всестороннее изучение клеточного состава лимфоцитов в совокупности с результатами других тестов, входящих в состав исследования, позволяет установить более тонкие

Что означают результаты?

Уровень различных клеточных популяций лимфоцитов может повышаться или понижаться при различных патологических процессах в организме, таких как инфекции, аутоиммунные и онкологические заболевания, иммунодефициты, в постоперационном периоде, при трансплантации органов.

Ниже представлена таблица с клиническими ситуациями, которые могут приводить к изменениям в субпопуляционном составе лимфоцитов.

Субпопуляция лимфоцитов

Повышение показателя

Снижение показателя

T-лимфоциты (CD3CD19)

— Острые и хронические инфекции

— Гормональный дисбаланс

— Длительный приём лекарственных препаратов (особенно монотерапия)

— Приём биологически активных добавок

— Интенсивные занятия спортом

— Беременность

— T-клеточные лейкозы

— Некоторые виды инфекций

— Иммунодефицитные состояния

— Алкогольный цирроз печени

— Карцинома печени

— Аутоиммунные заболевания

— Приём иммуносупрессивных препаратов

T-хелперы (CD3CD4CD45)

— Ряд аутоиммунных заболеваний

— Гормональный дисбаланс

— Некоторые инфекции

— Отдельные T-клеточные инфекции

— Отравление солями бериллия

— Иммунодефицитн. состояния (основной лабораторный признак вторичного иммунодефицита)

— Алкогольная болезнь печени

— Аутоиммунные заболевания

— Приём иммуносупрессивных препаратов или приём стероидов

T-цитотоксические лимфоциты (CD3CD8CD45)

— Некоторые вирусные инфекции

— Ряд T-клеточных лимфозов

— Наркоз

— Острая фаза аллергии

— Ряд аутоиммунных патологий

— Некоторые виды аутоиммунных, аллергических заболеваний

— Иммуносупрессивная терапия

Активированные T-лимфоциты (CD3HLA-DRCD45)

— Инфекции

— Аутоиммунная патология

— Аллергия

— Онкологические заболевания

— Алкогольный цирроз печени

— Беременность

Не имеет диагностического значения

B-лимфоциты (CD19CD3)

— Ряд аутоиммунных патологий

— Стресс

— B-клеточные лимфомы

— Длительное воздействие формальдегида

Гипореактивность, перераспределение B-лимфоцитов в очаги воспаления

Натуральные «киллеры» (CD3CD56CD45), (CD3CD16CD45)

— Фаза восстановления после вирусных инфекций (гепатит B, C)

— Ряд аутоиммунных заболеваний

— Онкологические заболевания

— Беременность

— Алкогольный цирроз печени

— Ряд инфекций

— Ряд аутоиммунных заболеваний

— Курение

— Иммуносупрессивная терапия и терапия стероидами

T-натуральные «киллеры», НК-Т (CD3CD56CD45)

— Длительные хронические воспалительные процессы

— Тяжёлое течение воспалительных процессов

— Длительная персистенция антигена в организме

Не имеет диагностического значения

B1-клетки (CD19CD5CD27CD45)

— Аутоиммунная патология (системная красная волчанка, ревматоидный артрит, аутоиммунный тиреоидит,  неспецифический язвенный колит, миастения)

— Аутоиммунные поражения при инфекционных заболеваниях (хламидиоз, синдром Рейтера, бруцеллёз)

— Лимфопролиферативные процессы

Не имеет диагностического значения

T-reg. (регуляторные T-клетки (CD4CD25brightCD127negCD45)

— Различные новообразования

— Лимфопролиферативные процессы

— Инфекционные заболевания

— Аутоиммунная патология (сахарный диабет 1-го типа, рассеянный склероз, ревматоидный артрит, аутоиммунный тиреоидит, неспецифический язвенный колит, болезнь Крона, миастения)

— Аллергические заболевания

(бронхиальная астма, атопический дерматит, пищевая аллергия)

К каждой иммунограмме прилагается письменное заключение врача-иммунолога.

Важные замечания

Для диагностики патологий результаты этого исследования необходимо сопоставлять с клиническими данными и показателями других лабораторных анализов. Также следует отметить, что клиническую значимость исследования существенно повышает оценка иммунологического статуса пациента в динамике.

Литература

  • Хаитов, Р. М. Аллергология и иммунология : национальное руководство / под ред. Р. М. Хаитова, Н. И. Ильиной. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2009. – 656 с.
  • Хаитов, Р. М. Руководство по клинической иммунологии. Диагностика заболеваний иммунной системы : руководство для врачей / Р. М. Хаитов, Б. В. Пинегин, А. А. Ярилин. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2009. – 352 с.
  • Зуева Е. Е. Иммунная система, иммунограмма : рекомендации по назначению и применению в лечебно диагностическом процессе / Е. Е Зуева, Е. Б. Русанова, А. В. Куртова, А. П. Рыжак, М. В. Горчакова, О. В. Галкина – СПб. – Тверь: ООО «Издательство «Триада», 2008. – 60 с.
  • Кетлинский, С. А. Иммунология для врача / С. А. Кетлинский, Н. М. Калинина. СПб. : Гиппократ, 1998. – 156 с. Ярилин, А. А . Иммунология : учебник / А. А. Ярилин. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2010. – 752 с.
  • Хаитов, Р. М. Иммунология : атлас / Р. М. Хаитов, А. А. Ярилин, Б. В. Пинегин.М. : ГЭОТАР-Медиа, 2011. – 624 с.
  • Хаитов, Р. М. Иммунология : учебник / Р.М. Хаитов. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2009. – 320 с.
  • Хаитов, Р. М. Оценка иммунного статуса человека в норме и при патологии / Р. М. Хаитов, Б. В. Пинегин // Иммунология. – 2001. – N4. – С. 4-6.
  • Whiteside, T. L. Role of Human Natural Killer Cells in Health and disease / T. L. Whiteside, R. B. Herberman // Clinical and Diagnostic Laboratory Immunology. – 1994. – Vol. 1, №2. – P. 125-133.
  • Ginadi, L. Differential expression of T-cell antigens in normal peripheral blood lymphocytes : a quantitative analysis by flow cytometry / L. Ginadi, N. Farahat, E. Matutes [et al.] // J. Clin. Pathol. – 1996. – Vol. 49, № 1. – P. 539-544.
  • Merser, J.C. Natural killer T-cells : rapid responders controlling immunity and disease / J.C. Merser, M.J. Ragin, A. August // International J. Biochemistry & Cell Biology. – 2005. – № 37. – P. 1337-1343.
  • Никитин, В. Ю. Маркеры активации на Т-хелперах и цитотоксических лимфоцитах на различных стадиях хронического вирусного гепатита С / В. Ю. Никитин, И. А. Сухина, В. Н. Цыган [и др.] // Вестн. Рос. Воен.-мед. акад. – 2007. – Т. 17, № 1. – С. 65-71.
  • Boettler, T. T cells with CD4CD25 regulatory phenotype suppress in vitro proliferation of virus-specific CD8 T cells during chronic hepatitis C virus infection / T. Boettler, H.C. Spangenberg, C. Neumann-Haefelin [et al.] // J. Virology. – 2005. – Vol. 79, N 12. – P. 7860-7867.
  • Ormandy, L.A. Increased Populations of Regulatory T Cells in Peripheral Blood of Patients with Hepatocellular Carcinoma / L.A. Ormandy, T. Hillemann, H. Wedemeyer [et al.] // J. Cancer Res. – 2005. –Vol. 65, N 6. – P. 2457-2464.
  • Sakaguchi, S. Naturally arising FoxP3-expressing CD4CD25  regulatory T cells in immunological tolerance to self- and non-self / S. Sakaguchi // Nature Immunol. – 2005. – Vol. 6, N 4. – P. 345-352.
  • Romagnani, S. Regulation of the T cell response / S. Romagnani // Clin. Exp. Allergy. – 2006. – Vol. 36. – P. 1357-1366.
  • Хайдуков С. В., Основные и малые популяции лимфоцитов периферической крови человека и их нормативные значения (метод многоцветного цитометрического анализа) / Хайдуков С. В., Зурочка А. В., Тотолян А. А., Черешнев В. А. // Мед. иммунология. – 2009. – Т. 11 (2-3). — С. 227-238.

репродуктолог — запись на прием и консультацию, цена на лечение у врача гинеколога-репродуктолога в клинике «Мать и дитя» в Иркутске

Гинеколог-репродуктолог

Что лечит гинеколог-репродуктолог?

Клиническая репродуктология включает:

  • диагностику и лечение женского и мужского бесплодия;
  • подготовку к естественному зачатию пар, имеющих генетические отклонения;
  • подготовку пар к искусственному оплодотворению с применением ИКСИ, ЭКО.

Репродуктолог должен обладать обширной базой знаний в области гинекологии, урологии, эндокринологии. В сферу профессиональных интересов врача входят:

  • генетические заболевания, приводящие к бесплодию;
  • бесплодие с неясной этиологией;
  • инфекционные и эндокринные заболевания;
  • регулярные выкидыши и замершие беременности;
  • спайки на репродуктивных органах и иные патологические процессы, препятствующие зачатию;
  • плохие показатели спермограммы.

Когда необходимо обращаться на приём?

Для многих пар обращение к репродуктологу становится последним шансом родить здорового малыша. Именно поэтому пациентами специалиста являются преимущественно бездетные пары. Поводом для обращения к врачу будет:

  • наличие генетических заболеваний, влекущих бесплодие;
  • наличие эндокринных заболеваний;
  • невозможность забеременеть в течение года при условии регулярной половой жизни;
  • наличие спаек и иных патологий женских репродуктивных органов;
  • несколько сделанных ранее абортов.

Помимо этого, врач проведёт обследование и назначит терапию при сбоях менструального цикла, при преждевременном семяизвержении, при малой подвижности сперматозоидов.

Как проходит приём?

На приём к гинекологу-репродуктологу рекомендуется приходить обоим партнёрам. Врач проводит опрос, собирая сведения о перенесённых заболеваниях, предыдущих беременностях, выкидышах и абортах. Сбор анамнеза включает медицинский осмотр.

Обследования, назначаемые гинекологом-репродуктологом

Лабораторные исследования:

  • общий анализ крови и мочи;
  • биохимический анализ;
  • обследование щитовидной железы, надпочечников и яичников.

Для постановки точного диагноза женщинам могут быть назначены ультразвуковое исследование, лапароскопия, расширенная иммунограмма, биопсия эндометрия, гистероскопия. Мужчинам назначаются спермограмма, генетическая диагностика, иммунограмма. Если в репродуктивных органах не выявлено патологических отклонений, назначается тест на совместимость половых клеток.

Для того чтобы записаться на консультацию к гинекологу-репродуктологу, заполните форму обратной связи или позвоните по телефону.

Иммунограммы в Уфе — лаборатория МедиаЛаб

Иммунограмма — это комплексное исследование, которое показывает, в каком состоянии находится иммунная система организма человека. Данный анализ помогает увидеть полную картину того, что происходит с иммунитетом, есть ли какие-то расстройства (например, аллергия или иммунодефицит).

Чаще всего иммуногармму делают детям дошкольного и школьного возрастов, так как в этот период жизни дети наиболее подвержены различным заболеваниям.

Сдать анализы на иммунограмму в Уфе можно в сети клинико-диагностических лабораторий “МедиаЛаб”.

Когда необходим анализ?

Для проведения исследования используется венозная кровь пациента. Какой-то особой подготовки к анализу, кроме стандартных процедур при сдаче крови, не требуется.

Основными показаниями к проведению иммунограммы являются:

  • Частые и тяжело протекающие инфекционные заболевания. Стоит обратить внимание, если дети болеют ОРВИ чаще, чем 5-6 раз в год, а взрослые более 3 раз в год.
  • В обязательно порядке необходимо проводить иммунограмму тем, кто перенес трансплантацию органов, прошел курс химиотерапии или же на протяжении долгого времени вел прием иммунодепрессантов.
  • Первичные иммунодефицитные состояние (врожденные или возникшие в следствие генетического фактора).
  • Вторичные иммунодефицитные состояния (болезни иммунной системы, прием сильнодействующих препаратов).
  • Подозрение на ВИЧ-инфекцию.
  • Наличие каких-либо воспалительных заболеваний паталогического характера (бронхит, синусит и т.д.).
  • Онкологические заболевания.
  • Частые рецидивы герпеса и цитомегаловирусной инфекции.

Помимо всего прочего анализ на иммунограмму может выявить наличие каких-либо аллергических реакций или врожденные иммунные заболевания у детей. Зачастую такие исследования проводят также беременным женщинам, если они ВИЧ-инфицированы, либо, если при вынашивании ребенка возник резус-конфликт.

Сдавая анализы на иммунограмму в Уфе в сети наших лабораторий, вы можете быть уверены в оперативности и точности проводимых исследований. Мы работаем только на самом передовом оборудовании! По всем вопросам можете звонить на нашу горячую линию: 8 800 700 57 22.

Стало известно, почему в Татарстане от коронавируса умерла беременная

Во вторую волну подъема заболеваемости коронавирусом в Татарстане умерла от COVID-19 беременная женщина. Заведующая женской консультацией городской клинической больницы №16 Кадрия Алексеева, где наблюдалась беременная, рассказала подробности того случая.

— В нашей консультации был трагический случай: мама погибла, к сожалению. Ребенок выжил. Было молниеносное течение болезни: она «затяжелела» в течение буквально 4—5 дней. Обратилась, ее госпитализировали, и с первого дня она отказалась от госпитализации. Вернулась на следующий день, когда почувствовала себя очень плохо. Врачи ничего не смогли сделать, она ушла буквально на глазах. Ей не было и 30 лет.

Доктор отмечает, что третья волна — еще более стремительная. Врачи уверены, что если женщина обманывает и не обращается к докторам вовремя с самого начала болезни, это для нее смертельно опасно. Сейчас врачи успевают госпитализировать будущих мам в состоянии средней тяжести, и они выздоравливают.

— Буквально вчера положили в больницу одну нашу будущую маму. Она болела, у нее был положительный ПЦР, и как только анализ крови стал хуже — мы немедленно ее госпитализировали. А она отказывалась: «Я не лягу!» Мы ее уговорили хотя бы поехать в РКИБ и сделать там КТ (КТ для беременных делают только там). С условием, что если на снимках все будет хорошо — она сдаст анализы и пойдет лечиться домой. Но мы-то понимали, что КТ покажет поражение, потому что картина крови об этом говорила совершенно однозначно.

Подробное интервью о том, как стремительно развивается болезнь у будущей мамы, чем она страшна для ребенка, как лечат беременных женщин в ковидных госпиталях и амбулаторно и, главное, как им уберечься от грозной инфекции, — в большом интервью Кадрии Алексеевой «Реальному времени».

Ольга Плешкова

Общество Татарстан

что это, как делают анализ у детей, взрослых, базовая, расширенная, гемотест, норма, расшифровка

Только у нас: Введите до 31.03.2021 промокод бонус2021 в поле купон при оформлении заказа и получите скидку 25% на всё!

На человека постоянно воздействует окружающая среда со множеством бактерий, вирусов, грибов и других агентов. Опасность представляют и собственные изменившиеся по разным причинам клетки, не способные работать, как предназначено.

Для защиты от внутренних врагов и пагубного влияния микроорганизмов извне существует иммунитет – универсальная охранная система, призванная обнаружить и уничтожить всё, что может принести вред. Его состояние современная медицина может оценить. Иммунограмма – это определение параметров иммунитета человеческого организма.

Что такое иммунограмма?

Анализ состояния защитных сил человеческого организма – иммунитета. Он бывает общий и местный. При обследовании общего иммунитета на анализ берётся кровь, в случае с местным исследуются слюна, слизь, спинномозговая и другие жидкости. В иммунограмме определяются и подсчитываются клетки различных типов, их соотношение, особенности функционирования, а также потенциальные возможности.

Одни из важнейших клеток иммунитета – лимфоциты, или белые кровяные тельца.

Места их образования:

  • костный мозг;
  • тимус;
  • лимфоузлы;
  • миндалины;
  • селезенка;
  • пайеровы бляшки в кишечнике.

Лимфоциты отвечают за обнаружение и выработку антител ко всему чужому, а также за работу других клеток. Известно три типа: поисковые В-лимфоциты, хелперы, киллеры Т-лимфоциты и контролёры NК. Кроме того, предметом исследования в иммунограмме являются антитела (иммуноглобулины) классов A, M, G, E.

Их наличие и количество определяется с целью установить, с какими инфекциями (токсинами, чужеродными белками) встретился данный организм и какой силы ответ выработал на возбудителя. Количество показателей и их соотношение указывает в иммунограмме на стадию заболевания и результативность борьбы с ним.

Что показывает исследование?

Анализы проводятся по отдельным параметрам и выявляют чрезмерную активность иммунитета, его угнетение и аутоиммунные процессы, в которых иммунные клетки атакуют свой же организм. Основные параметры обследования следующие.

  • Клеточный иммунитет. Защита внутри клетки с помощью лимфоцитов.
  • Гуморальный иммунитет. Охранный барьер в межклеточном пространстве.
  • Интерфероны. Первая линия защиты организма от вторжения. Они представляют собой белок, вырабатываемый в ответ на деятельность вирусов и бактерий. Интерфероны уничтожают вредоносные элементы в клетках и межклеточном пространстве, а сами клетки становятся менее проницаемыми. Эта защита неспецифична, то есть действует не только на конкретный вид вируса или бактерии, вызвавший их появление, но и подавляет размножение других патогенов. Известна их роль в борьбе с опухолями и в стимулировании работы других параметров иммунитета. Существуют три основных вида интерферонов с различными подтипами. Уровень интерферонов зараженного организма позволяет оценить готовность отразить атаку, а также необходимость назначения их дополнительно в виде препаратов в случае затяжных, хронических инфекций. Кроме того, оценка интерферонового статуса даёт прогноз течения заболевания.
  • Система комплемента. Это особые белки, способные разрушить вредные для человека бактерии и вирусы. Часть неспецифического врождённого иммунитета. Белки реагируют на патогены быстро, поскольку для их активизации не требуется вредного воздействия. Иммунограмма оценивает их активность.
  • Способность к фагоцитозу (уничтожению) чужеродных агентов.
  • Аутоиммунные факторы. В иммунограмме оценивается наличие и количество аутоантител, которые возникают, когда организм атакует сам себя, воспринимая ткани органов как чужеродные. Это вызывает нарушения функций, воспаление.
  • Аллергический ответ. Зачастую в рамках иммунограммы определяются иммуноглобулин Е и эозинофильный белок, свидетельствующие об аллергическом процессе (или паразитах).
  • Оценка работы вилочковой железы. Покажет, насколько этот орган выполняет функции «обучения» Т-лимфоцитов.

Иммунограмма – это подсчёт клеток различных типов, отвечающих за защиту как внутри клетки, так и вне ее, поскольку клеточный и гуморальный иммунитет находятся в тесной взаимосвязи.

В зависимости от количества, соотношения и оценки функциональных способностей клеток можно говорить о:

  1. хронической или острой стадии заболевания;
  2. инфекции, вызванной бактериями, вирусами или грибками, а также ВИЧ;
  3. паразитарной инвазии или аллергических реакциях;
  4. злокачественном процессе;
  5. врождённых иммунодефицитных состояниях;
  6. аутоиммунных болезнях, облучении, стрессе, отравлении;
  7. снижении иммунного ответа после операции, травмы, инфаркта;
  8. приёме различных препаратов, в том числе наркотических, и многих других состояниях.

Виды гемотеста, их различия: базовая, расширенная иммунограмма

Иммунограмма – это комплексный анализ. Следовательно, комплекс может состоять из различного количества компонентов – отдельных анализов разной степени сложности. Согласно одной классификации, иммунологические исследования подразделяются на два основных уровня: первый — ориентировочный, направленный на выявление крупных поломок иммунитета, и второй – конкретизирующий, углублённый.

На первом этапе применяются более простые методы, а к углубленным анализам предъявляются повышенные требования в отношении методов, квалификации специалистов и типа лаборатории.

В зависимости от результатов тестов первого уровня исследователи конкретизируют набор анализов, которые необходимо провести на втором уровне. Поэтому не существует определённого количества тестов второго уровня.

Согласно другой классификации, определяются четыре этапа проведения иммунограммы. При этом каждый последующий этап делает исследование более конкретным, углублённым, наукоёмким.

Коммерческие медицинские лаборатории чаще всего предлагают, помимо отдельных анализов первого уровня, провести базовое или расширенное исследования третьего уровня. Базовый пакет зачастую включает в себя порядка 10-13 анализов, а расширенный – до 17-18.

Различаются они степенью глубины изучения фагоцитоза, включением в расширенный пакет компонентов комплемента С3, С4 и некоторых других параметров. Выбор типа исследования всегда должен оставаться за специалистом. Если общие параметры первого уровня может оценить грамотный терапевт, то трактовка результатов углублённых исследований по силам только опытным врачам-иммунологам.

Таблица нормальных показателей анализа для детей и взрослых

Иммунограмма – это набор показателей работы иммунитета, имеющих значительную вариативность в зависимости от:

  • возраста;
  • пола;
  • расы;
  • места проживания, экологических условий;
  • имеющихся или перенесённых заболеваний;
  • принимаемых препаратов;
  • методик, применяемых конкретной лабораторией.

Важно знать, что допустимый предел нормальных колебаний показателей достигает 30 — 40%, а трактовка результатов в отрыве от беседы с пациентом и оценки клинической картины считается неинформативной. Поскольку каждый организм строго индивидуален, наиболее показательны значения тестов в динамике.

Анализу специалиста подлежат значения, как существенно превышающие норму, так и значительно пониженные. В таблице приведены ориентировочные значения основных данных иммунограммы для детей. При этом каждая лаборатория имеет собственные нормы.

Объект Значение
Лимфоциты:

С 5 дня жизни до 5 лет

Старше 10 лет

16 – 32% от всех лейкоцитов

35 – 45%

Т-лимфоциты:

От 7 до 17 лет

От 1900 3600 мм3

От 1800 до 3000

От 1400 до 2000

Титр комплемента От 20 до 30 единиц
ЦИК (циркулирующие иммунные комплексы) До 5 условных единиц
Фагоцитарное число

Фагоцитарный индекс

От 1 до 2,5

От 40 до 90

IgG

От 10 лет

От 1,9 до 11,8

От 5,4 до 16,1

IgM

От 9 лет

От 0, 11 до 1,04

От 0,50 до 1,8

IgE

До 14 лет

От 0 до 20 МЕ/мл

От 20 до 60

IgA

От 9 лет

От меньше 0,06 г/л до 1,65

От 0,70 до 2,8

В таблице представлены примерные нормативные значения основных показателей иммунограммы для взрослых. Важно помнить, что каждая лаборатория ориентируется на собственные нормы.

Объект исследования Показатель
Т-лимфоциты (CD4 5+ CD3+) От 40 до 80% от всего числа лимфоцитов
Киллеры От 5 до 15% от всего числа лимфоцитов
В-лимфоциты (CD4 5+ CD3- CD19+) От 5 до 30% от всего числа лимфоцитов
Субпопуляции Т-лимфоцитов (соотношение CD-4\CD-8) От 1,5 до 2
Фагоцитоз гранулоцитов От 20 до 70% от общего числа гранулоцитов
IgG 5,40 – 16,31 грамм на литр
IgM 0,23 – 2,93 грамм на литр
IgA 0,63 – 6,45 грамм на литр

Показания к проведению анализа

Существует ряд заболеваний, при которых иммунограмма даст дополнительную информацию для уточнения диагноза, протокола лечения и прогноза течения.

  • Приобретённые иммунодефициты вследствие заболеваний (сифилис, гепатит, ВИЧ, лучевая болезнь, лейкоз и другие).
  • Подозрение на первичный иммунодефицит у детей. Важно знать, что до года у детей циркулируют в крови материнские клетки, поэтому диагностика иммунитета ребёнка затруднительна.
  • Длительные гнойные инфекции.
  • Тяжело протекающие многократно повторяющиеся вирусные и/или бактериальные инфекции, грибковые поражения, плохо поддающиеся лечению.
  • Регулярные пневмонии.
  • Подозрения на заболевания аутоиммунного характера.
  • Тяжёлые аллергические реакции.
  • Онкология.
  • Длительный приём иммунодепрессантов.
  • Пересадка донорских органов.
  • При беременности в случае возникновения резус-конфликта, нарушения взаимодействия тканей матери и плода, рецидивирующего герпеса у матери.
  • Повышенная температура дольше двух недель неясного происхождения.
  • Паразитарные заболевания.
  • Заболевания эндокринной системы.
  • Затяжная депрессия, сильный стресс, состояние постоянной усталости.

Противопоказания

Иммунограмма требуется далеко не при каждом заболевании или состоянии. В ряде случаев другие медицинские анализы помогут определить диагноз без труда.

Это:

  • Частые простудные инфекции, протекающие без осложнений и изменений иммунных клеток по общему анализу крови.
  • Вакцинация ребёнка.
  • Инфекции, воспаления в стадии обострения (кроме случаев, когда требуется проанализировать именно реакцию иммунитета на инфекцию).
  • Нормальная беременность.
  • Подозрение на ВИЧ, СПИД до постановки диагноза.
  • Вензаболевания.
  • Все дни менструации.
  • Месяц после сделанной вакцины.
  • Сыпь неясного происхождения.

Подготовка к анализу

Чтобы получить наиболее корректные результаты анализов, важно соблюсти ряд правил:

  • не есть за 10-12 часов;
  • не принимать алкоголь за двое суток до забора крови;
  • не курить за 3-4 часа;
  • не нервничать;
  • не напрягаться физически, пребывать в покое;
  • не менять привычный распорядок дня;
  • не принимать препараты.

Как проводится исследование?

Кровь сдаётся из пальца или из вены. Строго натощак, утром (с 7 до 10 часов утра). Набирается кровь в две пробирки. В одной сворачивается, а исследованию подлежит плазма, а в другой под воздействием антикоагулянтов кровь остаётся в прежнем состоянии. Далее специалисты проводят ряд различных тестов.

Сколько времени нужно ждать ответы?

Иммунограмма – это набор анализов, проводимых с помощью разных методов. Поэтому срок ее готовности определяется по самому длительному тесту. В среднем лаборатории выдают результаты по истечении 5-7 дней. Но в отдельных случаях времени может понадобиться и больше. Например, на определение интерферонового статуса уходит до 10-11 рабочих дней.

Расшифровка анализа: значение показателей

Трактовать результаты иммунограммы может только врач, иммунолог. Отклонениями считаются как снижение показателей, как и повышенные значения. В обоих случаях они свидетельствуют о различных заболеваниях, врождённых или приобретённых патологиях иммунитета.

Неспецифический иммунитет

Иммунитет человека бывает специфический и неспецифический. В первом случае защитным клеткам требуется сначала встретиться с вредоносным объектом, чтобы обучиться и сформировать адекватный ответ.

Во втором клетки изначально готовы к любому нападению, подготовка не требуется. Это врождённая способность человека, за которую в организме отвечают лейкоциты: макрофаги, нейтрофилы, Т-киллеры и NK-клетки.

У каждого типа клеток – свой фронт работ.

Защитные клетки циркулируют в коже и слизистых оболочках — самом первом барьере. Выделяя защитные вещества (лизоцим, интерфероны, бета-лизин и другие), лейкоциты разрушают всё, что может принести вред. В число врагов включены и собственные клетки, которые могут переродиться в опухолевые. Заметные человеку признаки этой невидимой борьбы – воспаление и повышенная температура.

Фагоциты

Фагоцитоз – это поглощение чужеродных клеток.

Этим свойством обладают разные иммунные клетки:

  • нейтрофилы;
  • моноциты;
  • макрофаги;
  • клетки дендритные;
  • клетки тучные.

Различаются они по месту циркулирования, выбору жертвы (избирательно поглощают патогены) и способу уничтожения: одни захватывают и переваривают врагов, другие при уничтожении погибают вместе с ними.

Некоторые фагоциты не только уничтожают патогены, но и показывают другим иммунным клеткам информацию о переваренном противнике, «обучая» их для дальнейшей борьбы. Кроме этих специальных фагоцитов, и другие иммунные клетки обладают подобными свойствами: тромбоциты, гистиоциты и другие.

Система комплемента

Врождённая система специальных защитных белков, постоянно присутствующих в крови, называется комплементом. Всего их порядка 30. Они борются как с вирусами и бактериями, так и с антителами, образующимися против собственных тканей организма. Система комплемента – это одна из частей неспецифического иммунитета.

На 70% комплемент состоит из одного белка – С3, роль которого заключается в помощи фагоцитозу. Обволакивая патоген специальным веществом, белок облегчает его переваривание фагоцитами. В иммунограмме низкое содержание С3 означает повышенную угрозу инфекций и аутопроцессов.

Еще одним активным белком, который зачастую определяется при проведении анализа, является С4. Низкое его содержание в крови может свидетельствовать об аутоиммунных заболеваниях: громерулонефрите или системной красной волчанке.

Клеточное звено иммунитета

Основу этого вида иммунитета составляют Т-лимфоциты, «работающие» внутри клеток. Созревая и «обучаясь» в вилочковой железе, они бывают различных типов и предназначены для разных видов работы: поиск, распознавание и уничтожение врагов, помощь друг другу, координация процесса и подавление иммунного ответа, когда нужда в нём заканчивается.

Этот вид иммунитета важен при борьбе с вредителями, проникшими в клетки, а также уничтожает сами клетки, поражённые микроорганизмами, и играет важнейшую роль в отторжении тканей.

Состояние гуморального иммунитета

Это защита внутренних жидкостей организма с помощью В-лимфоцитов, отвечающих за выработку антител и иммуноглобулинов. Лимфоциты блокируют вредоносные элементы, а фагоциты их уничтожают. Лабораторной оценке подлежит не только количество таких клеток, но и правильность их работы.

Иммуноглобулины А

Антитела, вырабатываемые лимфоцитами в ответ на появление инфекционных агентов. В коже и слизистых оболочках это один из инструментов гуморальной защиты, первичный ответ на внедрение патогенов в организм. Кроме того, IgA циркулирует и в кровотоке.

Нормальные показатели из результатов иммунограммы.

Увеличенное количество этого глобулина в крови может означать, что в данный момент идет острый воспалительный процесс, что пациент принимает некоторые лекарства (в том числе оральные контрацептивы), а также существенные физические нагрузки накануне сдачи анализа.

Слишком низкие показатели могут свидетельствовать о гипоплазии тимуса, проблемах с толстой кишкой, ВИЧ или СПИД и других заболеваниях. Уровень иммуноглобулина А у ребёнка постепенно растёт в первые годы жизни, достигая уровня взрослого после 5 лет.

Иммуноглобулины М

Еще один уровень гуморальной специфической защиты организма – антитела класса М. Появляются в крови и других жидкостях в ответ на проникновение чужеродного агента.

Повышенный уровень может означать:

  • острое инфекционное заболевание, вызванное бактериями, вирусами, паразитами или грибками;
  • серьёзные проблемы с печенью;
  • кадидоз;
  • муковисцидоз;
  • некоторые аутоиммунные заболевания;
  • у беременных внутриутробные инфекции и другое.

В норме у взрослых больше IgM, чем у детей, а у женщин больше, чем у мужчин. Существенное понижение нормативных показателей означает недостаточность иммунитета в результате лучевой терапии, потери белка, лимфомы и в других случаях.

Иммуноглобулины G

Самая большая доля среди всех иммуноглобулинов приходится на этот тип – до 80%. Он отвечает за первичную и долгосрочную защиту от повторного заражения. Это единственный глобулин, который проникает через плаценту и даёт защиту ребёнку от инфекций, перенесённых матерью. Такой «страховки» хватает на несколько месяцев.

Существуют несколько подтипов IgG, которые при глубоком исследовании подсчитываются с целью оценить борьбу с рецидивирующими инфекциями. Причины повышения его уровня схожи с другими иммуноглобулинами, а также высокий титр сохраняется в период после недавнего выздоровления.

Удалённая селезенка покажет недостаточность глобулинов этого типа, среди других причин снижения лейкоз, хроническая вирусная инфекция и иные заболевания.

Существуют множество факторов, оказывающих влияние на пониженный уровень IgG, о них следует подробно рассказать иммунологу:

  • почечная недостаточность;
  • болезнь Крона;
  • облучение;
  • недавняя вакцинация;
  • сильный эмоциональный или физический стресс и другие.

Иммуноглобулины Е

Продукт производства В-лимфоцитов, появляются как аллергическая реакция или ответ на паразитов, продуцирующих антигены (аскариды, нематоды, эхинококки и другие).

Соответственно, причинами повышенного титра являются атопические или анафилактические аллергические реакции, некоторые иммунологические болезни или глистная инвазия. При распознавании аллергии в некоторых случаях уместно определение специфических иммуноглобулинов Е к отдельным аллергенам.

Причины ложных результатов

Данное исследование в некоторых случаях может показать некорректные значения. Помимо нарушения предписанного режима перед сдачей крови, важна подробная беседа доктора с пациентом для исключения факторов, оказывающих влияние на результаты анализов. Следует во всех подробностях рассказать о перенесённых за последние полгода заболеваниях, проведённых вакцинациях.

Также необходимо упомянуть о принимаемых препаратах, в том числе витаминно-минеральных комплексах. Информация о стрессах, беременности, смене климата, начале активной физической деятельности или другом роде нагрузки важны для оценки результата специалистом.

Цены исследования в Москве, СПб, регионах

Цены на проведение иммунограммы разнятся по всей стране и зависят не только от региона, но и от набора анализов, входящих в пакет.

Город Стоимость услуги (в рублях)
Москва От 600 до 6870
Санкт-Петербург От 120 до 13775
Краснодар От 3525 до 6230
Уфа От 2640 до 5000
Новосибирск От 819 до 5300
Казань От 185 до 6730
Хабаровск От 2525 до 5890

Отношение к иммунограмме в медицине и обществе меняется со временем. Её рассматривали и как универсальный диагностический инструмент, и приходили к мнению, что расшифровка данных сопряжена со значительными затруднениями, следует проявлять осторожность в трактовке.

Это говорит о многозначности такого вида исследования, а также о том, что у данного направления впереди еще множество открытий, которые помогут пациентам бороться с различными заболеваниями и патологическими состояниями.

Полезные видео об иммунограмме и ее расшифровке

Кому нужно делать иммунограмму:

Читай также:

В цифрах и фактах: 10% людей имеют мощный иммунитет
Анонс: 8-я научно-практическая конференция «Здоровье иммунной системы»
12 специй для поддержки иммунитета в холода
Депздрав рекомендует жителям Москвы чаще смеяться для повышения иммунитета
Защитная реакция: как повысить иммунитет кожи

Только у нас: Введите до 31.03.2021 промокод бонус2021 в поле купон при оформлении заказа и получите скидку 25% на всё!

Иммунограмма рака как основа персонализированной иммунотерапии при уротелиальном раке

Резюме

Контекст:

Ужасающие перспективы уротелиального рака (ЯК) изменились с введением иммунотерапии. Тем не менее, многие пациенты не отвечают, а отличительные биомаркеры в настоящее время отсутствуют. Появление этого нового арсенала иммунотерапевтических методов лечения в сочетании со сложной биологией иммунологического ответа опухоли требует разработки всеобъемлющей структуры, которая может обеспечить обзор важных иммунологических процессов, действующих у отдельных пациентов.

Цель:

Разработать комплексную основу, основанную на параметрах, специфичных для опухоли и хозяина, для понимания иммунотерапевтического ответа при ЯК. Эта структура может дать информацию для рациональных клинических испытаний, основанных на биологии, и в конечном итоге направить нас к индивидуальному лечению пациентов.

Получение доказательств:

Был проведен обзор литературы по иммунотерапии ЯК, данным клинических испытаний и биомаркерам ответа на ингибирование контрольных точек.

Синтез доказательств:

Здесь мы предлагаем иммунограмму ЯК, основанную на имеющихся в настоящее время клинических и трансляционных данных.Иммунограмма ЯК описывает несколько параметров, специфичных для опухоли и хозяина, которые необходимы для успешного иммунотерапевтического лечения. Эти семь параметров включают чужеродность опухоли, инфильтрацию иммунных клеток, отсутствие ингибирующих контрольных точек, общую производительность и иммунный статус, отсутствие растворимых ингибиторов, отсутствие ингибирующего метаболизма опухоли и чувствительность опухоли к иммунным эффекторам.

Выводы:

Продольная интеграция индивидуальных параметров пациента может в конечном итоге привести к индивидуализированной и динамической иммунотерапии, чтобы приспособиться к дарвиновским силам, которые управляют эволюцией опухоли.Включение многопараметрических биомаркеров в модели количественного прогнозирования станет ключевой задачей для интеграции иммунограммы в повседневную клиническую практику.

Краткое описание пациента:

Здесь мы предлагаем иммунограмму уротелиального рака, новый способ описания важных иммунологических характеристик пациентов с уротелиальным раком и их опухолей. Семь характеристик определяют вероятность иммунологического ответа опухоли. Используя эту иммунограмму, мы стремимся лучше понять, почему некоторые пациенты реагируют на иммунотерапию, а некоторые нет, чтобы в конечном итоге улучшить противоопухолевую терапию.

Ключевые слова: Уротелиальный рак, Иммунотерапия, Ингибиторы иммунных контрольных точек, Цитотоксический Т-лимфоцит-ассоциированный белок 4, Запрограммированная гибель клеток 1, лиганд рецептора запрограммированной клеточной смерти 1, Биомаркеры

1. Введение

Введение блокады контрольных точек ( CPB) изменил схему лечения метастатического уротелиального рака (mUC) [1,2]. Тем не менее, многие пациенты не испытывают клинической пользы от одного только анти-PD- (L) 1. Хотя наблюдаются потенциально важные ассоциации между биомаркерами и клиническими ответами на CPB, эти биомаркеры еще не готовы для клинической практики, пока не будут проспективно подтверждены в клинических исследованиях.Неоднородность предшествующих терапий и использование архивной ткани для разработки биомаркеров и дальнейшей интерпретации облаков. В 2016 году Бланк и его коллеги [3] предложили иммунограмму рака, теоретическую основу, которая объединяет кандидатные биомаркеры, чтобы в конечном итоге предоставить информацию для индивидуального лечения с использованием многопараметрических биомаркеров. Иммунограмма была построена на предположении, что активность Т-клеток является основным эффекторным механизмом, на который влияют семь несвязанных иммуногенных параметров: чужеродность опухоли, общий иммунный статус, способность к инфильтрации иммунных клеток, отсутствие контрольных точек, отсутствие растворимых ингибиторов, отсутствие ингибиторов. метаболизм опухоли и чувствительность опухоли к иммунным эффекторным механизмам.

Недавно эта концепция была распространена на немелкоклеточный рак легкого (НМРЛ) [4]. Здесь мы предлагаем иммунограмму рака специально для пациентов с уротелиальным раком (ЯК). Основные цели заключаются в следующем: (1) лучше понять сложность противоопухолевого иммунного ответа при ЯК и, таким образом, облегчить трансляционные исследования, и (2) помочь определить приоритетность биомаркеров, которые должны быть проспективно протестированы в клинических исследованиях, что в конечном итоге приведет к многофакторной модели, которая может лучше предсказать клинический ответ на CPB при ЯК.

2. Сбор доказательств

Поиск в PubMed / Medline проводился по таким терминам, как рак уротелия, рак мочевого пузыря, иммунотерапия, биомаркеры, ингибирование контрольных точек, ингибиторы контрольных точек, блокада контрольных точек, анти-CTLA-4, анти-PD-1 и анти-PD-L1. Дополнительная литература была найдена с использованием подхода «снежного кома». Были включены соответствующие данные с недавних конференций.

3. Обобщение доказательств

3.1. Иммунограмма UC

Иммунограмма UC () представляет собой теоретическую основу с многопараметрическими кандидатными биомаркерами, структурированными вокруг семи осей с целью выявления наиболее важных факторов, определяющих противоопухолевый иммунный ответ.Доступные данные для каждой оси, основанные на результатах, полученных в UC, если таковые имеются, рассмотрены ниже.

Иммунограмма рака уротелия. Предлагаемая иммунограмма рака для пациентов с ЯК отражает семь ключевых иммунологических осей и лежащих в их основе биомаркеров (курсив), которые способствуют успешному лечению иммунотерапией. Иммунограмма построена на предположении, что активность Т-клеток является основным эффекторным механизмом, на который влияют эти семь несвязанных осей. Внешняя область графика отображает наиболее благоприятный иммунный статус для лечения иммунотерапией.В приведенном выше примере с гипотетическим пациентом линия соединяет семь параметров в очень благоприятной ситуации для иммунологического противоопухолевого ответа. Несколько примеров онкологических иммунограмм пациентов с ЯК, которые лечились анти-PD-L1 в исследовании IMvigor210, можно найти в Дополнительных материалах (Приложения к иммунограмме уротелиального рака).

IDO = индоламин-2,3-диоксигеназа 1; IFNg = гамма-интерферон; IL = интерлейкин; ЛДГ = лактатдегидрогеназа; NLR = отношение нейтрофилов к лимфоцитам; TGF-β = трансформирующий фактор роста бета; ЯК = уротелиальный рак; VEGF = фактор роста эндотелия сосудов; ВОЗ = Всемирная организация здравоохранения.

3.2. Инородность опухоли

3.2.1. Мутации опухоли

Адаптивная иммунная система может распознавать особенности опухоли как «чужеродные» и вызывать иммунный ответ. Раковые антигены включают иммунопривилегированные пептиды или генетически измененные пептиды (неоантигены) [5]. Было высказано предположение, что высокая мутационная нагрузка опухоли (TMB) и нагрузка неоантигенов связаны с более высокой вероятностью иммунотерапевтического ответа. Соответственно, пембролизумаб проявлял замечательную активность при раке с дефицитом репарации ошибочного спаривания (MMR) [6], что приводит к очень высокой частоте мутаций.Предварительный анализ статуса MMR в образцах опухолей ЯК показал, что дефицит MMR особенно наблюдался при уротелиальном раке верхних трактов [7]. Интересно, что пять из этих пациентов с дефицитом MMR лечились CPB, и все показали устойчивый ответ, включая три полных ответа [7]. После меланомы и рака легкого ЯК имеет самую высокую частоту соматических мутаций [8]. В клинических испытаниях атезолизумаба [9] и ниволумаба [10,11] ответ опухоли был связан с TMB. Более того, экспрессия APOBEC3A / 3B [12] и мутации в генах, участвующих в ответе на повреждение ДНК [13], были связаны с TMB и ответом на CPB.

3.2.2. Молекулярные подтипы

Профилирование транскриптомов в проекте «Атлас ракового генома» (TCGA) показало, что UC можно сгруппировать в молекулярные подтипы [8,14]. Эти молекулярные подтипы были связаны с ответом на атезолизумаб в исследовании IMvigor210 [9]. Сигнатуры экспрессии генов использовали для различения базальных и просветных подтипов, определенных TCGA у 195 пациентов с ЯК. Частота объективного ответа (ЧОО) была самой высокой в ​​подтипе просветного кластера II (34%), по сравнению с 10% для кластера I, 16% для кластера III и 20% для кластера IV [9].Напротив, в исследовании Checkmate 275 с ниволумабом самая высокая частота ответа (30%) наблюдалась в базальном кластере III, тогда как в просветном кластере II уровень ответа составлял 25% [11]. Поскольку неясно, почему некоторые молекулярные подтипы реагируют на лечение, а некоторые — нет, необходимы большие наборы данных из испытаний фазы III, чтобы лучше понять молекулярные сигнатуры как предикторы иммунотерапевтического ответа.

3.2.3. Вирусные интеграции

Геномные данные из UC были использованы консорциумом TCGA для исследования вирусной интеграции в UC.Эти данные показали, что 6% исследованных опухолей мочевого пузыря содержали вирусную ДНК и транскрипты, в том числе ДНК вирусов ВПЧ и ВК [15]. Вирусные интеграции могут способствовать увеличению инородности опухоли за счет экспрессии вирусных онкогенов, которые могут вызывать иммунный ответ [16]. Роль вирусных интеграций в иммунотерапевтическом лечении ЯК в настоящее время неясна.

3.3. Инфильтрация иммунных клеток

3.3.1. Внутриопухолевые Т-клетки

CD8 + Т-клетки, инфильтрирующие опухоль, играют ключевую роль в противоопухолевом иммунитете, и их присутствие в опухолево-иммунном микроокружении (TME) было связано с более длительным выживанием при некоторых злокачественных новообразованиях [17], включая UC [18].Данные исследования IMvigor210 показали, что плотность CD8 + в области опухоли была связана с ответом на атезолизумаб в mUC [9]. Внутриопухолевые профили Т-клеток можно охарактеризовать тремя гистологически разными фенотипами: (1) фенотип иммунного воспаления, отмеченный устойчивым иммунным инфильтратом и экспрессией PD-L1, (2) фенотип иммунного исключения, где Т-клетки особенно присутствуют в строма и (3) фенотип иммунной пустыни, характеризующийся отсутствием инфильтрирующих лимфоцитов [19].В когорте UC IMvigor210 47% опухолей были классифицированы как иммунные исключения, 27% были классифицированы как иммунная пустыня и 26% имели фенотип воспаления [12]. Последний продемонстрировал самый высокий ответ на атезолизумаб и коррелировал с сигналом PD-L1 и эффекторной сигнатурой CD8 T при анализе экспрессии генов. Гены, стимулированные интерфероном гамма (IFNg), и хемокины CXCL9 и CXCL10 были в значительной степени связаны с положительностью PD-L1 и ответом на атезолизумаб [9,12]. Экспрессия иммунных генов, таких как IFNg , CXCL9 и CXCL10 , также была повышена в опухолях mUC, отвечающих на ниволумаб, в исследовании Checkmate 275 [11].Передача сигналов трансформирующего фактора роста бета (TGF-β) была отрицательно связана с ответом в иммуно-исключенных опухолях (описанных ниже).

Несколько сигнальных путей, активируемых при ЯК, были связаны с отсутствием Т-клеточного воспаления, включая гамма-рецептор, активируемый пролифератором пероксисом (PPAR-γ) и рецептор фактора роста фибробластов (FGFR) [20]. Эти сигнальные пути способствуют прогрессированию опухоли и обладают противовоспалительными свойствами и особенно активны в опухолях просвета I [21–23].Ингибирование пути PPAR-γ усиливает воспалительные хемокины и цитокины на моделях мышей [22]. Недавние данные об эрдафитинибе (ингибиторе пан-FGFR) у пациентов с mUC с предварительно заданными изменениями FGFR продемонстрировали устойчивый ответ (ORR 70%) у пациентов с предшествующей CPB [24]. Могут ли ингибиторы FGFR ресенсибилизировать опухоли просвета I к иммунотерапии, еще предстоит изучить.

Используя другой подход, предвзятый агонист CD-122 (рецептор интерлейкина [IL] -2) NKTR-214 плюс ниволумаб показал преимущественную активацию и разрастание эффекторных Т-клеток и NK-клеток по сравнению с T-reg, с замечательной скоростью ответа у онкологических больных. (Диаб и др., ASCO 2018).Интересно, что устойчивые ответы наблюдались также в PD-L1-отрицательных опухолях. Эти предварительные данные о модуляторах PPAR-y, ингибиторах FGFR и NKTR-214 показывают потенциальные стратегии для «зажигания» иммунного простудного ЯК и восстановления иммунного надзора, как было показано с ингибированием BRAF при меланоме [25].

3.3.2. Ингибирующие иммунные клетки

Помимо присутствия противоопухолевых иммунных клеток, другие субпопуляции иммунных клеток могут способствовать прогрессированию рака за счет активности в отношении иммуносупрессивной среды.Например, T-reg ингибируют функцию CD8 + T-клеток посредством высвобождения иммуносупрессивных цитокинов, включая IL-10 [26]. В небольшой когорте ЯК соотношение CD8 + и T-reg плотностей инфильтрирующих опухоль лимфоцитов (TIL) было тесно связано с ответом на неоадъювантную химиотерапию (NAC) [27]. Тем не менее, точная роль T-regs в UC остается неясной. Макрофаги — это высокопластичные клетки, и когда они накапливаются в опухолях, они называются ассоциированными с опухолью макрофагами (ТАМ). Макрофаги могут становиться поляризованными и нарушать функцию CD8 + Т-клеток после манипулирования сигналами опухолевого происхождения, включая ангиопоэтин-2, M-CSF, CCL2 и фактор роста эндотелия сосудов (VEGF) [28–30].Посттрансляционная модификация цитокинов и хемокинов, индуцированная ТАМ, препятствует проникновению Т-клеток в опухоль, что приводит к улавливанию CD8 + Т-клеток в строме, таким образом поддерживая иммунно-исключенные и иммунные опухоли пустыни [31]. Новые данные предполагают, что высокая внутриопухолевая плотность ТАМ связана со стадией опухоли и плохой реакцией на NAC при ЯК [32]. Кроме того, было обнаружено, что ТАМ экспрессируют PD-L1 при высвобождении опухолевых цитокинов при раке мочевого пузыря [33]. Тем не менее, точная роль супрессивных иммунных клеток в TME при ЯК не установлена.Это необходимо, так как истощение ингибирующих клеток может потенциально усиливать опосредованные Т-клетками ответы и оптимизацию параметров иммунограммы, предполагая улучшение условий для CPB [34].

3.4. Отсутствие тормозных постов

3.4.1. PD-L1

В исследованиях фазы II атезолизумаба (Imvigor210) и ниволумаба (Checkmate 275) у пациентов с PD-L1-положительным ЯК наблюдались численно более высокие ЧОО и более длительная общая выживаемость (ОВ) [9,11], тогда как результаты были противоречивыми. существуют для пембролизумаба [1,35].Недавние данные продемонстрировали, что PD-L1 полагается на CMTM6 / 4 (молекула, стабилизирующая поверхностную экспрессию PD-L1), чтобы эффективно выполнять свою иммуносупрессивную роль. Блокирование CMTM6 реактивировало эффекторные Т-клетки и может представлять новую стратегию нацеливания на ось PD-1 / PD-L1 [36]. Помимо ограниченных знаний о регуляции PD-L1, вариабельность в анализах PD-L1, сопровождаемая пространственно-временной динамикой экспрессии, объясняет слабость PD-L1 как биомаркера одного аналита и необходимость комплексного многопараметрического подхода.

3.4.2. Другие иммунные контрольные точки

Помимо PD-1 / PD-L1, в mUC изучаются многие другие иммунные контрольные точки. Как показано для меланомы [37], комбинация лечения анти-PD- (L) 1 с анти-CTLA-4 может вызвать более высокую частоту ответа по сравнению с одним анти-PD-1 / PD-L1 (Sharma et al, SITC 2016). Другие интересные мишени, изученные в клинических испытаниях (дополнительная таблица 1), включают Т-клеточный иммуноглобулин и муцин-домен-3 (TIM-3), Т-клеточный иммунорецептор с доменами Ig и ITIM, ген 3 активации лимфоцитов (LAG-3). , и НКГ2А.Эти контрольные точки могут быть выражены на исходном уровне или могут быть вызваны лечением, направленным на PD-1 / PD-L1, что указывает на приобретенную резистентность [38,39]. Недавние данные по анти-LAG-3 продемонстрировали, что пациенты с рефрактерной меланомой против PD-1 имели 16% ответ на комбинированную терапию анти-PD-1 / LAG-3 [40,41]. Еще более высокие показатели ответа наблюдались у пациентов с положительной реакцией на LAG-3 на внутриопухолевые иммунные клетки, что позволяет предположить, что экспрессия LAG-3 может быть механизмом устойчивости к терапии анти-PD-1. У пациентов с предыдущим ответом на монотерапию анти-PD-1 активация LAG-3 может быть механизмом приобретенной устойчивости, как описано в доклинических моделях [42,43].В явном противоречии с моделью приобретенной устойчивости путем усиления ингибирующих контрольных точек, анализ экспрессии генов в биоптатах во время лечения показал повышенную экспрессию иммунных контрольных точек (например, TIGIT , LAG-3 и TIM-3 ). при лечении анти-PD-1 / PD-L1, особенно у респондеров [44,45]. NKG2A представляет собой ингибирующий рецептор, экспрессируемый как Т-, так и NK-клетками, связывающими HLA-E, часто используется опухолями для уклонения от иммунного надзора [46]. Введение анти-NKG2A в ранние клинические испытания позволило ввести стратегии одновременной активации как эффекторных клеток, так и расширения противоопухолевых ответов [47, 48].Надеемся, что исследования, проверяющие комбинированную иммунотерапию и стратегии, нацеленные на множественные эффекторные клетки, увеличат иммунотерапевтический ответ.

3.5. Общая работоспособность и иммунный статус

На сегодняшний день большая часть данных, касающихся прогнозирования ответа на иммунотерапию, сосредоточена на внутриопухолевых характеристиках. Несмотря на меньшее внимание, доступность крови пациента делает биомаркеры крови привлекательным подходом, который может способствовать отбору пациентов для лечения иммунотерапией.Ретроспективное исследование 720 пациентов с метастатической меланомой, получавших ипилимумаб, показало, что повышение абсолютных уровней нейтрофилов значительно снижает общую выживаемость и выживаемость без прогрессирования (ВБП) [49]. Высокое количество лимфоцитов CD4 + / CD8 + было связано с улучшением выживаемости после лечения меланомой против CTLA-4, тогда как снижение количества лимфоцитов коррелировало с плохим исходом [50]. Несколько других биомаркеров, связанных с иммунным статусом, были связаны с ответом на ипилимумаб у пациентов с меланомой, включая высокое абсолютное количество эозинофилов [51], повышенный уровень периферических Т-клеток и высокий исходный уровень периферических количеств FoxP3 + T-reg [51,52].

В UC данные об общем иммунном статусе немногочисленны. Отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), по-видимому, является прогностическим маркером при ЯК [53]. Недавний предварительный анализ показывает, что низкий NLR и высокий уровень альбумина связаны с уменьшением размера опухоли и повышением OS после лечения дурвалумабом у пациентов с ЯК [54]. Другие неблагоприятные прогностические клинические параметры, такие как низкий исходный статус работоспособности или наличие метастазов в костях или печени, являются индикаторами плохого прогноза и отсутствия ответа на КПБ при ЯК [9].Интересно, что Sharma et al (Sharma et al, AACR 2018) недавно показали, что низкие исходные уровни циркулирующих миелоидных супрессорных клеток (MDSC) были связаны с более длительным OS в испытании Checkmate 275, тестирующем ниволумаб на mUC. Кроме того, MDSC в периферической крови были отрицательно связаны с патологической стадией цистэктомии, особенно у пациентов, получавших NAC [55]. Будущие исследования позволят выяснить, обладают ли составные биомаркеры, полученные из крови до лечения и во время лечения, биомаркерным потенциалом при ЯК, укрепляя структуру иммунограммы и улучшая наше понимание противоопухолевых ответов, чтобы в конечном итоге предсказать клинический ответ.

3.6. Отсутствие растворимых ингибиторов

Растворимые иммунодепрессивные факторы (т.е. цитокины и факторы роста) могут создавать враждебные и иммунодепрессивные TME. Иммунодепрессивные цитокины, такие как IL-10 и TGF-β, часто высвобождаются опухолевыми клетками, T-reg, MDSC или фибробластами и являются решающими регуляторами истощения T-клеток в резистентных опухолях [28,56]. Повышенный уровень IL-10 может вызывать иммуносупрессию, способствуя поляризации T-reg [57] и увеличивая экспрессию PD-L1 на дендритных клетках и TAM, что приводит к опосредованному PD-L1 истощению Т-клеток [58].При ЯК более высокие уровни сывороточного IL-10 были обнаружены в опухолях высокой степени злокачественности по сравнению с опухолями более низкой степени злокачественности, тогда как более высокие уровни IL-10 в моче были связаны с плохой безрецидивной выживаемостью.

TGF-β играет важную роль в ангиогенезе и иммуносупрессии [59,60]. Недавние данные показали, что TGF-β может напрямую нарушать функцию CD8 + T-клеток путем подавления функциональных эффекторных белков (например, гранзимов и перфоринов) [59], а высокие уровни TGF-β, как было показано, являются показателем плохого прогноза в резектабельной мышце. -инвазивный рак мочевого пузыря (MIBC) [61].В углубленном анализе исследования IMvigor210 отсутствие реакции на атезолизумаб было связано с передачей сигналов TGF-ß в фибробластах, особенно у пациентов с иммунно-исключенными опухолями [12]. В модели мышей, демонстрирующей иммунно-исключенный фенотип, лечение анти-TGF-ß плюс анти-PD-L1 снижало передачу сигналов TGF-ß в стромальных клетках, усиливало внутриопухолевый трафик Т-клеток и индуцировало опосредованное Т-клетками отторжение опухоли [12 ]. Аденозин также может нарушить функцию Т-клеток. Аденозин связывает рецептор A2A на Т-клетках и ингибирует пролиферацию Т-клеток и цитолитическую функцию [62], хотя также известно, что он способствует метастазированию посредством передачи сигналов A2B на опухолевые клетки [63].Более того, CD73 превращает АМФ в аденозин и, как известно, является индикатором плохого прогноза при ЯК [64]. Интересно, что опухоли PD-L1- / CD73 + показали более низкие значения TIL по сравнению с опухолями PD-L1 + / CD73–, предполагая, что CD73 может играть роль в исключении Т-клеток и стимулировании опухолей иммунной пустыни [64]. Другой механизм, используемый опухолевыми клетками для нарушения функции Т-клеток, — это секреция VEGF [65]. VEGF способствует ангиогенезу опухоли, напрямую ухудшает функцию Т-клеток и способствует прогрессированию опухоли при ЯК [65,66].Рамуцирумаб, антитело, нацеленное на рецептор-2 VEGF, показало улучшение ВБП при добавлении к доцетакселу при ЯК второй линии [67]. При раке почек и легких атезолизумаб плюс бевацизумаб (анти-VEGF) показал клиническую пользу у пациентов с метастазами [68], и эта стратегия в настоящее время изучается у пациентов с распространенным ЯК. Недавняя работа продемонстрировала, что воспалительные опухоли характеризуются высокой экспрессией циклооксигеназ (COX), простагландина E2 (PGE2) и IL-6, которые известны своей иммуносупрессивной активностью [69,70].В частности, IL-6 стимулирует гепатоциты синтезировать CRP и, таким образом, отмечает CRP как суррогат иммуносупрессивных опухолей [70]. Ретроспективный анализ 88 пациентов с MIBC, получавших химиолучевую терапию, показал, что повышенный уровень СРБ до лечения предсказывает плохой прогноз [71]. Никакие исследования не связывали уровни CRP с клиническим исходом при CPB при UC.

3,7. Отсутствие ингибирующего метаболизма опухоли

Недавно Реннер и др. [72] опубликовали обзор метаболических признаков рака, в котором описывается метаболическое взаимодействие между опухолевыми и иммунными клетками как динамическая система, которую можно перевоспитать с помощью лечения рака.Высокая потребность в энергии и противоопухолевый иммунитет заставляют опухолевые клетки, MDSC или гранулоциты сильно экспрессировать лактатдегидрогеназу (LDH), индоламин-2,3-диоксигеназу 1 (IDO1), COX, переносчики глюкозы, глутаминазу, аргиназу и окислительное фосфорилирование [72,73 ]. В результате необходимое топливо для эффективного функционирования Т-клеток, такое как глюкоза и аминокислоты, истощается в TME и, как следствие, ухудшает противоопухолевую функцию Т-клеток [74]. Более того, лактат и другие продукты метаболизма, такие как кинуренины и PGE2, дополнительно ухудшают противоопухолевую функцию Т-клеток [72].IDO1 — это фермент, который превращает триптофан в кинуренин и часто активируется опухолями, истощая противоопухолевые Т-клетки [75]. В ткани рака мочевого пузыря IDO1 экспрессировался в 57% случаев, тогда как в здоровой ткани мочевого пузыря только 18% экспрессировались IDO1. Более высокая экспрессия IDO1 была связана с плохой гистологической степенью (инвазивность опухоли) и плохим клиническим исходом при раке мочевого пузыря [76]. В модели рака мочевого пузыря у мышей на IDO1 была направлена ​​миРНК, что привело к усилению противоопухолевого иммунитета [77]. Epacadostat [78] и BMS-986205 [79], оба селективных блокатора IDO1, недавно были протестированы в комбинации с анти-PD-1 в исследованиях с одной группой и показали эффективность при mUC [79].Однако недавние рандомизированные данные по меланоме не смогли продемонстрировать преимущества эпакадостата, что поставило под сомнение валидность этой стратегии у невыбранных пациентов (Long et al, ASCO 2018). Причины неудач могут включать в себя отсутствие подходящих биомаркеров для отбора пациентов. Несмотря на отрицательные результаты испытаний эпакадостата при меланоме, в ЯК продолжаются рандомизированные испытания комбинаций анти-IDO1 с CPB, основанные на сигналах эффективности в одноранговых испытаниях и доклиническом обосновании.

Другие аминокислоты, необходимые для метаболизма и функционирования Т-клеток и опухолевых клеток, — это аргинин и глутамин.Доклинические данные продемонстрировали, что истощение аргинина ингибирует активацию и функцию Т-клеток и NK-клеток и способствует образованию MDSCs in vivo [80], тогда как депривация глутамина особенно способствует поляризации T-reg [81]. CB-1158 нацелен на аргиназу, чтобы предотвратить депривацию аргинина, и в настоящее время тестируется с пембролизумабом или без него в mUC. Препарат, нацеленный на глутаминазу (CB-839), в настоящее время проходит испытания в рамках фазы I / II клинических испытаний по оценке CB-839 в комбинации с ниволумабом у пациентов с меланомой, почечно-клеточной карциномой и НМРЛ.Высокие уровни ЛДГ коррелируют с плохим прогнозом и более низким ЧОО для КПБ при меланоме [82]. Было обнаружено, что при ЯК у пациентов с высоким содержанием лактата в сыворотке плохой прогноз [83]. Кроме того, ЛДГ включен в шестифакторную прогностическую модель, разработанную Пондом и др. [84]. Эта модель была разработана для прогнозирования ОС у резистентных к платине пациентов с mUC, получавших атезолизумаб, но требует дальнейшего уточнения и проверки на более крупных наборах данных, включая наборы данных с другими агентами, нацеленными на PD-1 / PD-L1. Таким образом, точная связь между уровнями ЛДГ и реакцией на КПБ требует дальнейшего исследования.В заключение, вмешательство в метаболические пути может обеспечить способы прямого или косвенного устранения опухолевых клеток путем перепрограммирования метаболических путей для усиления функции CD8 + Т-клеток.

3.8. Чувствительность опухоли к иммунным эффекторам

3.8.1. Презентация и распознавание антигена

Активация CD8 + Т-клеток зависит от нескольких одновременных сигнальных взаимодействий, включая связывание Т-клеточного рецептора (TCR) с комплексом MHC-антиген на опухолевых клетках и костимулирующую передачу сигналов [85].Опухоли могут ускользать от иммунного надзора CD8 + Т-клеток за счет генетических и эпигенетических изменений в антигенпредставляющем аппарате. Ранние исследования эпигенетических модификаторов привели к повторной экспрессии ассоциированных с опухолью антигенов и комплексов MHC-антиген, тогда как потенциальный синергетический эффект наблюдался при сочетании эпигенетических модификаторов с CPB [86,87]. Сходным образом точечные мутации и делеции в бета-2-микроглобулине (B2M), важнейшем строительном блоке, необходимом для сборки MHC класса I, были обнаружены почти в 30% опухолей меланомы при устойчивости к CPB [88].Анализ прогрессирующего опухолевого поражения, полученного у пациента с колоректальным раком, получавшего терапию TIL (анти-KRAS G12D, представленный HLA-C * 08: 02), показал потерю HLA-C * 08: 02 в рецидивирующем поражении [89] . В UC ранние данные предполагают, что потеря HLA из-за мутаций в генах β2-микроглобулинов не была основной причиной низкого присутствия HLA класса I. Напротив, скоординированное подавление транскрипции компонентов HLA B2M и APM оказалось ключевым элементом необратимой потери HLA [90]. Хотя доказательства в настоящее время отсутствуют, вероятно, что вызванные иммунотерапией изменения в антиген-презентирующем механизме также происходят при ЯК.

3.8.2. Репертуар TCR

Репертуар TCR также участвует в распознавании антигена. В ретроспективном анализе меланомы и рака простаты пациенты, ответившие на ипилимумаб, показали стабильность клонотипа TCR в PBMC через 4 недели после начала лечения [91]. В mUC стойкие ответы на лечение атезолизумабом были связаны с более низкой исходной клональностью TCR в периферической крови [92], предполагая, что большее разнообразие рецепторов TCR может увеличить вероятность присутствия опухолеспецифической популяции Т-клеток.Недавние провокационные данные показали, что неоадъювантное лечение ипилимумабом плюс ниволумаб индуцировало большее количество увеличившихся и вновь обнаруживаемых клонов TCR в периферической крови по сравнению с адъювантной настройкой при меланоме 3 стадии (Rozeman et al, ESMO 2017).

3.8.3. Передача сигналов IFNg

Эффекторная функция CD8 + Т-клеток может быть нарушена, несмотря на успешное связывание опухолевых клеток. Потеря передачи сигналов IFNg была связана с устойчивостью к иммунотерапии против CTLA-4 [93]. При меланоме мутационный анализ показал, что первичная резистентность к ипилимумабу была связана с мутациями рецепторов IFNg 1 и 2 ( IFNGR1 и IFNGR2 ), фактора регуляции интерферона 1 и JAK1 и JAK2, , позволяющих раковым клеткам ускользать. от IFNg-опосредованного убийства [93].Кроме того, опосредованное TGF-β подавление гранзимов и перфоринов, как было показано, нарушает опосредованное CD8 + T-клетками противоопухолевое уничтожение [59].

4. Выводы

В последние годы было предложено несколько биомаркеров иммунотерапевтического ответа. Тем не менее, эти биомаркеры не готовы для включения в клиническую практику из-за недостаточной дискриминирующей способности. Сбор тканей для анализа биомаркеров был неоднородным (например, трансуретральная резекция против цистэктомии против биопсии метастатического участка) с вариабельностью в предшествующих курсах лечения.Необходимы более однородный сбор тканей в проспективных исследованиях и включение этой систематической ошибки в интерпретацию биомаркеров. Кроме того, некоторые биомаркеры могут быть более динамичными, чем другие, и за ними следует внимательно следить [94]. Иммунограмма ЯК представляет собой постоянно развивающуюся теоретическую основу, которая включает многомерные биомаркеры-кандидаты, которые должны быть измерены и подтверждены в клинических исследованиях, что в конечном итоге будет способствовать принятию клинических решений. Отдельного пациента можно оценить по каждой из семи осей, чтобы оценить вероятность возникновения ответа и определить, какие факторы могут все еще препятствовать ответу.Мы провели такую ​​оценку для нескольких пациентов, получавших CPB (и Дополнительный материал, Применение иммунограммы уротелиального рака). Индивидуализированные данные о параметрах иммунограммы могут быть получены с помощью геномики опухоли, сигнатур иммунных генов, иммуногистохимии и анализов крови, и их можно отслеживать в течение болезни, чтобы соответствующим образом скорректировать лечение. Ключевой задачей на ближайшее будущее будет изучение возможности включения данных о параметрах иммунограммы ЯК в количественные прогностические модели, которые можно использовать в клинической практике.

Примеры иммунограмм пациентов с уротелиальным раком, получавших ингибирование контрольной точки анти-PD- (L) 1 второй линии. На иммунограммах UC внешняя область графика отображает наиболее благоприятный статус для опосредованного Т-клетками противоопухолевого иммунного ответа, на который влияют семь несвязанных осей. Показатели иммунограммы основаны на доступных данных от отдельных пациентов по этой конкретной оси. Оранжевая стрелка: сдвиг иммунограммы после обработки анти-PD- (L) 1. Оси иммунограммы, по которым нет доступных данных, отмечены оранжевой звездой (*) и на иммунограмме были квалифицированы как благоприятные (гипотетически).(A) Пациент с высокой мутационной нагрузкой, благоприятным классом II TCGA и значительной инфильтрацией CD8 + Т-лимфоцитами. Пациент имел благоприятные сигнатуры иммунной активации CD8-эффектора и IFNg, тогда как оценка PD-L1 (IC2) была неблагоприятной и могла иметь нарушенный естественный противоопухолевый ответ. Пациент имел 1 балл по шкале ВОЗ, не имел висцеральных метастазов и имел благоприятное соотношение NLR и LDH. Все параметры, за исключением высокой экспрессии PD-L1, были благоприятными для иммунного ответа. Лечение анти-PD-L1 корректирует единственный неблагоприятный параметр, который мог помешать Т-клеткам выполнять противоопухолевый ответ, и приводил к полному ответу, который все еще продолжается (OS в настоящее время 1230 дней).(B) Пациент с неблагоприятной инородностью опухоли (низкий TMB, TCGA IV) с драматической внутриопухолевой инфильтрацией CD8 + Т-клетками и благоприятными сигнатурами активации CD8-эффектора и IFNg иммунной активации. Окружающая среда опухоли показывала высокую экспрессию PD-L1 IC (PD-L1 IC2), что могло препятствовать Т-клеткам элиминировать опухолевые клетки. У этого пациента был ВОЗ 1 без висцеральных метастазов, с благоприятным соотношением NLR и LDH. В то время как у этого пациента была резкая внутриопухолевая инфильтрация CD8 + Т-клетками с благоприятной сигнатурой иммунного гена, лечение анти-PD-L1 не привело к опухолевому ответу, и OS (117 дней) была ограничена.В этом случае участие других путей ингибиторной контрольной точки, регуляторных Т-клеток или присутствие растворимых ингибиторов (например, TGF-β) может объяснить устойчивость к анти-PD-L1. Кроме того, несмотря на наличие достаточной инфильтрации CD8 + Т-лимфоцитов, ограниченный репертуар опухолеспецифических Т-клеток может объяснить отсутствие ответа, несмотря на наличие достаточной инфильтрации CD8 + Т-лимфоцитами. Лечение анти-PD- (L) 1 / CTLA-4 гипотетически могло привести к более широкому и эффективному иммунному ответу. Дополнительные примеры можно найти в дополнительном материале (Применение иммунограммы уротелиального рака).IC = иммунная клетка; IDO = индоламин-2,3-диоксигеназа 1; IFNg = гамма-интерферон; IL = интерлейкин; ЛДГ = лактатдегидрогеназа; NLR = отношение нейтрофилов к лимфоцитам; ОС = общая выживаемость; TCGA = Атлас генома рака; TGF-β = трансформирующий фактор роста бета; TMB = мутационная нагрузка опухоли; ЯК = уротелиальный рак; VEGF = фактор роста эндотелия сосудов; ВОЗ = Всемирная организация здравоохранения.

Сноски

Раскрытие финансовой информации: Михиль С. ван дер Хейден удостоверяет, что все конфликты интересов, включая конкретные финансовые интересы и отношения и аффилированность, относящиеся к предмету или материалам, обсуждаемым в рукописи (например, занятость / принадлежность) , гранты или финансирование, консультации, гонорары, владение акциями или опционы, свидетельства экспертов, гонорары или патенты, поданные, полученные или ожидающие рассмотрения), являются следующими.Н. ван Дейк. никто. S.A. Funt. поддержка исследований — Genentech / Roche, AstraZeneca; долевое участие — Urogen Pharma и Allogene Therapeutics. C.U. Пустой. гонорары за консультационные услуги (институту) — BMS, Merck / MSD, Novartis, Roche, Lilly, GSK, Pfizer и GenMab; финансирование исследований — Novartis и BMS. Т. Паулз. гонорары за консультационные услуги — BMS, Pfizer, Merck / MSD, AstraZeneca, Lilly, Roche / Genentech и Exelexis; финансирование исследований — AstraZeneca и Roche / Genentech. Дж. Э. Розенберг. гонорары за консультационные услуги — BMS, Merck / MSD, AstraZeneca / Medimmune, Lilly, Roche / Genentech, Agensys, Inovio Pharmaceuticals и EMD Serono; финансирование исследований — AstraZeneca / Medimmune, Incyte, Roche / Genentech, Mirati Therapeutics, Oncogenex, Novartis и Viralytics; акции / собственность — Merck and Illumina.РС. ван дер Хейден. гонорары за консультационные услуги (институту) — AstraZeneca / Medimmune, Roche / Genentech, BMS и Merck / MSD; финансирование исследований — BMS и Astellas.

Заявление издателя: Это PDF-файл неотредактированной рукописи, принятой к публикации. В качестве услуги для наших клиентов мы предоставляем эту раннюю версию рукописи. Рукопись будет подвергнута копирайтингу, верстке и проверке полученного доказательства, прежде чем она будет опубликована в окончательной форме. Обратите внимание, что во время производственного процесса могут быть обнаружены ошибки, которые могут повлиять на содержание, и все юридические оговорки, относящиеся к журналу, имеют отношение.

Иммунограмма рака как основа для персонализированной иммунотерапии при уротелиальном раке

Резюме

Контекст:

Ужасные перспективы уротелиального рака (ЯК) изменились с введением иммунотерапии. Тем не менее, многие пациенты не отвечают, а отличительные биомаркеры в настоящее время отсутствуют. Появление этого нового арсенала иммунотерапевтических методов лечения в сочетании со сложной биологией иммунологического ответа опухоли требует разработки всеобъемлющей структуры, которая может обеспечить обзор важных иммунологических процессов, действующих у отдельных пациентов.

Цель:

Разработать комплексную основу, основанную на параметрах, специфичных для опухоли и хозяина, для понимания иммунотерапевтического ответа при ЯК. Эта структура может дать информацию для рациональных клинических испытаний, основанных на биологии, и в конечном итоге направить нас к индивидуальному лечению пациентов.

Получение доказательств:

Был проведен обзор литературы по иммунотерапии ЯК, данным клинических испытаний и биомаркерам ответа на ингибирование контрольных точек.

Синтез доказательств:

Здесь мы предлагаем иммунограмму ЯК, основанную на имеющихся в настоящее время клинических и трансляционных данных.Иммунограмма ЯК описывает несколько параметров, специфичных для опухоли и хозяина, которые необходимы для успешного иммунотерапевтического лечения. Эти семь параметров включают чужеродность опухоли, инфильтрацию иммунных клеток, отсутствие ингибирующих контрольных точек, общую производительность и иммунный статус, отсутствие растворимых ингибиторов, отсутствие ингибирующего метаболизма опухоли и чувствительность опухоли к иммунным эффекторам.

Выводы:

Продольная интеграция индивидуальных параметров пациента может в конечном итоге привести к индивидуализированной и динамической иммунотерапии, чтобы приспособиться к дарвиновским силам, которые управляют эволюцией опухоли.Включение многопараметрических биомаркеров в модели количественного прогнозирования станет ключевой задачей для интеграции иммунограммы в повседневную клиническую практику.

Краткое описание пациента:

Здесь мы предлагаем иммунограмму уротелиального рака, новый способ описания важных иммунологических характеристик пациентов с уротелиальным раком и их опухолей. Семь характеристик определяют вероятность иммунологического ответа опухоли. Используя эту иммунограмму, мы стремимся лучше понять, почему некоторые пациенты реагируют на иммунотерапию, а некоторые нет, чтобы в конечном итоге улучшить противоопухолевую терапию.

Ключевые слова: Уротелиальный рак, Иммунотерапия, Ингибиторы иммунных контрольных точек, Цитотоксический Т-лимфоцит-ассоциированный белок 4, Запрограммированная гибель клеток 1, лиганд рецептора запрограммированной клеточной смерти 1, Биомаркеры

1. Введение

Введение блокады контрольных точек ( CPB) изменил схему лечения метастатического уротелиального рака (mUC) [1,2]. Тем не менее, многие пациенты не испытывают клинической пользы от одного только анти-PD- (L) 1. Хотя наблюдаются потенциально важные ассоциации между биомаркерами и клиническими ответами на CPB, эти биомаркеры еще не готовы для клинической практики, пока не будут проспективно подтверждены в клинических исследованиях.Неоднородность предшествующих терапий и использование архивной ткани для разработки биомаркеров и дальнейшей интерпретации облаков. В 2016 году Бланк и его коллеги [3] предложили иммунограмму рака, теоретическую основу, которая объединяет кандидатные биомаркеры, чтобы в конечном итоге предоставить информацию для индивидуального лечения с использованием многопараметрических биомаркеров. Иммунограмма была построена на предположении, что активность Т-клеток является основным эффекторным механизмом, на который влияют семь несвязанных иммуногенных параметров: чужеродность опухоли, общий иммунный статус, способность к инфильтрации иммунных клеток, отсутствие контрольных точек, отсутствие растворимых ингибиторов, отсутствие ингибиторов. метаболизм опухоли и чувствительность опухоли к иммунным эффекторным механизмам.

Недавно эта концепция была распространена на немелкоклеточный рак легкого (НМРЛ) [4]. Здесь мы предлагаем иммунограмму рака специально для пациентов с уротелиальным раком (ЯК). Основные цели заключаются в следующем: (1) лучше понять сложность противоопухолевого иммунного ответа при ЯК и, таким образом, облегчить трансляционные исследования, и (2) помочь определить приоритетность биомаркеров, которые должны быть проспективно протестированы в клинических исследованиях, что в конечном итоге приведет к многофакторной модели, которая может лучше предсказать клинический ответ на CPB при ЯК.

2. Сбор доказательств

Поиск в PubMed / Medline проводился по таким терминам, как рак уротелия, рак мочевого пузыря, иммунотерапия, биомаркеры, ингибирование контрольных точек, ингибиторы контрольных точек, блокада контрольных точек, анти-CTLA-4, анти-PD-1 и анти-PD-L1. Дополнительная литература была найдена с использованием подхода «снежного кома». Были включены соответствующие данные с недавних конференций.

3. Обобщение доказательств

3.1. Иммунограмма UC

Иммунограмма UC () представляет собой теоретическую основу с многопараметрическими кандидатными биомаркерами, структурированными вокруг семи осей с целью выявления наиболее важных факторов, определяющих противоопухолевый иммунный ответ.Доступные данные для каждой оси, основанные на результатах, полученных в UC, если таковые имеются, рассмотрены ниже.

Иммунограмма рака уротелия. Предлагаемая иммунограмма рака для пациентов с ЯК отражает семь ключевых иммунологических осей и лежащих в их основе биомаркеров (курсив), которые способствуют успешному лечению иммунотерапией. Иммунограмма построена на предположении, что активность Т-клеток является основным эффекторным механизмом, на который влияют эти семь несвязанных осей. Внешняя область графика отображает наиболее благоприятный иммунный статус для лечения иммунотерапией.В приведенном выше примере с гипотетическим пациентом линия соединяет семь параметров в очень благоприятной ситуации для иммунологического противоопухолевого ответа. Несколько примеров онкологических иммунограмм пациентов с ЯК, которые лечились анти-PD-L1 в исследовании IMvigor210, можно найти в Дополнительных материалах (Приложения к иммунограмме уротелиального рака).

IDO = индоламин-2,3-диоксигеназа 1; IFNg = гамма-интерферон; IL = интерлейкин; ЛДГ = лактатдегидрогеназа; NLR = отношение нейтрофилов к лимфоцитам; TGF-β = трансформирующий фактор роста бета; ЯК = уротелиальный рак; VEGF = фактор роста эндотелия сосудов; ВОЗ = Всемирная организация здравоохранения.

3.2. Инородность опухоли

3.2.1. Мутации опухоли

Адаптивная иммунная система может распознавать особенности опухоли как «чужеродные» и вызывать иммунный ответ. Раковые антигены включают иммунопривилегированные пептиды или генетически измененные пептиды (неоантигены) [5]. Было высказано предположение, что высокая мутационная нагрузка опухоли (TMB) и нагрузка неоантигенов связаны с более высокой вероятностью иммунотерапевтического ответа. Соответственно, пембролизумаб проявлял замечательную активность при раке с дефицитом репарации ошибочного спаривания (MMR) [6], что приводит к очень высокой частоте мутаций.Предварительный анализ статуса MMR в образцах опухолей ЯК показал, что дефицит MMR особенно наблюдался при уротелиальном раке верхних трактов [7]. Интересно, что пять из этих пациентов с дефицитом MMR лечились CPB, и все показали устойчивый ответ, включая три полных ответа [7]. После меланомы и рака легкого ЯК имеет самую высокую частоту соматических мутаций [8]. В клинических испытаниях атезолизумаба [9] и ниволумаба [10,11] ответ опухоли был связан с TMB. Более того, экспрессия APOBEC3A / 3B [12] и мутации в генах, участвующих в ответе на повреждение ДНК [13], были связаны с TMB и ответом на CPB.

3.2.2. Молекулярные подтипы

Профилирование транскриптомов в проекте «Атлас ракового генома» (TCGA) показало, что UC можно сгруппировать в молекулярные подтипы [8,14]. Эти молекулярные подтипы были связаны с ответом на атезолизумаб в исследовании IMvigor210 [9]. Сигнатуры экспрессии генов использовали для различения базальных и просветных подтипов, определенных TCGA у 195 пациентов с ЯК. Частота объективного ответа (ЧОО) была самой высокой в ​​подтипе просветного кластера II (34%), по сравнению с 10% для кластера I, 16% для кластера III и 20% для кластера IV [9].Напротив, в исследовании Checkmate 275 с ниволумабом самая высокая частота ответа (30%) наблюдалась в базальном кластере III, тогда как в просветном кластере II уровень ответа составлял 25% [11]. Поскольку неясно, почему некоторые молекулярные подтипы реагируют на лечение, а некоторые — нет, необходимы большие наборы данных из испытаний фазы III, чтобы лучше понять молекулярные сигнатуры как предикторы иммунотерапевтического ответа.

3.2.3. Вирусные интеграции

Геномные данные из UC были использованы консорциумом TCGA для исследования вирусной интеграции в UC.Эти данные показали, что 6% исследованных опухолей мочевого пузыря содержали вирусную ДНК и транскрипты, в том числе ДНК вирусов ВПЧ и ВК [15]. Вирусные интеграции могут способствовать увеличению инородности опухоли за счет экспрессии вирусных онкогенов, которые могут вызывать иммунный ответ [16]. Роль вирусных интеграций в иммунотерапевтическом лечении ЯК в настоящее время неясна.

3.3. Инфильтрация иммунных клеток

3.3.1. Внутриопухолевые Т-клетки

CD8 + Т-клетки, инфильтрирующие опухоль, играют ключевую роль в противоопухолевом иммунитете, и их присутствие в опухолево-иммунном микроокружении (TME) было связано с более длительным выживанием при некоторых злокачественных новообразованиях [17], включая UC [18].Данные исследования IMvigor210 показали, что плотность CD8 + в области опухоли была связана с ответом на атезолизумаб в mUC [9]. Внутриопухолевые профили Т-клеток можно охарактеризовать тремя гистологически разными фенотипами: (1) фенотип иммунного воспаления, отмеченный устойчивым иммунным инфильтратом и экспрессией PD-L1, (2) фенотип иммунного исключения, где Т-клетки особенно присутствуют в строма и (3) фенотип иммунной пустыни, характеризующийся отсутствием инфильтрирующих лимфоцитов [19].В когорте UC IMvigor210 47% опухолей были классифицированы как иммунные исключения, 27% были классифицированы как иммунная пустыня и 26% имели фенотип воспаления [12]. Последний продемонстрировал самый высокий ответ на атезолизумаб и коррелировал с сигналом PD-L1 и эффекторной сигнатурой CD8 T при анализе экспрессии генов. Гены, стимулированные интерфероном гамма (IFNg), и хемокины CXCL9 и CXCL10 были в значительной степени связаны с положительностью PD-L1 и ответом на атезолизумаб [9,12]. Экспрессия иммунных генов, таких как IFNg , CXCL9 и CXCL10 , также была повышена в опухолях mUC, отвечающих на ниволумаб, в исследовании Checkmate 275 [11].Передача сигналов трансформирующего фактора роста бета (TGF-β) была отрицательно связана с ответом в иммуно-исключенных опухолях (описанных ниже).

Несколько сигнальных путей, активируемых при ЯК, были связаны с отсутствием Т-клеточного воспаления, включая гамма-рецептор, активируемый пролифератором пероксисом (PPAR-γ) и рецептор фактора роста фибробластов (FGFR) [20]. Эти сигнальные пути способствуют прогрессированию опухоли и обладают противовоспалительными свойствами и особенно активны в опухолях просвета I [21–23].Ингибирование пути PPAR-γ усиливает воспалительные хемокины и цитокины на моделях мышей [22]. Недавние данные об эрдафитинибе (ингибиторе пан-FGFR) у пациентов с mUC с предварительно заданными изменениями FGFR продемонстрировали устойчивый ответ (ORR 70%) у пациентов с предшествующей CPB [24]. Могут ли ингибиторы FGFR ресенсибилизировать опухоли просвета I к иммунотерапии, еще предстоит изучить.

Используя другой подход, предвзятый агонист CD-122 (рецептор интерлейкина [IL] -2) NKTR-214 плюс ниволумаб показал преимущественную активацию и разрастание эффекторных Т-клеток и NK-клеток по сравнению с T-reg, с замечательной скоростью ответа у онкологических больных. (Диаб и др., ASCO 2018).Интересно, что устойчивые ответы наблюдались также в PD-L1-отрицательных опухолях. Эти предварительные данные о модуляторах PPAR-y, ингибиторах FGFR и NKTR-214 показывают потенциальные стратегии для «зажигания» иммунного простудного ЯК и восстановления иммунного надзора, как было показано с ингибированием BRAF при меланоме [25].

3.3.2. Ингибирующие иммунные клетки

Помимо присутствия противоопухолевых иммунных клеток, другие субпопуляции иммунных клеток могут способствовать прогрессированию рака за счет активности в отношении иммуносупрессивной среды.Например, T-reg ингибируют функцию CD8 + T-клеток посредством высвобождения иммуносупрессивных цитокинов, включая IL-10 [26]. В небольшой когорте ЯК соотношение CD8 + и T-reg плотностей инфильтрирующих опухоль лимфоцитов (TIL) было тесно связано с ответом на неоадъювантную химиотерапию (NAC) [27]. Тем не менее, точная роль T-regs в UC остается неясной. Макрофаги — это высокопластичные клетки, и когда они накапливаются в опухолях, они называются ассоциированными с опухолью макрофагами (ТАМ). Макрофаги могут становиться поляризованными и нарушать функцию CD8 + Т-клеток после манипулирования сигналами опухолевого происхождения, включая ангиопоэтин-2, M-CSF, CCL2 и фактор роста эндотелия сосудов (VEGF) [28–30].Посттрансляционная модификация цитокинов и хемокинов, индуцированная ТАМ, препятствует проникновению Т-клеток в опухоль, что приводит к улавливанию CD8 + Т-клеток в строме, таким образом поддерживая иммунно-исключенные и иммунные опухоли пустыни [31]. Новые данные предполагают, что высокая внутриопухолевая плотность ТАМ связана со стадией опухоли и плохой реакцией на NAC при ЯК [32]. Кроме того, было обнаружено, что ТАМ экспрессируют PD-L1 при высвобождении опухолевых цитокинов при раке мочевого пузыря [33]. Тем не менее, точная роль супрессивных иммунных клеток в TME при ЯК не установлена.Это необходимо, так как истощение ингибирующих клеток может потенциально усиливать опосредованные Т-клетками ответы и оптимизацию параметров иммунограммы, предполагая улучшение условий для CPB [34].

3.4. Отсутствие тормозных постов

3.4.1. PD-L1

В исследованиях фазы II атезолизумаба (Imvigor210) и ниволумаба (Checkmate 275) у пациентов с PD-L1-положительным ЯК наблюдались численно более высокие ЧОО и более длительная общая выживаемость (ОВ) [9,11], тогда как результаты были противоречивыми. существуют для пембролизумаба [1,35].Недавние данные продемонстрировали, что PD-L1 полагается на CMTM6 / 4 (молекула, стабилизирующая поверхностную экспрессию PD-L1), чтобы эффективно выполнять свою иммуносупрессивную роль. Блокирование CMTM6 реактивировало эффекторные Т-клетки и может представлять новую стратегию нацеливания на ось PD-1 / PD-L1 [36]. Помимо ограниченных знаний о регуляции PD-L1, вариабельность в анализах PD-L1, сопровождаемая пространственно-временной динамикой экспрессии, объясняет слабость PD-L1 как биомаркера одного аналита и необходимость комплексного многопараметрического подхода.

3.4.2. Другие иммунные контрольные точки

Помимо PD-1 / PD-L1, в mUC изучаются многие другие иммунные контрольные точки. Как показано для меланомы [37], комбинация лечения анти-PD- (L) 1 с анти-CTLA-4 может вызвать более высокую частоту ответа по сравнению с одним анти-PD-1 / PD-L1 (Sharma et al, SITC 2016). Другие интересные мишени, изученные в клинических испытаниях (дополнительная таблица 1), включают Т-клеточный иммуноглобулин и муцин-домен-3 (TIM-3), Т-клеточный иммунорецептор с доменами Ig и ITIM, ген 3 активации лимфоцитов (LAG-3). , и НКГ2А.Эти контрольные точки могут быть выражены на исходном уровне или могут быть вызваны лечением, направленным на PD-1 / PD-L1, что указывает на приобретенную резистентность [38,39]. Недавние данные по анти-LAG-3 продемонстрировали, что пациенты с рефрактерной меланомой против PD-1 имели 16% ответ на комбинированную терапию анти-PD-1 / LAG-3 [40,41]. Еще более высокие показатели ответа наблюдались у пациентов с положительной реакцией на LAG-3 на внутриопухолевые иммунные клетки, что позволяет предположить, что экспрессия LAG-3 может быть механизмом устойчивости к терапии анти-PD-1. У пациентов с предыдущим ответом на монотерапию анти-PD-1 активация LAG-3 может быть механизмом приобретенной устойчивости, как описано в доклинических моделях [42,43].В явном противоречии с моделью приобретенной устойчивости путем усиления ингибирующих контрольных точек, анализ экспрессии генов в биоптатах во время лечения показал повышенную экспрессию иммунных контрольных точек (например, TIGIT , LAG-3 и TIM-3 ). при лечении анти-PD-1 / PD-L1, особенно у респондеров [44,45]. NKG2A представляет собой ингибирующий рецептор, экспрессируемый как Т-, так и NK-клетками, связывающими HLA-E, часто используется опухолями для уклонения от иммунного надзора [46]. Введение анти-NKG2A в ранние клинические испытания позволило ввести стратегии одновременной активации как эффекторных клеток, так и расширения противоопухолевых ответов [47, 48].Надеемся, что исследования, проверяющие комбинированную иммунотерапию и стратегии, нацеленные на множественные эффекторные клетки, увеличат иммунотерапевтический ответ.

3.5. Общая работоспособность и иммунный статус

На сегодняшний день большая часть данных, касающихся прогнозирования ответа на иммунотерапию, сосредоточена на внутриопухолевых характеристиках. Несмотря на меньшее внимание, доступность крови пациента делает биомаркеры крови привлекательным подходом, который может способствовать отбору пациентов для лечения иммунотерапией.Ретроспективное исследование 720 пациентов с метастатической меланомой, получавших ипилимумаб, показало, что повышение абсолютных уровней нейтрофилов значительно снижает общую выживаемость и выживаемость без прогрессирования (ВБП) [49]. Высокое количество лимфоцитов CD4 + / CD8 + было связано с улучшением выживаемости после лечения меланомой против CTLA-4, тогда как снижение количества лимфоцитов коррелировало с плохим исходом [50]. Несколько других биомаркеров, связанных с иммунным статусом, были связаны с ответом на ипилимумаб у пациентов с меланомой, включая высокое абсолютное количество эозинофилов [51], повышенный уровень периферических Т-клеток и высокий исходный уровень периферических количеств FoxP3 + T-reg [51,52].

В UC данные об общем иммунном статусе немногочисленны. Отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), по-видимому, является прогностическим маркером при ЯК [53]. Недавний предварительный анализ показывает, что низкий NLR и высокий уровень альбумина связаны с уменьшением размера опухоли и повышением OS после лечения дурвалумабом у пациентов с ЯК [54]. Другие неблагоприятные прогностические клинические параметры, такие как низкий исходный статус работоспособности или наличие метастазов в костях или печени, являются индикаторами плохого прогноза и отсутствия ответа на КПБ при ЯК [9].Интересно, что Sharma et al (Sharma et al, AACR 2018) недавно показали, что низкие исходные уровни циркулирующих миелоидных супрессорных клеток (MDSC) были связаны с более длительным OS в испытании Checkmate 275, тестирующем ниволумаб на mUC. Кроме того, MDSC в периферической крови были отрицательно связаны с патологической стадией цистэктомии, особенно у пациентов, получавших NAC [55]. Будущие исследования позволят выяснить, обладают ли составные биомаркеры, полученные из крови до лечения и во время лечения, биомаркерным потенциалом при ЯК, укрепляя структуру иммунограммы и улучшая наше понимание противоопухолевых ответов, чтобы в конечном итоге предсказать клинический ответ.

3.6. Отсутствие растворимых ингибиторов

Растворимые иммунодепрессивные факторы (т.е. цитокины и факторы роста) могут создавать враждебные и иммунодепрессивные TME. Иммунодепрессивные цитокины, такие как IL-10 и TGF-β, часто высвобождаются опухолевыми клетками, T-reg, MDSC или фибробластами и являются решающими регуляторами истощения T-клеток в резистентных опухолях [28,56]. Повышенный уровень IL-10 может вызывать иммуносупрессию, способствуя поляризации T-reg [57] и увеличивая экспрессию PD-L1 на дендритных клетках и TAM, что приводит к опосредованному PD-L1 истощению Т-клеток [58].При ЯК более высокие уровни сывороточного IL-10 были обнаружены в опухолях высокой степени злокачественности по сравнению с опухолями более низкой степени злокачественности, тогда как более высокие уровни IL-10 в моче были связаны с плохой безрецидивной выживаемостью.

TGF-β играет важную роль в ангиогенезе и иммуносупрессии [59,60]. Недавние данные показали, что TGF-β может напрямую нарушать функцию CD8 + T-клеток путем подавления функциональных эффекторных белков (например, гранзимов и перфоринов) [59], а высокие уровни TGF-β, как было показано, являются показателем плохого прогноза в резектабельной мышце. -инвазивный рак мочевого пузыря (MIBC) [61].В углубленном анализе исследования IMvigor210 отсутствие реакции на атезолизумаб было связано с передачей сигналов TGF-ß в фибробластах, особенно у пациентов с иммунно-исключенными опухолями [12]. В модели мышей, демонстрирующей иммунно-исключенный фенотип, лечение анти-TGF-ß плюс анти-PD-L1 снижало передачу сигналов TGF-ß в стромальных клетках, усиливало внутриопухолевый трафик Т-клеток и индуцировало опосредованное Т-клетками отторжение опухоли [12 ]. Аденозин также может нарушить функцию Т-клеток. Аденозин связывает рецептор A2A на Т-клетках и ингибирует пролиферацию Т-клеток и цитолитическую функцию [62], хотя также известно, что он способствует метастазированию посредством передачи сигналов A2B на опухолевые клетки [63].Более того, CD73 превращает АМФ в аденозин и, как известно, является индикатором плохого прогноза при ЯК [64]. Интересно, что опухоли PD-L1- / CD73 + показали более низкие значения TIL по сравнению с опухолями PD-L1 + / CD73–, предполагая, что CD73 может играть роль в исключении Т-клеток и стимулировании опухолей иммунной пустыни [64]. Другой механизм, используемый опухолевыми клетками для нарушения функции Т-клеток, — это секреция VEGF [65]. VEGF способствует ангиогенезу опухоли, напрямую ухудшает функцию Т-клеток и способствует прогрессированию опухоли при ЯК [65,66].Рамуцирумаб, антитело, нацеленное на рецептор-2 VEGF, показало улучшение ВБП при добавлении к доцетакселу при ЯК второй линии [67]. При раке почек и легких атезолизумаб плюс бевацизумаб (анти-VEGF) показал клиническую пользу у пациентов с метастазами [68], и эта стратегия в настоящее время изучается у пациентов с распространенным ЯК. Недавняя работа продемонстрировала, что воспалительные опухоли характеризуются высокой экспрессией циклооксигеназ (COX), простагландина E2 (PGE2) и IL-6, которые известны своей иммуносупрессивной активностью [69,70].В частности, IL-6 стимулирует гепатоциты синтезировать CRP и, таким образом, отмечает CRP как суррогат иммуносупрессивных опухолей [70]. Ретроспективный анализ 88 пациентов с MIBC, получавших химиолучевую терапию, показал, что повышенный уровень СРБ до лечения предсказывает плохой прогноз [71]. Никакие исследования не связывали уровни CRP с клиническим исходом при CPB при UC.

3,7. Отсутствие ингибирующего метаболизма опухоли

Недавно Реннер и др. [72] опубликовали обзор метаболических признаков рака, в котором описывается метаболическое взаимодействие между опухолевыми и иммунными клетками как динамическая система, которую можно перевоспитать с помощью лечения рака.Высокая потребность в энергии и противоопухолевый иммунитет заставляют опухолевые клетки, MDSC или гранулоциты сильно экспрессировать лактатдегидрогеназу (LDH), индоламин-2,3-диоксигеназу 1 (IDO1), COX, переносчики глюкозы, глутаминазу, аргиназу и окислительное фосфорилирование [72,73 ]. В результате необходимое топливо для эффективного функционирования Т-клеток, такое как глюкоза и аминокислоты, истощается в TME и, как следствие, ухудшает противоопухолевую функцию Т-клеток [74]. Более того, лактат и другие продукты метаболизма, такие как кинуренины и PGE2, дополнительно ухудшают противоопухолевую функцию Т-клеток [72].IDO1 — это фермент, который превращает триптофан в кинуренин и часто активируется опухолями, истощая противоопухолевые Т-клетки [75]. В ткани рака мочевого пузыря IDO1 экспрессировался в 57% случаев, тогда как в здоровой ткани мочевого пузыря только 18% экспрессировались IDO1. Более высокая экспрессия IDO1 была связана с плохой гистологической степенью (инвазивность опухоли) и плохим клиническим исходом при раке мочевого пузыря [76]. В модели рака мочевого пузыря у мышей на IDO1 была направлена ​​миРНК, что привело к усилению противоопухолевого иммунитета [77]. Epacadostat [78] и BMS-986205 [79], оба селективных блокатора IDO1, недавно были протестированы в комбинации с анти-PD-1 в исследованиях с одной группой и показали эффективность при mUC [79].Однако недавние рандомизированные данные по меланоме не смогли продемонстрировать преимущества эпакадостата, что поставило под сомнение валидность этой стратегии у невыбранных пациентов (Long et al, ASCO 2018). Причины неудач могут включать в себя отсутствие подходящих биомаркеров для отбора пациентов. Несмотря на отрицательные результаты испытаний эпакадостата при меланоме, в ЯК продолжаются рандомизированные испытания комбинаций анти-IDO1 с CPB, основанные на сигналах эффективности в одноранговых испытаниях и доклиническом обосновании.

Другие аминокислоты, необходимые для метаболизма и функционирования Т-клеток и опухолевых клеток, — это аргинин и глутамин.Доклинические данные продемонстрировали, что истощение аргинина ингибирует активацию и функцию Т-клеток и NK-клеток и способствует образованию MDSCs in vivo [80], тогда как депривация глутамина особенно способствует поляризации T-reg [81]. CB-1158 нацелен на аргиназу, чтобы предотвратить депривацию аргинина, и в настоящее время тестируется с пембролизумабом или без него в mUC. Препарат, нацеленный на глутаминазу (CB-839), в настоящее время проходит испытания в рамках фазы I / II клинических испытаний по оценке CB-839 в комбинации с ниволумабом у пациентов с меланомой, почечно-клеточной карциномой и НМРЛ.Высокие уровни ЛДГ коррелируют с плохим прогнозом и более низким ЧОО для КПБ при меланоме [82]. Было обнаружено, что при ЯК у пациентов с высоким содержанием лактата в сыворотке плохой прогноз [83]. Кроме того, ЛДГ включен в шестифакторную прогностическую модель, разработанную Пондом и др. [84]. Эта модель была разработана для прогнозирования ОС у резистентных к платине пациентов с mUC, получавших атезолизумаб, но требует дальнейшего уточнения и проверки на более крупных наборах данных, включая наборы данных с другими агентами, нацеленными на PD-1 / PD-L1. Таким образом, точная связь между уровнями ЛДГ и реакцией на КПБ требует дальнейшего исследования.В заключение, вмешательство в метаболические пути может обеспечить способы прямого или косвенного устранения опухолевых клеток путем перепрограммирования метаболических путей для усиления функции CD8 + Т-клеток.

3.8. Чувствительность опухоли к иммунным эффекторам

3.8.1. Презентация и распознавание антигена

Активация CD8 + Т-клеток зависит от нескольких одновременных сигнальных взаимодействий, включая связывание Т-клеточного рецептора (TCR) с комплексом MHC-антиген на опухолевых клетках и костимулирующую передачу сигналов [85].Опухоли могут ускользать от иммунного надзора CD8 + Т-клеток за счет генетических и эпигенетических изменений в антигенпредставляющем аппарате. Ранние исследования эпигенетических модификаторов привели к повторной экспрессии ассоциированных с опухолью антигенов и комплексов MHC-антиген, тогда как потенциальный синергетический эффект наблюдался при сочетании эпигенетических модификаторов с CPB [86,87]. Сходным образом точечные мутации и делеции в бета-2-микроглобулине (B2M), важнейшем строительном блоке, необходимом для сборки MHC класса I, были обнаружены почти в 30% опухолей меланомы при устойчивости к CPB [88].Анализ прогрессирующего опухолевого поражения, полученного у пациента с колоректальным раком, получавшего терапию TIL (анти-KRAS G12D, представленный HLA-C * 08: 02), показал потерю HLA-C * 08: 02 в рецидивирующем поражении [89] . В UC ранние данные предполагают, что потеря HLA из-за мутаций в генах β2-микроглобулинов не была основной причиной низкого присутствия HLA класса I. Напротив, скоординированное подавление транскрипции компонентов HLA B2M и APM оказалось ключевым элементом необратимой потери HLA [90]. Хотя доказательства в настоящее время отсутствуют, вероятно, что вызванные иммунотерапией изменения в антиген-презентирующем механизме также происходят при ЯК.

3.8.2. Репертуар TCR

Репертуар TCR также участвует в распознавании антигена. В ретроспективном анализе меланомы и рака простаты пациенты, ответившие на ипилимумаб, показали стабильность клонотипа TCR в PBMC через 4 недели после начала лечения [91]. В mUC стойкие ответы на лечение атезолизумабом были связаны с более низкой исходной клональностью TCR в периферической крови [92], предполагая, что большее разнообразие рецепторов TCR может увеличить вероятность присутствия опухолеспецифической популяции Т-клеток.Недавние провокационные данные показали, что неоадъювантное лечение ипилимумабом плюс ниволумаб индуцировало большее количество увеличившихся и вновь обнаруживаемых клонов TCR в периферической крови по сравнению с адъювантной настройкой при меланоме 3 стадии (Rozeman et al, ESMO 2017).

3.8.3. Передача сигналов IFNg

Эффекторная функция CD8 + Т-клеток может быть нарушена, несмотря на успешное связывание опухолевых клеток. Потеря передачи сигналов IFNg была связана с устойчивостью к иммунотерапии против CTLA-4 [93]. При меланоме мутационный анализ показал, что первичная резистентность к ипилимумабу была связана с мутациями рецепторов IFNg 1 и 2 ( IFNGR1 и IFNGR2 ), фактора регуляции интерферона 1 и JAK1 и JAK2, , позволяющих раковым клеткам ускользать. от IFNg-опосредованного убийства [93].Кроме того, опосредованное TGF-β подавление гранзимов и перфоринов, как было показано, нарушает опосредованное CD8 + T-клетками противоопухолевое уничтожение [59].

4. Выводы

В последние годы было предложено несколько биомаркеров иммунотерапевтического ответа. Тем не менее, эти биомаркеры не готовы для включения в клиническую практику из-за недостаточной дискриминирующей способности. Сбор тканей для анализа биомаркеров был неоднородным (например, трансуретральная резекция против цистэктомии против биопсии метастатического участка) с вариабельностью в предшествующих курсах лечения.Необходимы более однородный сбор тканей в проспективных исследованиях и включение этой систематической ошибки в интерпретацию биомаркеров. Кроме того, некоторые биомаркеры могут быть более динамичными, чем другие, и за ними следует внимательно следить [94]. Иммунограмма ЯК представляет собой постоянно развивающуюся теоретическую основу, которая включает многомерные биомаркеры-кандидаты, которые должны быть измерены и подтверждены в клинических исследованиях, что в конечном итоге будет способствовать принятию клинических решений. Отдельного пациента можно оценить по каждой из семи осей, чтобы оценить вероятность возникновения ответа и определить, какие факторы могут все еще препятствовать ответу.Мы провели такую ​​оценку для нескольких пациентов, получавших CPB (и Дополнительный материал, Применение иммунограммы уротелиального рака). Индивидуализированные данные о параметрах иммунограммы могут быть получены с помощью геномики опухоли, сигнатур иммунных генов, иммуногистохимии и анализов крови, и их можно отслеживать в течение болезни, чтобы соответствующим образом скорректировать лечение. Ключевой задачей на ближайшее будущее будет изучение возможности включения данных о параметрах иммунограммы ЯК в количественные прогностические модели, которые можно использовать в клинической практике.

Примеры иммунограмм пациентов с уротелиальным раком, получавших ингибирование контрольной точки анти-PD- (L) 1 второй линии. На иммунограммах UC внешняя область графика отображает наиболее благоприятный статус для опосредованного Т-клетками противоопухолевого иммунного ответа, на который влияют семь несвязанных осей. Показатели иммунограммы основаны на доступных данных от отдельных пациентов по этой конкретной оси. Оранжевая стрелка: сдвиг иммунограммы после обработки анти-PD- (L) 1. Оси иммунограммы, по которым нет доступных данных, отмечены оранжевой звездой (*) и на иммунограмме были квалифицированы как благоприятные (гипотетически).(A) Пациент с высокой мутационной нагрузкой, благоприятным классом II TCGA и значительной инфильтрацией CD8 + Т-лимфоцитами. Пациент имел благоприятные сигнатуры иммунной активации CD8-эффектора и IFNg, тогда как оценка PD-L1 (IC2) была неблагоприятной и могла иметь нарушенный естественный противоопухолевый ответ. Пациент имел 1 балл по шкале ВОЗ, не имел висцеральных метастазов и имел благоприятное соотношение NLR и LDH. Все параметры, за исключением высокой экспрессии PD-L1, были благоприятными для иммунного ответа. Лечение анти-PD-L1 корректирует единственный неблагоприятный параметр, который мог помешать Т-клеткам выполнять противоопухолевый ответ, и приводил к полному ответу, который все еще продолжается (OS в настоящее время 1230 дней).(B) Пациент с неблагоприятной инородностью опухоли (низкий TMB, TCGA IV) с драматической внутриопухолевой инфильтрацией CD8 + Т-клетками и благоприятными сигнатурами активации CD8-эффектора и IFNg иммунной активации. Окружающая среда опухоли показывала высокую экспрессию PD-L1 IC (PD-L1 IC2), что могло препятствовать Т-клеткам элиминировать опухолевые клетки. У этого пациента был ВОЗ 1 без висцеральных метастазов, с благоприятным соотношением NLR и LDH. В то время как у этого пациента была резкая внутриопухолевая инфильтрация CD8 + Т-клетками с благоприятной сигнатурой иммунного гена, лечение анти-PD-L1 не привело к опухолевому ответу, и OS (117 дней) была ограничена.В этом случае участие других путей ингибиторной контрольной точки, регуляторных Т-клеток или присутствие растворимых ингибиторов (например, TGF-β) может объяснить устойчивость к анти-PD-L1. Кроме того, несмотря на наличие достаточной инфильтрации CD8 + Т-лимфоцитов, ограниченный репертуар опухолеспецифических Т-клеток может объяснить отсутствие ответа, несмотря на наличие достаточной инфильтрации CD8 + Т-лимфоцитами. Лечение анти-PD- (L) 1 / CTLA-4 гипотетически могло привести к более широкому и эффективному иммунному ответу. Дополнительные примеры можно найти в дополнительном материале (Применение иммунограммы уротелиального рака).IC = иммунная клетка; IDO = индоламин-2,3-диоксигеназа 1; IFNg = гамма-интерферон; IL = интерлейкин; ЛДГ = лактатдегидрогеназа; NLR = отношение нейтрофилов к лимфоцитам; ОС = общая выживаемость; TCGA = Атлас генома рака; TGF-β = трансформирующий фактор роста бета; TMB = мутационная нагрузка опухоли; ЯК = уротелиальный рак; VEGF = фактор роста эндотелия сосудов; ВОЗ = Всемирная организация здравоохранения.

Сноски

Раскрытие финансовой информации: Михиль С. ван дер Хейден удостоверяет, что все конфликты интересов, включая конкретные финансовые интересы и отношения и аффилированность, относящиеся к предмету или материалам, обсуждаемым в рукописи (например, занятость / принадлежность) , гранты или финансирование, консультации, гонорары, владение акциями или опционы, свидетельства экспертов, гонорары или патенты, поданные, полученные или ожидающие рассмотрения), являются следующими.Н. ван Дейк. никто. S.A. Funt. поддержка исследований — Genentech / Roche, AstraZeneca; долевое участие — Urogen Pharma и Allogene Therapeutics. C.U. Пустой. гонорары за консультационные услуги (институту) — BMS, Merck / MSD, Novartis, Roche, Lilly, GSK, Pfizer и GenMab; финансирование исследований — Novartis и BMS. Т. Паулз. гонорары за консультационные услуги — BMS, Pfizer, Merck / MSD, AstraZeneca, Lilly, Roche / Genentech и Exelexis; финансирование исследований — AstraZeneca и Roche / Genentech. Дж. Э. Розенберг. гонорары за консультационные услуги — BMS, Merck / MSD, AstraZeneca / Medimmune, Lilly, Roche / Genentech, Agensys, Inovio Pharmaceuticals и EMD Serono; финансирование исследований — AstraZeneca / Medimmune, Incyte, Roche / Genentech, Mirati Therapeutics, Oncogenex, Novartis и Viralytics; акции / собственность — Merck and Illumina.РС. ван дер Хейден. гонорары за консультационные услуги (институту) — AstraZeneca / Medimmune, Roche / Genentech, BMS и Merck / MSD; финансирование исследований — BMS и Astellas.

Заявление издателя: Это PDF-файл неотредактированной рукописи, принятой к публикации. В качестве услуги для наших клиентов мы предоставляем эту раннюю версию рукописи. Рукопись будет подвергнута копирайтингу, верстке и проверке полученного доказательства, прежде чем она будет опубликована в окончательной форме. Обратите внимание, что во время производственного процесса могут быть обнаружены ошибки, которые могут повлиять на содержание, и все юридические оговорки, относящиеся к журналу, имеют отношение.

Новый метод оценки, основанный на иммунограммах РНК-Seq, описывающих индивидуальные взаимодействия рака и иммунитета

Cancer Sci. 2020 ноя; 111 (11): 4031–4040.

,
1
,

2
,
1
,
1
,
3
,

4
и
1
,

2

Юкари Кобаяши

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

2
Подразделение многоуровневой интеграции данных онкологической иммунологии,
Программа Центра инноваций в области медицины,
РИКЕН,
Токио
Япония,

Ёсихиро Кушихара

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

Нориюки Сайто

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

Шигео Ямагути

3
Отделение хирургии,
Медицинский факультет Университета Кейо,
Токио
Япония,

4
cБиоинформатика,
Токио
Япония,

Казухиро Какими

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

2
Подразделение многоуровневой интеграции данных онкологической иммунологии,
Программа Центра инноваций в области медицины,
РИКЕН,
Токио
Япония,

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

2
Подразделение многоуровневой интеграции данных онкологической иммунологии,
Программа Центра инноваций в области медицины,
РИКЕН,
Токио
Япония,

3
Отделение хирургии,
Медицинский факультет Университета Кейо,
Токио
Япония,

4
cБиоинформатика,
Токио
Япония,

Автор, ответственный за переписку. * Переписка
Казухиро Какими, отделение иммунотерапии, больница Токийского университета, 7-3-1 Хонго, Бункё-Ку, Токио 113-8655, Япония.
E-mail: [email protected],

Поступила в редакцию 16.07.2020; Пересмотрено 13 августа 2020 г .; Принято 2020 14 августа

Copyright © 2020 Авторы. Наука о раке , опубликованная John Wiley & Sons Australia, Ltd от имени Японской онкологической ассоциации. Это статья в открытом доступе на условиях http: // creativecommons.org / licenses / by-nc-nd / 4.0 / License, которая разрешает использование и распространение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы, использования в некоммерческих целях и без каких-либо модификаций или адаптаций. другими статьями в PMC.

Abstract

Из-за сложности взаимодействий между раком и иммунной системой, комбинации биомаркеров потребуются для прогнозирования индивидуальных ответов пациента на лечение и для мониторинга комбинированных стратегий для преодоления устойчивости к лечению.С этой целью «иммунограмма» была предложена в качестве комплексной основы для регистрации всех соответствующих иммунологических переменных. Здесь мы разработали метод преобразования транскриптомных данных в оценки иммунограммы (IGS). Эта иммунограмма включает 10 молекулярных профилей, состоящих из врожденного иммунитета, прайминга и активации, ответа Т-клеток, ответа интерферона γ (IFNG), ингибирующих молекул, регуляторных Т-клеток, миелоидных супрессорных клеток (MDSC), распознавания опухолевых клеток, пролиферации и т. Д. и гликолиз.Используя гены, связанные с этими 10 параметрами, мы применили анализ обогащения набора генов с одним образцом (ssGSEA) к 9417 массивным данным RNA-Seq от 9362 больных раком с 29 различными видами солидного рака в Атласе генома рака (TCGA). Показатели обогащения были нормализованы по z-шкале (Z) для каждого типа рака или всей когорты TCGA. IGS был определен формулой IGS = 3 + 1,5 × Z , чтобы пациенты были хорошо распределены по диапазону баллов от 1 до 5. Иммунограммы, построенные таким образом для всех отдельных пациентов во всей когорте TCGA, могут быть Доступно на веб-сайте «The RNA-Seq based Cancer Immunogram Web» (https: // yamashige33.shinyapps.io/immunogram/).

Ключевые слова: GSEA, иммунограмма, RNA-Seq, TCGA, опухолевый иммунитет

Abstract

Мы предлагаем новый метод подсчета баллов и визуализации для «иммунограммы» для оценки статуса иммунитета к раку отдельных пациентов с использованием большого набора данных TCGA и RNA-Seq каждого пациента. Иммунограммы для каждого человека будут полезным инструментом для точной иммуноонкологии, хотя их применение требует подтверждения в клинических испытаниях.

Сокращения
ACC
надпочечниковой карцинома
BLCA
мочевого пузыря уротелиальная карцинома
BRCA
молочной железы инвазивной карциномы
CESC
шейки плоскоклеточный рак и эндоцервикса аденокарциномы
ХОЛ
холангиокарцинома
COAD
аденокарцинома толстой кишки
CTS
тип рака
ESCA
карцинома пищевода
fpkm
фрагментов на килобазу экзона на миллион считываний картировано

GBM

карциномы карциномы головы

HbM

глиомобластов
ICI
Ингибиторы иммунных контрольных точек
IGS
Показатели иммунограммы
KICP
хромофоб почек
KIRC
почка почечная светлоклеточная карцинома,

клеточная

KIRP36 почечная pc арцинома
LGG
глиома головного мозга низшей степени злокачественности
LIHC
гепатоцеллюлярная карцинома печени
LUAD
аденокарцинома легкого
LUSC
плоскоклеточная карцинома 904-ES 9036 карцинома миотиэпид
MSigDB
Molecular Подписи базы данных
О.В.
яичников серозный цистаденокарцинома
PAAD
поджелудочной железы аденокарциномы
PAN
пан-рак
PCPG
феохромоцитома и параганглиома
PRAD
аденокарциномы простаты
READ
аденокарцинома прямой кишки
SARC
саркома
SKCM
кожная меланома кожи
ssGSEA
анализ пополнения набора генов с одним образцом
STAD
аденокарцинома желудка

435 Раковый геном Атлас

THCA
карцинома щитовидной железы
TME
микросреда опухоли
UCEC
карцинома тела матки эндометрия
UCS
карцинома матки

435 1ВВЕДЕНИЕ

Иммунотерапия ингибиторами иммунных контрольных точек (ICI) полностью изменила терапевтический ландшафт многих типов солидных опухолей.
1
Несколько комбинаций иммунотерапии с химиотерапией,
2
,
3
,
4
препаратов молекулярного таргетинга,
5
или комбинации различных ICI
6
,
7
теперь одобрены для лечения различных видов рака первой линии. Однако не все типы рака одинаково хорошо реагируют на ICI, и даже при ответных формах рака только часть пациентов испытывает устойчивый ответ и благоприятные долгосрочные результаты.Это связано с тем, что первичная и приобретенная резистентность встречается у значительной части пациентов с различными типами рака.
8

Следовательно, крайне важно установить надежные прогностические биомаркеры, чтобы отличить респондентов ICI от неответчиков, которые могут нести ненужные расходы и токсичность, а также определить кандидатов для рациональной комбинированной терапии.
9
В настоящее время бремя мутаций опухоли
10
,
11
,
12
и экспрессия PD-L1
13
,
14
— это две основные переменные, используемые в качестве биомаркеров, которые были подтверждены в клинических испытаниях фазы III.Кроме того, в качестве биомаркеров было предложено несколько других факторов, связанных с ответом или резистентностью к ICI для разных типов рака, на основании молекулярного профилирования рака, леченного различными иммунотерапевтическими методами. К ним относятся фенотип с иммунным воспалением,
15
,
16
экспрессия генов сигнального пути Т-клеток, таких как IFNγ,
17
микроспутниковая неустойчивость,
18
соматических изменений числа копий,
19
разнообразие человеческого лейкоцитарного антигена (HLA) класса I,
20
Изменение клональности репертуара Т-клеток,
21 год
передача сигналов WNT ‐ β ‐ catenin,
22
экспрессия TGFβ,
23
и даже комменсальная микробиота.
24

Однако ни один из вышеперечисленных биомаркеров не является достаточным для идентификации отдельных пациентов, которым, вероятно, будет полезна иммунотерапия. В отличие от традиционных методов лечения рака, иммунотерапия, включая ICI, не нацелена непосредственно на опухолевые клетки; вместо этого они воздействуют на опухолевые клетки через иммунную систему пациента или микроокружение опухоли (TME).
25
Следовательно, различные компоненты, которые влияют на взаимодействие опухоли с иммунитетом, необходимо учитывать при разработке прогностических биомаркеров для иммунотерапии.Для этой цели критически важен всесторонний анализ множества различных функциональных путей и молекулярных сетей, которые выявляют интегрированные механизмы опухолевых иммунных взаимодействий. Необходимо учитывать общий и местный иммунный статус рака у каждого пациента. С этой целью Бланк и др. Предложили концепцию иммунограммы рака, которая объединяет многопараметрические биомаркеры для визуализации иммунологического статуса отдельного пациента.
26 год
Мы применили эту концепцию к пациентам с раком легких и разработали иммунограмму, отражающую цикл рака-иммунитета.
27
С тех пор van Dijk et al сообщили об иммунограммах, информативных специально для пациентов с уротелиальным раком.
28 год

Хотя иммунограммы могут быть полезны для визуализации ландшафта микросреды опухоли и скомпрометированных этапов противоопухолевого иммунитета у каждого пациента, и Blank et al, и van Dijk et al только теоретизировали, что они могут быть полезны для пациентов, но не тестировали понятие в клинической практике. Напротив, мы проанализировали реальные данные о пациентах с раком легких для создания иммунограмм с потенциальным применением для персонализированной иммунотерапии.Однако в предыдущей версии нашей иммунограммы параметры были нормализованы и подсчитаны внутри когорты; поэтому этот подход нельзя было применить к другим когортам. Таким образом, в настоящем исследовании мы использовали данные РНК-Seq из когорты ракового генома (TCGA) в качестве стандарта и создали шкалу баллов для количественной оценки параметров, включенных в иммунограмму. Здесь мы предлагаем новый универсальный метод оценки для построения таких индивидуальных иммунограмм.

2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1. Данные и анализ.

Данные

RNA-Seq для 29 солидных опухолей из TCGA были загружены через портал Genomic Data Commons Data Portal (https://portal.gdc.cancer.gov/) (n = 9417). Набор данных General Research Use in TCGA access в качестве проекта под названием № 12517: «Иммунограмма для персонализированной иммунотерапии рака» был одобрен NIH (№ 49374-7). Для субъектов с несколькими доступными данными RNA-Seq данные среднего количества были преобразованы в количество фрагментов на килобазу экзона на миллион отображенных считываний (fpkm) и использованы для анализа обогащения набора генов (GSEA).Данные по РНК-Seq для 28 опухолей от 27 пациентов с меланомой, получавших лечение анти-PD-1, были получены из Gene Expression Omnibus (номер доступа: {«type»: «entrez-geo», «attrs»: {«text»: » GSE78220 «,» term_id «:» 78220 «}} GSE78220).
29
Оценка обогащения получена с использованием метода анализа обогащения набора генов по одной выборке (ssGSEA)
30
с пакетом R ssGSEA 2.0 (https://github.com/broadinstitute/ssGSEA2.0) и программным обеспечением R версии 3. 6. 0.

2.3. Статистический анализ

Были рассчитаны коэффициенты корреляции Спирмена между любой парой наборов генов или осями для иммунограммы.Результаты интерпретировались в соответствии со степенью ассоциации как сильная (= 0,7-1), умеренная (= 0,5-0,7) или низкая (<0,5) после принятия во внимание значимых значений корреляции (или). Иерархическая кластеризация (метод Уорда) выполнялась с использованием JMP Pro15.0.0 (SAS Institute Inc).

3. РЕЗУЛЬТАТЫ

3.1. Выбор набора генов для иммунограмм

Иммунограмма — это гибкая система, иллюстрирующая иммунологический статус каждого пациента путем принятия любых и всех соответствующих параметров.Здесь мы изображаем иммунограмму на радиолокационном графике с десятью осями, чтобы обеспечить полезный снимок иммунного ландшафта в микросреде опухоли отдельного пациента (рисунок). Эти десять молекулярных профилей представляют собой врожденный иммунитет: естественные клетки-киллеры (NK) (ось 1), праймирование и активация: дендритные клетки (DC) (ось 2), Т-клетки: CD8 + Т-клеточный ответ (ось 3), интерферон γ. (IFNG) ответ (ось 4), ингибирующие молекулы (ось 5), ингибирующие клетки (регуляторные Т-клетки [Tregs], ось 6), ингибирующие клетки (супрессорные клетки миелоидного происхождения [MDSCs], ось 7), распознавание опухолевых клеток. : процессинг и презентация антигена (ось 8), пролиферация (ось 9) и гликолиз (ось 10).Все эти пути важны для развития противоопухолевых иммунных ответов. Чтобы количественно оценить эти молекулярные профили, была проведена ssGSEA для объемных данных РНК-Seq (таблица, таблица S1).

Иммунограмма радиолокационных участков. Чтобы изобразить молекулярные профили микросреды опухоли у каждого пациента, 10 параметров, связанных с этим процессом, были оценены и нанесены на радарный график. Они состоят из врожденного иммунитета (ось 1), праймирования и активации (ось 2), ответа Т-клеток (ось 3), ответа IFNG (ось 4), ингибирующих молекул (ось 5), регуляторных Т-клеток (Treg, ось 6), супрессорные клетки миелоидного происхождения (MDSC, ось 7), распознавание и представление опухолевых клеток (ось 8), пролиферация (ось 9) и гликолиз (ось 10), все они важны для развития противоопухолевых иммунных ответов

Таблица 1

Набор генов для 10-осевой иммунограммы

9099 активированных (314) 9069 Праймирование и активация
Ось Иммунологический параметр Имя набора генов
1 Врожденный иммунитет LM22 NK-клетки

Дендритные клетки LM22 активированы (31)
3 Т-клетки LM22 Т-клетки CD8 (31)
4 Ответ IFNG ГАЛЛМАКОВЫЙ ИНТЕРФЕРОН igDB)
5 Ингибирующие молекулы Набор генов иммунного ускользания (IEGS) иммунный ускользание (32)
6 Ингибирующие клетки (Tregs) LM22 T-клетки 31 регуляторные (Tregs) (Tregs) (Tregs) (Tregs)
7 Ингибирующие клетки (MDSC) Angelova_MDSC (33)
8 Распознавание опухолевых клеток РЕАКТОМ КЛАСС I MHC MEDIATED 906 MSigation

ПРОЦЕСС ПРОЦЕССА

РЕАКТОМНАЯ РЕПЛИКАЦИЯ ДНК (MSigDB)
10 Гликолиз ГЛИКОЛИЗ ПО ХОЛЛМАРКУ (MSigDB)

Для количественной оценки NK-клеток, наборов генов, TK + T-клеток, CD-лимфоцитов L-K + 90, CD-8, 90-M, 90 -328 были использованы.
31 год
Наборы генов для ответа IFNG, распознавания опухолевых клеток: процессинг и представление антигена, пролиферация и гликолиз были выбраны из базы данных молекулярных сигнатур (MSigDB, https://www.gsea‐msigdb.org/gsea/msigdb/index.jsp ). Набор генов для ингибирующих молекул использовали из набора генов иммунного ускользания (IEGS).
1
,
2
,
32
Для MDSC мы следовали опубликованному набору генов Angelova et al.
33
Мы проверили эти выбранные наборы генов, сравнив их с аналогичными наборами генов, доступными в литературе (Таблица S2).В качестве тестовой выборки мы использовали данные RNA-Seq 103 пациентов с меланомой из TCGA и запустили ssGSEA для получения оценок обогащения. Например, мы сравнили 12 наборов генов, связанных с NK-клетками, с помощью корреляционного анализа Спирмена, чтобы проверить набор генов для оси 1 (рисунок). Большинство наборов генов показали сильную линейную корреляцию друг с другом, за исключением того, о котором сообщил enbabaolu et al.
34
Набор генов NK-клеток LM22 хорошо коррелировал с другими наборами генов. Аналогичным образом наборы генов для других осей были оценены с помощью корреляционного анализа Спирмена, и их достоверность была подтверждена (рис.S1).

Матрица точечной диаграммы для корреляционного анализа Спирмена наборов генов для оси 1. Данные RNA-Seq 103 пациентов с меланомой из Атласа генома рака (TCGA) были подвергнуты анализу обогащения набора генов с одним образцом (ssGSEA) с 12 наборами генов. связанные с врожденным иммунитетом: Abbas_NK_cells,
39
Becht_NK_cells,
40
GO: 0045087_innate_immune_response (AmiGo2), Huntington_NK_cells,
41 год
Ангелова_Клетки,
33
ImSig_NK_cells,
42
LM22_NK_cells_activated,
31 год
LM22_NK_activated_resting,
31 год
LM7_NK_cells,
43 год
Charoentong_NK_cells,
44 год
Schelker_NK_cells,
45
и Şenbabaoğlu_NK_cells.
34
Корреляции этих наборов генов были проанализированы с помощью корреляционного анализа Спирмена. Анализ парных корреляций 12 наборов генов представлен в матрице точечной диаграммы, которая содержит все попарные данные оценок ssGSEA с указанными наборами генов. Двумерные корреляции для набора данных показаны с цветовой кодировкой следующим образом: темно-красный связан с коэффициентом корреляции Спирмена, R , равным 1, а темно-синий связан с R = -1

3.2. Преобразование оценок обогащения ssGSEA в оценки иммунограммы

Для построения иммунограммы метод оценки зависит от наличия надежных стандартных значений для каждой оси. С этой целью мы использовали данные 9417 RNA-Seq от 9362 больных раком с 29 различными видами солидного рака в наборе данных TCGA. К ним относятся инвазивная карцинома молочной железы (BRCA), карцинома тела матки (UCEC), светлоклеточная карцинома почек (KIRC), аденокарцинома легких (LUAD), глиома головного мозга (LGG), карцинома щитовидной железы (THCA), голова и шея. плоскоклеточный рак (HNSC), плоскоклеточный рак легкого (LUSC), аденокарцинома простаты (PRAD), кожная меланома (SKCM), аденокарцинома толстой кишки (COAD), уротелиальная карцинома мочевого пузыря (BLCA), аденокарцинома желудка (STAD), яичниковая карцинома (OV), гепатоцеллюлярная карцинома печени (LIHC), плоскоклеточная карцинома шейки матки и эндоцервикальная аденокарцинома (CESC), папиллярно-клеточная карцинома почек (KIRP), саркома (SARC), феохромоцитома и параганглиома, аденокарцинома прямой кишки (PCPAD), панкреатокарцинома (PAAD) аденокарцинома (READ), мультиформная глиобластома (GBM), карцинома пищевода (ESCA), мезотелиома (MESO), увеальная меланома (UVM), хромофоб почек (KICP), карциносаркома матки (UCS), холангиокорцинома (CHOL) и холангиокорцинома нома (АСС) (таблица).Данные РНК-Seq были подвергнуты ssGSEA с 10 наборами генов, упомянутыми выше (таблица).

Таблица 2

Пациенты с 29 солидными формами рака из Атласа генома рака (TCGA)

инвазивный рак груди 9069 BRCA LUAD

6

6

304

9068oc6

Тип рака Аббревиатура Количество пациентов Количество образцов
1091 1097
Карцинома тела матки эндометрия UCEC 543 547
Почечный светлоклеточный рак

513 524
Глиома головного мозга более низкого уровня LGG 511 511
Карцинома щитовидной железы ТГКА 8 5099 9069 9069 ТГКА 8 5099 9069 9069

HNSC 500 50 0
Плоскоклеточная карцинома легкого LUSC 501 501
Аденокарцинома простаты PRAD 495 498

9069 9069 Кожа 9069

9069 9069

9069

9069

аденокарциномы толстой кишки COAD 456 469
мочевого пузыря уротелиальная карциномы BLCA 408 412
Желудок аденокарциномы STAD 375 375
яичников серозная цистаденокарцинома OV 374 374
Гепатоцеллюлярная карцинома печени LIHC 371 371
эндоклеточная карцинома

Цервикарцинома

Сквамоклеточная карцинома
Цервячно-клеточная

694

Папиллярно-клеточная карцинома почек KIRP 288 288
Саркома SARC 259 259
PCC

панкреатической аденокарциномы PAAD 177 177
колоректальной аденокарциномы ЧТЕНИЕ 166 166
глиобластомы GBM 154 155
карцинома пищевода ESCA 161 161
Мезотелиома MESO 86 86
Увеальная меланома UVM 80 9069 Почек

65
Карциносаркома матки UCS 56 56
Холангиокарцинома CHOL 36 45
9362 9417

Для оценки иммунограммы была применена нормализация z-показателя к оценкам обогащения ssGSEA . Из-за значительных различий в профилях экспрессии генов между типами рака, нормализация была выполнена в подгруппах пациентов с каждым типом рака или во всей когорте TCGA. Таким образом, мы построили две иммунограммы для каждого пациента: иммунограмму, специфичную для определенного типа рака (CTS), и иммунограмму пан-рака (PAN). Среднее (M CTS ) и стандартное отклонение (SD CTS ) значения баллов обогащения были рассчитаны для подгрупп пациентов с каждым типом рака или значения M PAN и SD PAN баллов обогащения всех TCGA. пациенты с 29 типами рака для панкологического анализа.Оценка обогащения (ES n ) оси n у каждого пациента была преобразована в z-оценку Z CTS, n или Z PAN, n и затем преобразована в оценку иммунограммы IGS. CTS, n или IGS PAN, n по следующей формуле.

ZCTS или PAN, n = ESn ‐ MCTS или PAN, n / SDCTS или PAN, nIGSCTS или PAN, n = 3 + 1,5 × ZCTS или PAN, nn = 1∼10CTS = BRCA, UCEC, KIRC, LUAD, LGG, THCA, HNSC, LUSC, PRAD, SKCM, COAD, BLCA, STAD, OV, LIHC, CESC, KIRP, SARC, PCPG, PAAD, READ, GBM, ESCA, MESO, UVM, KICH, UCS, CHOL, ACC

дюймов Для каждого пациента IGS для всех осей были определены с помощью этих формул и нанесены на радарную диаграмму для создания иммунограмм, специфичных для типа рака или пан-рака.Нижний и верхний пределы IGS были установлены на 1 и 5. По определению IGS = 3 представляет ES, эквивалент среднего ES для когорты TCGA, а IGS = 4.5 или IGS = 1.5 представляет ES, эквивалент среднего плюс или минус одна SD. IGS был определен таким образом, чтобы пациенты были хорошо распределены в диапазоне от 1 до 5. Затем мы разработали доступную в Интернете базу данных под названием «Сеть иммунограмм рака на основе RNA-Seq с результатами 9362 больных раком в Когорта TCGA (https: // yamashige33.shinyapps.io/immunogram/). У каждого пациента есть своя собственная дискретная иммунограмма, что свидетельствует о том, что иммунный ответ и микроокружение опухоли уникальны для каждого человека.

3.3. Типоспецифический тип рака и иммунограммы панк-рака

В качестве примера на рисунке показаны иммунограммы (IG PAN и IG CTS ) для одного пациента в TCGA с LUAD, KIC, SKCM, BRCA, PRAD или LGG. . Для каждого пациента формы рака, специфичного к типу (IG CTS ) и рака панкреатита (IG PAN ), различаются.Некоторые опухоли богаты инфильтрацией Т-лимфоцитов и обозначаются как «горячие», тогда как «холодные» опухоли не имеют таких инфильтраций. В панкономическом анализе объединены все данные пациентов с горячими и холодными опухолями. Следовательно, M PAN выше, чем M CTS для типов опухолей, в которых преобладают холодные опухоли. Обратное верно для типов с преобладанием горячей опухоли. Как показано на фигуре, внешние области IG PAN для LUAD и KIRC более протяженные, чем у соответствующих IG CTS , что позволяет предположить, что эти опухоли иммунологически горячие.Напротив, IG PAN для PRAD и LGG кажутся сжатыми по сравнению с соответствующими IG CTS , что позволяет предположить, что эти опухоли иммунологически холодные. IG PAN подходит для сравнения иммунологического статуса при разных типах рака, тогда как с помощью IG CTS мы можем сравнивать тонкие индивидуальные различия во внутриопухолевых иммунных ответах между пациентами с одними и теми же типами рака.

Пан-рак и иммунограммы, специфичные для конкретного типа рака.У каждого пациента могут быть изображены две иммунограммы на основе различных нормализованных баллов, пан-рака и специфичного для типа рака. Показаны иммунограммы случайно выбранного пациента с LUAD (A), KIRC (B), SKCM (C), BRCA (D), PRAD (E) и LGG (F) из Атласа генома рака (TCGA). ID корпуса TCGA отображается на панели. 1. Врожденный иммунитет, 2. Прайминг и активация, 3. Т-клетки, 4. Ответ IFNG, 5. Ингибирующие молекулы, 6. Ингибирующие клетки (Treg), 7. Ингибирующие клетки (MDSC), 8. Распознавание опухолевых клеток, 9 .Распространение, 10. Гликолиз. BRCA, инвазивная карцинома груди; KIRC, почечный светлоклеточный рак; LGG, глиома головного мозга низшей степени злокачественности; LUAD — аденокарцинома легкого; PRAD, аденокарцинома простаты; SKCM, кожная меланома кожи

3.4. Общий обзор иммунных ответов при каждом типе рака

Чтобы получить общий обзор иммунных ответов, специфичных для данного типа рака, мы создали вымышленных пациентов, представляющих 29 типов рака в когорте TCGA, предоставив M CTS, n для их ES n .Когда мы изображаем IG CTS у этих вымышленных пациентов, все иммунограммы показывают правильные декагоны со всеми осями, равными точке 3,0. IG PAN для этих пациентов показаны на рисунке. Иерархическая кластеризация этих «пациентов» по ​​их IGS показала, что MESO, LUAD, KIRC, PAAD, LUSC, CESC и HNSC достаточно иммуногенны, в то время как UCS, GBM, ACC, PRAD, KICH, PCPG, UVM и LGG иммунологически неактивны. . Эти результаты согласуются с клиническим опытом, что отражено в одобрении ингибиторов контрольных точек для этих иммуногенных типов рака (за исключением PAAD).

Иммунограммы панк-рака для вымышленных пациентов с 29 солидными формами рака. А. Пан-рак иммунограммы были созданы для 29 вымышленных пациентов со средними показателями обогащения соответствующего типа рака. B, Иерархическая кластеризация этих пациентов по методу Варда с использованием 10 баллов иммунограммы. Данные показаны со следующей цветовой кодировкой: темно-красный соответствует баллу иммунограммы (IGS), равному 5, а темно-синий соответствует IGS = 1

3.5. Иммунограммы для персонализированной иммуноонкологии

Оси 1-4 представляют ряд динамических процессов, участвующих в индукции противоопухолевых иммунных ответов, а ось 8 важна для распознавания Т-клетками опухолевых клеток, тогда как гены, относящиеся к осям 5-7, являются рассматривается как тормозящие контррегуляторы.Поэтому эти оси часто перемещаются вместе. Чтобы изучить корреляцию между всеми 10 осями иммунограммы, все IGS PAN из 9417 пациентов были подвергнуты корреляционному анализу Спирмена. Как показано на рисунке, коэффициенты корреляции между осями 1-6 были> 0,7. Эти результаты можно интерпретировать как означающие, что выбора только одного параметра в пределах осей 1-6 будет достаточно для включения в иммунограмму. Это может быть так, если мы оценим иммунный ответ в целом. Однако это также может вводить в заблуждение, если эти параметры не являются избыточными и необходимы для оценки иммунологического статуса каждого пациента.Примеры пациентов с раком легких, показанные на рисунке, демонстрируют, что каждая ось ведет себя по-разному. В случае TCGA ‐ 86‐8671‐01A оси 1‐7 были одинаково высокими (рисунок), но в TCGA ‐ 86‐8359‐01A оси 1 и 3 были высокими, а оси 2, 4 и 5 были низкими. . Оси 1, 3 и 6 были низкими, а оси 2, 4 и 5 были высокими в TCGA ‐ 97‐8175‐01A. У трех других пациентов наблюдаются дополнительные различные модели иммунограммы. Эти результаты показывают, что все эти параметры необходимы для понимания противоопухолевого иммунитета у каждого отдельного пациента, поскольку комбинированная иммунотерапия может быть выбрана для нацеливания на каждый из различных выявленных нарушенных процессов, идентифицированных с помощью подробной иммунограммы.

Иммунограммы для отдельных пациентов. A. Показатели иммунограммы по каждой оси из данных 9417 пациентов были подвергнуты корреляционному анализу Спирмена. Анализ парных корреляций каждой оси иммунограммы представлен в матрице тепловой карты, которая содержит все попарные данные указанных осей. Двумерные корреляции для набора данных показаны с цветовым кодированием следующим образом: темно-красный связан с коэффициентом корреляции Спирмена, R , равным 1, а темно-синий связан с R = -1.B, Специфические иммунограммы рака легких шести пациентов. Идентификаторы случаев в Атласе генома рака (TCGA) показаны на панели. C, Иммунограммы пациентов с меланомой, получавших терапию анти-PD-1 (когорта Hugo et al.,
29
). Было показано шесть неответчиков. См. Также рис. S2. 1. Врожденный иммунитет, 2. Примирование и активация, 3. Т-клетки, 4. Ответ IFNG, 5. Ингибирующие молекулы, 6. Ингибирующие клетки (Treg), 7. Ингибирующие клетки (MDSC), 8. Распознавание опухолевых клеток, 9 Пролиферация, 10. Гликолиз

Мы проанализировали данные РНК-Seq для 28 опухолей до лечения от пациентов с меланомой, которые получали анти-PD-1 ICI.
29
Иммунограммы были изображены в этих опухолях до лечения (Рисунок S2). Затем мы сосредоточились на пациентах, не отвечающих на лечение (с прогрессирующим заболеванием) (рисунок), и изучили, можем ли мы порекомендовать потенциальную комбинированную иммунотерапию этим неответчикам с помощью иммунограммы. Иммунограммы Pt10 и Pt12 отображали типичную картину иммунограммы холодных опухолей. Стратегии индукции Т-клеточного ответа в опухоли, например противораковая вакцина или онколитическая виротерапия, можно рекомендовать в сочетании с ICI.Кроме того, гликолиз отличался от других осей в Pt10. Ответу Т-клеток препятствует высокая потребность опухолевых клеток в энергии, что является терапевтической мишенью для комбинированной иммунотерапии.
35 год
Ось 6 (Treg) и ось 7 (MDSC) были высоки в Pt25 и Pt16, соответственно, предполагая, что стратегии истощения Treg или MDSC могут быть рекомендованы этим пациентам. В Pt14 и Pt23 ось 9 (пролиферация) была высокой, что позволяет предположить, что молекулярная таргетная терапия или химиотерапия, которые подавляют пролиферацию опухолевых клеток, могут быть объединены с ICI.Хотя эти предложения требуют подтверждения в клинических испытаниях, иммунограмма считается отличной платформой для персонализированной иммуноонкологии.

4. ОБСУЖДЕНИЕ

Концепция иммунограммы рака привлекла большое внимание с тех пор, как Бланк и др. Предложили использовать радиолокационные графики в качестве основы для описания разнообразия взаимодействий между раком и иммунитетом у каждого отдельного пациента.
26 год
Хотя их потенциальная ценность широко признана, не было разработано универсального метода оценки для построения иммунограмм в реальных условиях.Здесь мы предлагаем новый метод оценки, основанный на данных RNA-Seq и применении ssGSEA для количественной оценки параметров, связанных с противоопухолевым иммунитетом. Мы создали доступную в Интернете базу данных «Сеть раковых иммунограмм на основе RNA-Seq» (https://yamashige33.shinyapps.io/immunogram/) с результатами 9362 больных раком (данные 9417 RNA-Seq) из когорты TCGA. .

Хотя иммунные реакции, специфичные для определенного типа рака, можно оценить и сравнить с помощью анализа иммунограммы (рисунок), реальная ценность использования иммунограмм будет заключаться в персонализированной иммуноонкологии.Действительно, мы можем легко увидеть, что паттерны иммунограммы сильно различаются между пациентами, даже с одним и тем же типом рака, что отражает гетерогенность иммунных ответов и TME у каждого человека (рисунки и, основанная на RNA-Seq Сеть иммунограмм рака). Как показано на рисунке, например, иммунограмма для TCGA-86-8671-01A предполагает ранее существовавшие ответы Т-клеток, но индуцированные опухолью иммуносупрессивные молекулы и клетки в качестве контррегуляторов. Можно ожидать, что для этих пациентов ICI будет эффективным.С другой стороны, низкие баллы по праймированию и активации и высокие баллы для Treg, наблюдаемые у пациента TCGA ‐ 86‐8359‐01A, позволяют предположить, что может быть рекомендована комбинированная терапия с вакцинами DC и терапия истощения Treg. Как только мы сможем идентифицировать нарушенные этапы противоопухолевого иммунного ответа у каждого пациента индивидуально, мы сможем лучше выбрать некоторые из нескольких препаратов, которые уже были разработаны и одобрены для клинического использования при лечении определенных форм рака, чтобы преодолеть эти препятствия.
36
Используя иммунограммы опухолей, не отвечающих на ICI (рисунок), мы могли указать на нарушенный этап, который может быть потенциальной целью для комбинированной терапии у каждого пациента. Иммунограммы для каждого человека будут полезным инструментом для точной иммуноонкологии, хотя их применение требует подтверждения в клинических испытаниях.

Для получения информативных иммунограмм требуется всесторонняя оценка и интеграция множества потенциально иммунных факторов. С этой целью гибкость подходов, основанных на RNA-seq, идеальна.RNA-Seq предоставляет исчерпывающие данные о транскриптоме,
37
Оценка
и ssGSEA обеспечивает полезный подход для количественной оценки выбранных молекулярных сигнатур в транскриптоме образца.
30
Существует коллекция аннотированных наборов генов, доступных для GSEA, например, База данных молекулярных сигнатур (MSigDB). Можно дополнить иммунограмму новыми соответствующими биомаркерами и легко протестировать различные комбинации наборов генов, выбрав другие панели генов для создания различных иммунограмм.Например, иммунограммы для признаков рака также могут быть составлены путем принятия наборов генов для восьми признаков: поддержание пролиферативной передачи сигналов, уклонение от супрессоров роста, сопротивление гибели клеток, обеспечение репликативного бессмертия, индукция ангиогенеза, активация инвазии и метастазирования, перепрограммирование энергетического метаболизма, и уклонение от иммунного разрушения.
38

В настоящем исследовании мы описали иммунограмму с 10 осями просто в качестве примера для ознакомления с нашим методом подсчета очков, но, возможно, также потребуется учитывать другие параметры.Эти 10 параметров еще не оптимизированы для разработки прогностических биомаркеров для ICI и для персонализированной комбинированной иммунотерапии. Накапливающиеся данные показывают, что на эффективность ICI влияет сочетание местных и системных факторов, включая биомаркеры, присущие опухоли, хозяину и биомаркеры микросреды. В описанной здесь иммунограмме отсутствуют какие-либо данные о мутационной нагрузке опухоли или другие геномные данные. В нем также отсутствует информация о системных факторах, факторах окружающей среды и данные иммуногистохимии и проточной цитометрии.Эти данные могут быть включены в иммунограмму; однако методы нормализации этих модальностей созданы по-разному и требуют значительного труда. В будущем мы будем добавлять эти параметры по одному к иммунограмме.

В заключение мы предлагаем новый метод оценки и визуализации для оценки статуса иммунитета к раку отдельных пациентов с использованием большого набора данных TCGA и RNA-Seq для каждого пациента. Это исследование — первое, в котором описан способ изображения иммунограмм с использованием реальных данных пациентов.Иммунограммы, полученные таким образом, являются гибкими и могут включать в себя множество наборов генов, доступных сообществу. Дальнейшее уточнение и проверка таких иммунограмм должны способствовать пониманию иммунологического статуса каждого отдельного пациента для прогнозирования эффективности ICI и индивидуального подбора оптимальной комбинированной иммунотерапии.

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Доктор Какими сообщает о грантах от TAKARA BIO Inc, грантах от MSD, помимо представленных работ; Отделение иммунотерапии больницы Токийского университета финансируется компанией TAKARA BIO Inc.Доктор Ямагути — основатель cBioinformatics. У других авторов нет конкурирующих интересов, о которых следует сообщать.

ЭТИКА

Эта статья не содержит исследований с участием людей, выполненных кем-либо из авторов. Набор данных General Research Use in TCGA access в качестве проекта под названием № 12517: «Иммунограмма для персонализированной иммунотерапии рака» был одобрен NIH (№ 49374-7).

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы выражают благодарность доктору Кодзи Нагаока, доктору Акихиро Хосои, доктору Таро Тешима, госпоже Микико Сибуя и госпоже Джерене Мышеник за техническую помощь.Эта работа проводилась при институциональной поддержке RIKEN. Спонсор не имел никакого отношения к дизайну исследования, сбору и анализу данных, интерпретации, принятию решения о публикации, подготовке рукописи или любому аспекту исследования.

Банкноты

Кобаяши Ю., Кушихара И., Сайто Н., Ямагути С., Какими К. Новый метод оценки, основанный на иммунограммах РНК-Seq, описывающих индивидуальные взаимодействия рака и иммунитета. Cancer Sci. 2020; 111: 4031–4040. 10.1111 / cas.14621
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

ССЫЛКИ

2.Ганди Л., Родригес-Абреу Д., Гаджил С. и др. Пембролизумаб в сочетании с химиотерапией при метастатическом немелкоклеточном раке легкого. N Engl J Med. 2018; 378: 2078-2092. [PubMed] [Google Scholar] 3.
Паз-Арес Л., Люфт А, Висенте Д. и др. Пембролизумаб плюс химиотерапия плоскоклеточного немелкоклеточного рака легкого. N Engl J Med. 2018; 379: 2040-2051. [PubMed] [Google Scholar] 4.
Socinski MA, Jotte RM, Cappuzzo F, et al. Атезолизумаб для лечения первой линии метастатического неплоскоклеточного НМРЛ. N Engl J Med. 2018; 378: 2288-2301.[PubMed] [Google Scholar] 5.
Рини Б.И., Плимак ER, Стус В. и др. Пембролизумаб плюс акситиниб в сравнении с сунитинибом при запущенной почечно-клеточной карциноме. N Engl J Med. 2019; 380: 1116-1127. [PubMed] [Google Scholar] 6.
Ходи Ф.С., Кьярион-Силени В., Гонсалес Р. и др. Ниволумаб плюс ипилимумаб или только ниволумаб по сравнению с одним ипилимумабом при запущенной меланоме (CheckMate 067): 4-летние результаты многоцентрового рандомизированного исследования фазы 3. Ланцет Онкол. 2018; 19: 1480-1492. [PubMed] [Google Scholar] 7.
Мотцер Р.Дж., Таннир Н.М., Макдермотт Д.Ф. и др.Сравнение ниволумаба и ипилимумаба с сунитинибом при запущенной почечно-клеточной карциноме. N Engl J Med. 2018; 378: 1277-1290. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8.
Шарма П., Ху ‐ Лескован С., Варго Дж. А., Рибас А. Первичная, адаптивная и приобретенная устойчивость к иммунотерапии рака. Клетка. 2017; 168: 707-723. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 9.
Гавел Дж. Дж., Човелл Д., Чан Т. А.. Развитие биомаркеров для иммунотерапии ингибиторами контрольных точек. Нат Рев Рак. 2019; 19: 133-150. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 10.Снайдер А., Макаров В., Мергуб Т. и др. Генетическая основа клинического ответа на блокаду CTLA-4 при меланоме. N Engl J Med. 2014; 371: 2189-2199. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 11.
Ризви Н.А., Хеллманн М.Д., Снайдер А. и др. Иммунология рака. Мутационный ландшафт определяет чувствительность к блокаде PD-1 при немелкоклеточном раке легкого. Наука. 2015; 348: 124-128. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 12.
Ван Аллен Э.М., Мяо Д., Шиллинг Б. и др. Геномные корреляты ответа на блокаду CTLA-4 при метастатической меланоме.Наука. 2015; 350: 207-211. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 13.
Топалян С.Л., Таубе Дж.М., Андерс Р.А., Пардолл Д.М. Биомаркеры, управляемые механизмами, для определения блокады иммунных контрольных точек при лечении рака. Нат Рев Рак. 2016; 16: 275-287. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 14.
Гибни Г. Т., Вайнер Л. М., Аткинс МБ. Прогностические биомаркеры для иммунотерапии на основе ингибиторов контрольных точек. Ланцет Онкол. 2016; 17: e542 ‐ e551. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 15.
Хербст Р.С., Сориа Дж-К, Кованец М. и др.Прогностические корреляты ответа на анти-PD-L1 антитело MPDL3280A у онкологических больных. Природа. 2014; 515: 563-567. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 16.
Tumeh PC, Harview CL, Yearley JH и др. Блокада PD-1 вызывает ответы, подавляя адаптивную иммунную резистентность. Природа. 2014; 515: 568-571. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 17.
Гао Дж., Ши Л.З., Чжао Х. и др. Потеря генов пути IFN-гамма в опухолевых клетках как механизм устойчивости к терапии анти-CTLA-4. Клетка. 2016; 167: 397-404.e399. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 18.
Ле Д. Т., Дарем Дж. Н., Смит К. Н. и др. Дефицит репарации несоответствия предсказывает ответ солидных опухолей на блокаду PD-1. Наука. 2017; 357: 409-413. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 19.
Даволи Т., Уно Х, Вутен Э.С., Элледж С.Дж. Анеуплоидия опухоли коррелирует с маркерами уклонения от иммунитета и снижением ответа на иммунотерапию. Наука. 2017; 355: eaaf8399. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 20.
Chowell D, Morris LGT, Grigg CM, et al.Генотип пациента HLA класса I влияет на реакцию рака на иммунотерапию блокадой контрольных точек. Наука. 2018; 359: 582-587. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21.
Риаз Н., Гавел Дж. Дж., Макаров В. и др. Эволюция опухоли и микросреды при иммунотерапии ниволумабом. Клетка. 2017; 171 (4): 934-949.
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 22.
Шпрангер С., Бао Р., Гаевски Т.Ф. Внутренняя передача сигналов бета-катенина меланомы предотвращает противоопухолевый иммунитет. Природа. 2015; 523: 231-235. [PubMed] [Google Scholar] 23.Мариафазан С., Терли С.Дж., Никлз Д. и др. TGFbeta ослабляет ответ опухоли на блокаду PD-L1, способствуя исключению Т-клеток. Природа. 2018; 554: 544-548. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 24.
Чапут Н., Лепаж П., Кутзак С. и др. Исходная микробиота кишечника позволяет прогнозировать клинический ответ и колит у пациентов с метастатической меланомой, получавших ипилимумаб. Энн Онкол. 2017; 28: 1368-1379. [PubMed] [Google Scholar] 25.
Бинньюис М., Робертс Э.В., Керстен К. и др. Понимание иммунной микросреды опухоли (ВРЕМЯ) для эффективной терапии.Nat Med. 2018; 24: 541-550. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 26.
Blank CU, Haanen JB, Ribas A, Schumacher TN. «Иммунограмма рака». Наука. 2016; 352: 658-660. [PubMed] [Google Scholar] 27.
Карасаки Т., Нагаяма К., Кувано Х. и др. Иммунограмма цикла рак-иммунитет: к персонализированной иммунотерапии рака легких. J Thorac Oncol. 2017; 12: 791-803. [PubMed] [Google Scholar] 28.
ван Дейк Н., Фунт С.А., Бланк К.Ю., Паулс Т., Розенберг Дж. Э., ван дер Хейден МС. Иммунограмма рака как основа персонализированной иммунотерапии уротелиального рака.Eur Urol. 2019; 75: 435-444. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 29.
Хьюго В., Зарецкий Ю.М., Сан Л.Ю. и др. Геномные и транскриптомные особенности ответа на терапию анти-PD-1 при метастатической меланоме. Клетка. 2016; 165: 35-44. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 30.
Барби Д.А., Тамайо П., Бем Дж. С. и др. Систематическая интерференция РНК показывает, что онкогенные раковые образования, вызванные KRAS, требуют TBK1. Природа. 2009; 462: 108-112. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 31.
Ньюман А.М., Лю К.Л., Грин М.Р. и др.Надежный подсчет клеточных субпопуляций из профилей тканевой экспрессии. Нат методы. 2015; 12: 453-457. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 32.
Лоран С., Чармпи К., Гравелл П. и др. Несколько паттернов иммунного ускользания при неходжкинских лимфомах. Онкоиммунология. 2015; 4: e1026530. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 33.
Ангелова М., Чароентонг П., Хакл Х. и др. Характеристика иммунофенотипов и антигеномов колоректального рака выявляет различные механизмы ускользания от опухоли и новые мишени для иммунотерапии.Genome Biol. 2015; 16:64. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 34.
Enbabaolu Y, Gejman RS, Winer AG, et al. Характеристика иммунного микроокружения опухоли при светлоклеточном почечно-клеточном раке позволяет идентифицировать прогностические и иммунотерапевтически важные сигнатуры информационной РНК. Genome Biol. 2016; 17: 231. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 35.
Киштон Р.Дж., Сукумар М, Рестифо Н.П. Метаболическая регуляция продолжительности жизни и функции Т-клеток при иммунотерапии опухолей. Cell Metab. 2017; 26: 94-109. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 36.Патель С.А., Минн А.Дж. Комбинированная терапия рака с блокадой иммунных контрольных точек: механизмы и стратегии. Иммунитет. 2018; 48: 417-433. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 37.
Нагалакшми У., Варн К., Снайдер М. RNA ‐ Seq: метод всестороннего анализа транскриптомов. Curr Protoc Mol Biol. 2010; Глава 4: Блок 4.11.11-13. [PubMed] [Google Scholar] 39.
Аббас А.Р., Болдуин Д., Ма Й. и др. Иммунный ответ in silico (IRIS): иммуноспецифические гены, идентифицированные из сборника данных экспрессии микрочипов.Genes Immun. 2005; 6: 319-331. [PubMed] [Google Scholar] 40.
Бехт Э., Хиральдо Н.А., Лакруа Л. и др. Оценка численности популяции проникающих в ткани популяций иммунных и стромальных клеток с использованием экспрессии генов. Genome Biol. 2016; 17: 218. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 41.
Cursons J, Souza ‐ Fonseca ‐ Guimaraes F, Foroutan M, et al. Сигнатура гена, предсказывающая инфильтрацию естественных клеток-киллеров и улучшающая выживаемость пациентов с меланомой. Cancer Immunol Res. 2019; 7: 1162-1174. [PubMed] [Google Scholar] 42.Нирмал А.Дж., Риган Т., Ши ББ, Хьюм Д.А., Симс А.Х., Фриман Т.К. Сигнатуры генов иммунных клеток для профилирования микросреды солидных опухолей. Cancer Immunol Res. 2018; 6: 1388-1400. [PubMed] [Google Scholar] 43.
Tosolini M, Pont F, Poupot M и др. Оценка количества лимфоцитов TCRVgamma9Vdelta2 gammadelta, инфильтрирующих опухоль, путем деконволюции микроматриц рака человека. Онкоиммунология. 2017; 6: e1284723. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 44.
Чароентонг П., Финотелло Ф, Ангелова М. и др.Иммуногеномный анализ рака выявляет взаимосвязь между генотипом и иммунофенотипом и предикторы реакции на блокаду контрольных точек. Cell Rep.2017; 18: 248-262. [PubMed] [Google Scholar] 45.
Schelker M, Feau S, Du J, et al. Оценка содержания иммунных клеток в опухолевой ткани с использованием данных одноклеточной РНК-seq. Nat Commun. 2017; 8: 2032. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

Новый метод оценки, основанный на иммунограммах РНК-Seq, описывающих индивидуальные взаимодействия рака и иммунитета

Cancer Sci.2020 ноя; 111 (11): 4031–4040.

,
1
,

2
,
1
,
1
,
3
,

4
и
1
,

2

Юкари Кобаяши

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

2
Подразделение многоуровневой интеграции данных онкологической иммунологии,
Программа Центра инноваций в области медицины,
РИКЕН,
Токио
Япония,

Ёсихиро Кушихара

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

Нориюки Сайто

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

Шигео Ямагути

3
Отделение хирургии,
Медицинский факультет Университета Кейо,
Токио
Япония,

4
cБиоинформатика,
Токио
Япония,

Казухиро Какими

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

2
Подразделение многоуровневой интеграции данных онкологической иммунологии,
Программа Центра инноваций в области медицины,
РИКЕН,
Токио
Япония,

1
Отделение иммунотерапии,
Больница Токийского университета,
Токио
Япония,

2
Подразделение многоуровневой интеграции данных онкологической иммунологии,
Программа Центра инноваций в области медицины,
РИКЕН,
Токио
Япония,

3
Отделение хирургии,
Медицинский факультет Университета Кейо,
Токио
Япония,

4
cБиоинформатика,
Токио
Япония,

Автор, ответственный за переписку. * Переписка
Казухиро Какими, отделение иммунотерапии, больница Токийского университета, 7-3-1 Хонго, Бункё-Ку, Токио 113-8655, Япония.
E-mail: [email protected],

Поступила в редакцию 16.07.2020; Пересмотрено 13 августа 2020 г .; Принято 2020 14 августа

Copyright © 2020 Авторы. Наука о раке , опубликованная John Wiley & Sons Australia, Ltd от имени Японской онкологической ассоциации. Это статья в открытом доступе на условиях http: // creativecommons.org / licenses / by-nc-nd / 4.0 / License, которая разрешает использование и распространение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы, использования в некоммерческих целях и без каких-либо модификаций или адаптаций. другими статьями в PMC.

Abstract

Из-за сложности взаимодействий между раком и иммунной системой, комбинации биомаркеров потребуются для прогнозирования индивидуальных ответов пациента на лечение и для мониторинга комбинированных стратегий для преодоления устойчивости к лечению.С этой целью «иммунограмма» была предложена в качестве комплексной основы для регистрации всех соответствующих иммунологических переменных. Здесь мы разработали метод преобразования транскриптомных данных в оценки иммунограммы (IGS). Эта иммунограмма включает 10 молекулярных профилей, состоящих из врожденного иммунитета, прайминга и активации, ответа Т-клеток, ответа интерферона γ (IFNG), ингибирующих молекул, регуляторных Т-клеток, миелоидных супрессорных клеток (MDSC), распознавания опухолевых клеток, пролиферации и т. Д. и гликолиз.Используя гены, связанные с этими 10 параметрами, мы применили анализ обогащения набора генов с одним образцом (ssGSEA) к 9417 массивным данным RNA-Seq от 9362 больных раком с 29 различными видами солидного рака в Атласе генома рака (TCGA). Показатели обогащения были нормализованы по z-шкале (Z) для каждого типа рака или всей когорты TCGA. IGS был определен формулой IGS = 3 + 1,5 × Z , чтобы пациенты были хорошо распределены по диапазону баллов от 1 до 5. Иммунограммы, построенные таким образом для всех отдельных пациентов во всей когорте TCGA, могут быть Доступно на веб-сайте «The RNA-Seq based Cancer Immunogram Web» (https: // yamashige33.shinyapps.io/immunogram/).

Ключевые слова: GSEA, иммунограмма, RNA-Seq, TCGA, опухолевый иммунитет

Abstract

Мы предлагаем новый метод подсчета баллов и визуализации для «иммунограммы» для оценки статуса иммунитета к раку отдельных пациентов с использованием большого набора данных TCGA и RNA-Seq каждого пациента. Иммунограммы для каждого человека будут полезным инструментом для точной иммуноонкологии, хотя их применение требует подтверждения в клинических испытаниях.

Сокращения
ACC
надпочечниковой карцинома
BLCA
мочевого пузыря уротелиальная карцинома
BRCA
молочной железы инвазивной карциномы
CESC
шейки плоскоклеточный рак и эндоцервикса аденокарциномы
ХОЛ
холангиокарцинома
COAD
аденокарцинома толстой кишки
CTS
тип рака
ESCA
карцинома пищевода
fpkm
фрагментов на килобазу экзона на миллион считываний картировано

GBM

карциномы карциномы головы

HbM

глиомобластов
ICI
Ингибиторы иммунных контрольных точек
IGS
Показатели иммунограммы
KICP
хромофоб почек
KIRC
почка почечная светлоклеточная карцинома,

клеточная

KIRP36 почечная pc арцинома
LGG
глиома головного мозга низшей степени злокачественности
LIHC
гепатоцеллюлярная карцинома печени
LUAD
аденокарцинома легкого
LUSC
плоскоклеточная карцинома 904-ES 9036 карцинома миотиэпид
MSigDB
Molecular Подписи базы данных
О.В.
яичников серозный цистаденокарцинома
PAAD
поджелудочной железы аденокарциномы
PAN
пан-рак
PCPG
феохромоцитома и параганглиома
PRAD
аденокарциномы простаты
READ
аденокарцинома прямой кишки
SARC
саркома
SKCM
кожная меланома кожи
ssGSEA
анализ пополнения набора генов с одним образцом
STAD
аденокарцинома желудка

435 Раковый геном Атлас

THCA
карцинома щитовидной железы
TME
микросреда опухоли
UCEC
карцинома тела матки эндометрия
UCS
карцинома матки

435 1ВВЕДЕНИЕ

Иммунотерапия ингибиторами иммунных контрольных точек (ICI) полностью изменила терапевтический ландшафт многих типов солидных опухолей.
1
Несколько комбинаций иммунотерапии с химиотерапией,
2
,
3
,
4
препаратов молекулярного таргетинга,
5
или комбинации различных ICI
6
,
7
теперь одобрены для лечения различных видов рака первой линии. Однако не все типы рака одинаково хорошо реагируют на ICI, и даже при ответных формах рака только часть пациентов испытывает устойчивый ответ и благоприятные долгосрочные результаты.Это связано с тем, что первичная и приобретенная резистентность встречается у значительной части пациентов с различными типами рака.
8

Следовательно, крайне важно установить надежные прогностические биомаркеры, чтобы отличить респондентов ICI от неответчиков, которые могут нести ненужные расходы и токсичность, а также определить кандидатов для рациональной комбинированной терапии.
9
В настоящее время бремя мутаций опухоли
10
,
11
,
12
и экспрессия PD-L1
13
,
14
— это две основные переменные, используемые в качестве биомаркеров, которые были подтверждены в клинических испытаниях фазы III.Кроме того, в качестве биомаркеров было предложено несколько других факторов, связанных с ответом или резистентностью к ICI для разных типов рака, на основании молекулярного профилирования рака, леченного различными иммунотерапевтическими методами. К ним относятся фенотип с иммунным воспалением,
15
,
16
экспрессия генов сигнального пути Т-клеток, таких как IFNγ,
17
микроспутниковая неустойчивость,
18
соматических изменений числа копий,
19
разнообразие человеческого лейкоцитарного антигена (HLA) класса I,
20
Изменение клональности репертуара Т-клеток,
21 год
передача сигналов WNT ‐ β ‐ catenin,
22
экспрессия TGFβ,
23
и даже комменсальная микробиота.
24

Однако ни один из вышеперечисленных биомаркеров не является достаточным для идентификации отдельных пациентов, которым, вероятно, будет полезна иммунотерапия. В отличие от традиционных методов лечения рака, иммунотерапия, включая ICI, не нацелена непосредственно на опухолевые клетки; вместо этого они воздействуют на опухолевые клетки через иммунную систему пациента или микроокружение опухоли (TME).
25
Следовательно, различные компоненты, которые влияют на взаимодействие опухоли с иммунитетом, необходимо учитывать при разработке прогностических биомаркеров для иммунотерапии.Для этой цели критически важен всесторонний анализ множества различных функциональных путей и молекулярных сетей, которые выявляют интегрированные механизмы опухолевых иммунных взаимодействий. Необходимо учитывать общий и местный иммунный статус рака у каждого пациента. С этой целью Бланк и др. Предложили концепцию иммунограммы рака, которая объединяет многопараметрические биомаркеры для визуализации иммунологического статуса отдельного пациента.
26 год
Мы применили эту концепцию к пациентам с раком легких и разработали иммунограмму, отражающую цикл рака-иммунитета.
27
С тех пор van Dijk et al сообщили об иммунограммах, информативных специально для пациентов с уротелиальным раком.
28 год

Хотя иммунограммы могут быть полезны для визуализации ландшафта микросреды опухоли и скомпрометированных этапов противоопухолевого иммунитета у каждого пациента, и Blank et al, и van Dijk et al только теоретизировали, что они могут быть полезны для пациентов, но не тестировали понятие в клинической практике. Напротив, мы проанализировали реальные данные о пациентах с раком легких для создания иммунограмм с потенциальным применением для персонализированной иммунотерапии.Однако в предыдущей версии нашей иммунограммы параметры были нормализованы и подсчитаны внутри когорты; поэтому этот подход нельзя было применить к другим когортам. Таким образом, в настоящем исследовании мы использовали данные РНК-Seq из когорты ракового генома (TCGA) в качестве стандарта и создали шкалу баллов для количественной оценки параметров, включенных в иммунограмму. Здесь мы предлагаем новый универсальный метод оценки для построения таких индивидуальных иммунограмм.

2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1. Данные и анализ.

Данные

RNA-Seq для 29 солидных опухолей из TCGA были загружены через портал Genomic Data Commons Data Portal (https://portal.gdc.cancer.gov/) (n = 9417). Набор данных General Research Use in TCGA access в качестве проекта под названием № 12517: «Иммунограмма для персонализированной иммунотерапии рака» был одобрен NIH (№ 49374-7). Для субъектов с несколькими доступными данными RNA-Seq данные среднего количества были преобразованы в количество фрагментов на килобазу экзона на миллион отображенных считываний (fpkm) и использованы для анализа обогащения набора генов (GSEA).Данные по РНК-Seq для 28 опухолей от 27 пациентов с меланомой, получавших лечение анти-PD-1, были получены из Gene Expression Omnibus (номер доступа: {«type»: «entrez-geo», «attrs»: {«text»: » GSE78220 «,» term_id «:» 78220 «}} GSE78220).
29
Оценка обогащения получена с использованием метода анализа обогащения набора генов по одной выборке (ssGSEA)
30
с пакетом R ssGSEA 2.0 (https://github.com/broadinstitute/ssGSEA2.0) и программным обеспечением R версии 3. 6. 0.

2.3. Статистический анализ

Были рассчитаны коэффициенты корреляции Спирмена между любой парой наборов генов или осями для иммунограммы.Результаты интерпретировались в соответствии со степенью ассоциации как сильная (= 0,7-1), умеренная (= 0,5-0,7) или низкая (<0,5) после принятия во внимание значимых значений корреляции (или). Иерархическая кластеризация (метод Уорда) выполнялась с использованием JMP Pro15.0.0 (SAS Institute Inc).

3. РЕЗУЛЬТАТЫ

3.1. Выбор набора генов для иммунограмм

Иммунограмма — это гибкая система, иллюстрирующая иммунологический статус каждого пациента путем принятия любых и всех соответствующих параметров.Здесь мы изображаем иммунограмму на радиолокационном графике с десятью осями, чтобы обеспечить полезный снимок иммунного ландшафта в микросреде опухоли отдельного пациента (рисунок). Эти десять молекулярных профилей представляют собой врожденный иммунитет: естественные клетки-киллеры (NK) (ось 1), праймирование и активация: дендритные клетки (DC) (ось 2), Т-клетки: CD8 + Т-клеточный ответ (ось 3), интерферон γ. (IFNG) ответ (ось 4), ингибирующие молекулы (ось 5), ингибирующие клетки (регуляторные Т-клетки [Tregs], ось 6), ингибирующие клетки (супрессорные клетки миелоидного происхождения [MDSCs], ось 7), распознавание опухолевых клеток. : процессинг и презентация антигена (ось 8), пролиферация (ось 9) и гликолиз (ось 10).Все эти пути важны для развития противоопухолевых иммунных ответов. Чтобы количественно оценить эти молекулярные профили, была проведена ssGSEA для объемных данных РНК-Seq (таблица, таблица S1).

Иммунограмма радиолокационных участков. Чтобы изобразить молекулярные профили микросреды опухоли у каждого пациента, 10 параметров, связанных с этим процессом, были оценены и нанесены на радарный график. Они состоят из врожденного иммунитета (ось 1), праймирования и активации (ось 2), ответа Т-клеток (ось 3), ответа IFNG (ось 4), ингибирующих молекул (ось 5), регуляторных Т-клеток (Treg, ось 6), супрессорные клетки миелоидного происхождения (MDSC, ось 7), распознавание и представление опухолевых клеток (ось 8), пролиферация (ось 9) и гликолиз (ось 10), все они важны для развития противоопухолевых иммунных ответов

Таблица 1

Набор генов для 10-осевой иммунограммы

9099 активированных (314) 9069 Праймирование и активация
Ось Иммунологический параметр Имя набора генов
1 Врожденный иммунитет LM22 NK-клетки

Дендритные клетки LM22 активированы (31)
3 Т-клетки LM22 Т-клетки CD8 (31)
4 Ответ IFNG ГАЛЛМАКОВЫЙ ИНТЕРФЕРОН igDB)
5 Ингибирующие молекулы Набор генов иммунного ускользания (IEGS) иммунный ускользание (32)
6 Ингибирующие клетки (Tregs) LM22 T-клетки 31 регуляторные (Tregs) (Tregs) (Tregs) (Tregs)
7 Ингибирующие клетки (MDSC) Angelova_MDSC (33)
8 Распознавание опухолевых клеток РЕАКТОМ КЛАСС I MHC MEDIATED 906 MSigation

ПРОЦЕСС ПРОЦЕССА

РЕАКТОМНАЯ РЕПЛИКАЦИЯ ДНК (MSigDB)
10 Гликолиз ГЛИКОЛИЗ ПО ХОЛЛМАРКУ (MSigDB)

Для количественной оценки NK-клеток, наборов генов, TK + T-клеток, CD-лимфоцитов L-K + 90, CD-8, 90-M, 90 -328 были использованы.
31 год
Наборы генов для ответа IFNG, распознавания опухолевых клеток: процессинг и представление антигена, пролиферация и гликолиз были выбраны из базы данных молекулярных сигнатур (MSigDB, https://www.gsea‐msigdb.org/gsea/msigdb/index.jsp ). Набор генов для ингибирующих молекул использовали из набора генов иммунного ускользания (IEGS).
1
,
2
,
32
Для MDSC мы следовали опубликованному набору генов Angelova et al.
33
Мы проверили эти выбранные наборы генов, сравнив их с аналогичными наборами генов, доступными в литературе (Таблица S2).В качестве тестовой выборки мы использовали данные RNA-Seq 103 пациентов с меланомой из TCGA и запустили ssGSEA для получения оценок обогащения. Например, мы сравнили 12 наборов генов, связанных с NK-клетками, с помощью корреляционного анализа Спирмена, чтобы проверить набор генов для оси 1 (рисунок). Большинство наборов генов показали сильную линейную корреляцию друг с другом, за исключением того, о котором сообщил enbabaolu et al.
34
Набор генов NK-клеток LM22 хорошо коррелировал с другими наборами генов. Аналогичным образом наборы генов для других осей были оценены с помощью корреляционного анализа Спирмена, и их достоверность была подтверждена (рис.S1).

Матрица точечной диаграммы для корреляционного анализа Спирмена наборов генов для оси 1. Данные RNA-Seq 103 пациентов с меланомой из Атласа генома рака (TCGA) были подвергнуты анализу обогащения набора генов с одним образцом (ssGSEA) с 12 наборами генов. связанные с врожденным иммунитетом: Abbas_NK_cells,
39
Becht_NK_cells,
40
GO: 0045087_innate_immune_response (AmiGo2), Huntington_NK_cells,
41 год
Ангелова_Клетки,
33
ImSig_NK_cells,
42
LM22_NK_cells_activated,
31 год
LM22_NK_activated_resting,
31 год
LM7_NK_cells,
43 год
Charoentong_NK_cells,
44 год
Schelker_NK_cells,
45
и Şenbabaoğlu_NK_cells.
34
Корреляции этих наборов генов были проанализированы с помощью корреляционного анализа Спирмена. Анализ парных корреляций 12 наборов генов представлен в матрице точечной диаграммы, которая содержит все попарные данные оценок ssGSEA с указанными наборами генов. Двумерные корреляции для набора данных показаны с цветовой кодировкой следующим образом: темно-красный связан с коэффициентом корреляции Спирмена, R , равным 1, а темно-синий связан с R = -1

3.2. Преобразование оценок обогащения ssGSEA в оценки иммунограммы

Для построения иммунограммы метод оценки зависит от наличия надежных стандартных значений для каждой оси. С этой целью мы использовали данные 9417 RNA-Seq от 9362 больных раком с 29 различными видами солидного рака в наборе данных TCGA. К ним относятся инвазивная карцинома молочной железы (BRCA), карцинома тела матки (UCEC), светлоклеточная карцинома почек (KIRC), аденокарцинома легких (LUAD), глиома головного мозга (LGG), карцинома щитовидной железы (THCA), голова и шея. плоскоклеточный рак (HNSC), плоскоклеточный рак легкого (LUSC), аденокарцинома простаты (PRAD), кожная меланома (SKCM), аденокарцинома толстой кишки (COAD), уротелиальная карцинома мочевого пузыря (BLCA), аденокарцинома желудка (STAD), яичниковая карцинома (OV), гепатоцеллюлярная карцинома печени (LIHC), плоскоклеточная карцинома шейки матки и эндоцервикальная аденокарцинома (CESC), папиллярно-клеточная карцинома почек (KIRP), саркома (SARC), феохромоцитома и параганглиома, аденокарцинома прямой кишки (PCPAD), панкреатокарцинома (PAAD) аденокарцинома (READ), мультиформная глиобластома (GBM), карцинома пищевода (ESCA), мезотелиома (MESO), увеальная меланома (UVM), хромофоб почек (KICP), карциносаркома матки (UCS), холангиокорцинома (CHOL) и холангиокорцинома нома (АСС) (таблица).Данные РНК-Seq были подвергнуты ssGSEA с 10 наборами генов, упомянутыми выше (таблица).

Таблица 2

Пациенты с 29 солидными формами рака из Атласа генома рака (TCGA)

инвазивный рак груди 9069 BRCA LUAD

6

6

304

9068oc6

Тип рака Аббревиатура Количество пациентов Количество образцов
1091 1097
Карцинома тела матки эндометрия UCEC 543 547
Почечный светлоклеточный рак

513 524
Глиома головного мозга более низкого уровня LGG 511 511
Карцинома щитовидной железы ТГКА 8 5099 9069 9069 ТГКА 8 5099 9069 9069

HNSC 500 50 0
Плоскоклеточная карцинома легкого LUSC 501 501
Аденокарцинома простаты PRAD 495 498

9069 9069 Кожа 9069

9069 9069

9069

9069

аденокарциномы толстой кишки COAD 456 469
мочевого пузыря уротелиальная карциномы BLCA 408 412
Желудок аденокарциномы STAD 375 375
яичников серозная цистаденокарцинома OV 374 374
Гепатоцеллюлярная карцинома печени LIHC 371 371
эндоклеточная карцинома

Цервикарцинома

Сквамоклеточная карцинома
Цервячно-клеточная

694

Папиллярно-клеточная карцинома почек KIRP 288 288
Саркома SARC 259 259
PCC

панкреатической аденокарциномы PAAD 177 177
колоректальной аденокарциномы ЧТЕНИЕ 166 166
глиобластомы GBM 154 155
карцинома пищевода ESCA 161 161
Мезотелиома MESO 86 86
Увеальная меланома UVM 80 9069 Почек

65
Карциносаркома матки UCS 56 56
Холангиокарцинома CHOL 36 45
9362 9417

Для оценки иммунограммы была применена нормализация z-показателя к оценкам обогащения ssGSEA . Из-за значительных различий в профилях экспрессии генов между типами рака, нормализация была выполнена в подгруппах пациентов с каждым типом рака или во всей когорте TCGA. Таким образом, мы построили две иммунограммы для каждого пациента: иммунограмму, специфичную для определенного типа рака (CTS), и иммунограмму пан-рака (PAN). Среднее (M CTS ) и стандартное отклонение (SD CTS ) значения баллов обогащения были рассчитаны для подгрупп пациентов с каждым типом рака или значения M PAN и SD PAN баллов обогащения всех TCGA. пациенты с 29 типами рака для панкологического анализа.Оценка обогащения (ES n ) оси n у каждого пациента была преобразована в z-оценку Z CTS, n или Z PAN, n и затем преобразована в оценку иммунограммы IGS. CTS, n или IGS PAN, n по следующей формуле.

ZCTS или PAN, n = ESn ‐ MCTS или PAN, n / SDCTS или PAN, nIGSCTS или PAN, n = 3 + 1,5 × ZCTS или PAN, nn = 1∼10CTS = BRCA, UCEC, KIRC, LUAD, LGG, THCA, HNSC, LUSC, PRAD, SKCM, COAD, BLCA, STAD, OV, LIHC, CESC, KIRP, SARC, PCPG, PAAD, READ, GBM, ESCA, MESO, UVM, KICH, UCS, CHOL, ACC

дюймов Для каждого пациента IGS для всех осей были определены с помощью этих формул и нанесены на радарную диаграмму для создания иммунограмм, специфичных для типа рака или пан-рака.Нижний и верхний пределы IGS были установлены на 1 и 5. По определению IGS = 3 представляет ES, эквивалент среднего ES для когорты TCGA, а IGS = 4.5 или IGS = 1.5 представляет ES, эквивалент среднего плюс или минус одна SD. IGS был определен таким образом, чтобы пациенты были хорошо распределены в диапазоне от 1 до 5. Затем мы разработали доступную в Интернете базу данных под названием «Сеть иммунограмм рака на основе RNA-Seq с результатами 9362 больных раком в Когорта TCGA (https: // yamashige33.shinyapps.io/immunogram/). У каждого пациента есть своя собственная дискретная иммунограмма, что свидетельствует о том, что иммунный ответ и микроокружение опухоли уникальны для каждого человека.

3.3. Типоспецифический тип рака и иммунограммы панк-рака

В качестве примера на рисунке показаны иммунограммы (IG PAN и IG CTS ) для одного пациента в TCGA с LUAD, KIC, SKCM, BRCA, PRAD или LGG. . Для каждого пациента формы рака, специфичного к типу (IG CTS ) и рака панкреатита (IG PAN ), различаются.Некоторые опухоли богаты инфильтрацией Т-лимфоцитов и обозначаются как «горячие», тогда как «холодные» опухоли не имеют таких инфильтраций. В панкономическом анализе объединены все данные пациентов с горячими и холодными опухолями. Следовательно, M PAN выше, чем M CTS для типов опухолей, в которых преобладают холодные опухоли. Обратное верно для типов с преобладанием горячей опухоли. Как показано на фигуре, внешние области IG PAN для LUAD и KIRC более протяженные, чем у соответствующих IG CTS , что позволяет предположить, что эти опухоли иммунологически горячие.Напротив, IG PAN для PRAD и LGG кажутся сжатыми по сравнению с соответствующими IG CTS , что позволяет предположить, что эти опухоли иммунологически холодные. IG PAN подходит для сравнения иммунологического статуса при разных типах рака, тогда как с помощью IG CTS мы можем сравнивать тонкие индивидуальные различия во внутриопухолевых иммунных ответах между пациентами с одними и теми же типами рака.

Пан-рак и иммунограммы, специфичные для конкретного типа рака.У каждого пациента могут быть изображены две иммунограммы на основе различных нормализованных баллов, пан-рака и специфичного для типа рака. Показаны иммунограммы случайно выбранного пациента с LUAD (A), KIRC (B), SKCM (C), BRCA (D), PRAD (E) и LGG (F) из Атласа генома рака (TCGA). ID корпуса TCGA отображается на панели. 1. Врожденный иммунитет, 2. Прайминг и активация, 3. Т-клетки, 4. Ответ IFNG, 5. Ингибирующие молекулы, 6. Ингибирующие клетки (Treg), 7. Ингибирующие клетки (MDSC), 8. Распознавание опухолевых клеток, 9 .Распространение, 10. Гликолиз. BRCA, инвазивная карцинома груди; KIRC, почечный светлоклеточный рак; LGG, глиома головного мозга низшей степени злокачественности; LUAD — аденокарцинома легкого; PRAD, аденокарцинома простаты; SKCM, кожная меланома кожи

3.4. Общий обзор иммунных ответов при каждом типе рака

Чтобы получить общий обзор иммунных ответов, специфичных для данного типа рака, мы создали вымышленных пациентов, представляющих 29 типов рака в когорте TCGA, предоставив M CTS, n для их ES n .Когда мы изображаем IG CTS у этих вымышленных пациентов, все иммунограммы показывают правильные декагоны со всеми осями, равными точке 3,0. IG PAN для этих пациентов показаны на рисунке. Иерархическая кластеризация этих «пациентов» по ​​их IGS показала, что MESO, LUAD, KIRC, PAAD, LUSC, CESC и HNSC достаточно иммуногенны, в то время как UCS, GBM, ACC, PRAD, KICH, PCPG, UVM и LGG иммунологически неактивны. . Эти результаты согласуются с клиническим опытом, что отражено в одобрении ингибиторов контрольных точек для этих иммуногенных типов рака (за исключением PAAD).

Иммунограммы панк-рака для вымышленных пациентов с 29 солидными формами рака. А. Пан-рак иммунограммы были созданы для 29 вымышленных пациентов со средними показателями обогащения соответствующего типа рака. B, Иерархическая кластеризация этих пациентов по методу Варда с использованием 10 баллов иммунограммы. Данные показаны со следующей цветовой кодировкой: темно-красный соответствует баллу иммунограммы (IGS), равному 5, а темно-синий соответствует IGS = 1

3.5. Иммунограммы для персонализированной иммуноонкологии

Оси 1-4 представляют ряд динамических процессов, участвующих в индукции противоопухолевых иммунных ответов, а ось 8 важна для распознавания Т-клетками опухолевых клеток, тогда как гены, относящиеся к осям 5-7, являются рассматривается как тормозящие контррегуляторы.Поэтому эти оси часто перемещаются вместе. Чтобы изучить корреляцию между всеми 10 осями иммунограммы, все IGS PAN из 9417 пациентов были подвергнуты корреляционному анализу Спирмена. Как показано на рисунке, коэффициенты корреляции между осями 1-6 были> 0,7. Эти результаты можно интерпретировать как означающие, что выбора только одного параметра в пределах осей 1-6 будет достаточно для включения в иммунограмму. Это может быть так, если мы оценим иммунный ответ в целом. Однако это также может вводить в заблуждение, если эти параметры не являются избыточными и необходимы для оценки иммунологического статуса каждого пациента.Примеры пациентов с раком легких, показанные на рисунке, демонстрируют, что каждая ось ведет себя по-разному. В случае TCGA ‐ 86‐8671‐01A оси 1‐7 были одинаково высокими (рисунок), но в TCGA ‐ 86‐8359‐01A оси 1 и 3 были высокими, а оси 2, 4 и 5 были низкими. . Оси 1, 3 и 6 были низкими, а оси 2, 4 и 5 были высокими в TCGA ‐ 97‐8175‐01A. У трех других пациентов наблюдаются дополнительные различные модели иммунограммы. Эти результаты показывают, что все эти параметры необходимы для понимания противоопухолевого иммунитета у каждого отдельного пациента, поскольку комбинированная иммунотерапия может быть выбрана для нацеливания на каждый из различных выявленных нарушенных процессов, идентифицированных с помощью подробной иммунограммы.

Иммунограммы для отдельных пациентов. A. Показатели иммунограммы по каждой оси из данных 9417 пациентов были подвергнуты корреляционному анализу Спирмена. Анализ парных корреляций каждой оси иммунограммы представлен в матрице тепловой карты, которая содержит все попарные данные указанных осей. Двумерные корреляции для набора данных показаны с цветовым кодированием следующим образом: темно-красный связан с коэффициентом корреляции Спирмена, R , равным 1, а темно-синий связан с R = -1.B, Специфические иммунограммы рака легких шести пациентов. Идентификаторы случаев в Атласе генома рака (TCGA) показаны на панели. C, Иммунограммы пациентов с меланомой, получавших терапию анти-PD-1 (когорта Hugo et al.,
29
). Было показано шесть неответчиков. См. Также рис. S2. 1. Врожденный иммунитет, 2. Примирование и активация, 3. Т-клетки, 4. Ответ IFNG, 5. Ингибирующие молекулы, 6. Ингибирующие клетки (Treg), 7. Ингибирующие клетки (MDSC), 8. Распознавание опухолевых клеток, 9 Пролиферация, 10. Гликолиз

Мы проанализировали данные РНК-Seq для 28 опухолей до лечения от пациентов с меланомой, которые получали анти-PD-1 ICI.
29
Иммунограммы были изображены в этих опухолях до лечения (Рисунок S2). Затем мы сосредоточились на пациентах, не отвечающих на лечение (с прогрессирующим заболеванием) (рисунок), и изучили, можем ли мы порекомендовать потенциальную комбинированную иммунотерапию этим неответчикам с помощью иммунограммы. Иммунограммы Pt10 и Pt12 отображали типичную картину иммунограммы холодных опухолей. Стратегии индукции Т-клеточного ответа в опухоли, например противораковая вакцина или онколитическая виротерапия, можно рекомендовать в сочетании с ICI.Кроме того, гликолиз отличался от других осей в Pt10. Ответу Т-клеток препятствует высокая потребность опухолевых клеток в энергии, что является терапевтической мишенью для комбинированной иммунотерапии.
35 год
Ось 6 (Treg) и ось 7 (MDSC) были высоки в Pt25 и Pt16, соответственно, предполагая, что стратегии истощения Treg или MDSC могут быть рекомендованы этим пациентам. В Pt14 и Pt23 ось 9 (пролиферация) была высокой, что позволяет предположить, что молекулярная таргетная терапия или химиотерапия, которые подавляют пролиферацию опухолевых клеток, могут быть объединены с ICI.Хотя эти предложения требуют подтверждения в клинических испытаниях, иммунограмма считается отличной платформой для персонализированной иммуноонкологии.

4. ОБСУЖДЕНИЕ

Концепция иммунограммы рака привлекла большое внимание с тех пор, как Бланк и др. Предложили использовать радиолокационные графики в качестве основы для описания разнообразия взаимодействий между раком и иммунитетом у каждого отдельного пациента.
26
Хотя их потенциальная ценность широко признана, не было разработано универсального метода оценки для построения иммунограмм в реальных условиях.Здесь мы предлагаем новый метод оценки, основанный на данных RNA-Seq и применении ssGSEA для количественной оценки параметров, связанных с противоопухолевым иммунитетом. Мы создали доступную в Интернете базу данных «Сеть раковых иммунограмм на основе RNA-Seq» (https://yamashige33.shinyapps.io/immunogram/) с результатами 9362 больных раком (данные 9417 RNA-Seq) из когорты TCGA. .

Хотя иммунные реакции, специфичные для определенного типа рака, можно оценить и сравнить с помощью анализа иммунограммы (рисунок), реальная ценность использования иммунограмм будет заключаться в персонализированной иммуноонкологии.Действительно, мы можем легко увидеть, что паттерны иммунограммы сильно различаются между пациентами, даже с одним и тем же типом рака, что отражает гетерогенность иммунных ответов и TME у каждого человека (рисунки и, основанная на RNA-Seq Сеть иммунограмм рака). Как показано на рисунке, например, иммунограмма для TCGA-86-8671-01A предполагает ранее существовавшие ответы Т-клеток, но индуцированные опухолью иммуносупрессивные молекулы и клетки в качестве контррегуляторов. Можно ожидать, что для этих пациентов ICI будет эффективным.С другой стороны, низкие баллы по праймированию и активации и высокие баллы для Treg, наблюдаемые у пациента TCGA ‐ 86‐8359‐01A, позволяют предположить, что может быть рекомендована комбинированная терапия с вакцинами DC и терапия истощения Treg. Как только мы сможем идентифицировать нарушенные этапы противоопухолевого иммунного ответа у каждого пациента индивидуально, мы сможем лучше выбрать некоторые из нескольких препаратов, которые уже были разработаны и одобрены для клинического использования при лечении определенных форм рака, чтобы преодолеть эти препятствия.
36
Используя иммунограммы опухолей, не отвечающих на ICI (рисунок), мы могли указать на нарушенный этап, который может быть потенциальной целью для комбинированной терапии у каждого пациента. Иммунограммы для каждого человека будут полезным инструментом для точной иммуноонкологии, хотя их применение требует подтверждения в клинических испытаниях.

Для получения информативных иммунограмм требуется всесторонняя оценка и интеграция множества потенциально иммунных факторов. С этой целью гибкость подходов, основанных на RNA-seq, идеальна.RNA-Seq предоставляет исчерпывающие данные о транскриптоме,
37
Оценка
и ssGSEA обеспечивает полезный подход для количественной оценки выбранных молекулярных сигнатур в транскриптоме образца.
30
Существует коллекция аннотированных наборов генов, доступных для GSEA, например, База данных молекулярных сигнатур (MSigDB). Можно дополнить иммунограмму новыми соответствующими биомаркерами и легко протестировать различные комбинации наборов генов, выбрав другие панели генов для создания различных иммунограмм.Например, иммунограммы для признаков рака также могут быть составлены путем принятия наборов генов для восьми признаков: поддержание пролиферативной передачи сигналов, уклонение от супрессоров роста, сопротивление гибели клеток, обеспечение репликативного бессмертия, индукция ангиогенеза, активация инвазии и метастазирования, перепрограммирование энергетического метаболизма, и уклонение от иммунного разрушения.
38

В настоящем исследовании мы описали иммунограмму с 10 осями просто в качестве примера для ознакомления с нашим методом подсчета очков, но, возможно, также потребуется учитывать другие параметры.Эти 10 параметров еще не оптимизированы для разработки прогностических биомаркеров для ICI и для персонализированной комбинированной иммунотерапии. Накапливающиеся данные показывают, что на эффективность ICI влияет сочетание местных и системных факторов, включая биомаркеры, присущие опухоли, хозяину и биомаркеры микросреды. В описанной здесь иммунограмме отсутствуют какие-либо данные о мутационной нагрузке опухоли или другие геномные данные. В нем также отсутствует информация о системных факторах, факторах окружающей среды и данные иммуногистохимии и проточной цитометрии.Эти данные могут быть включены в иммунограмму; однако методы нормализации этих модальностей созданы по-разному и требуют значительных трудозатрат. В будущем мы будем добавлять эти параметры по одному к иммунограмме.

В заключение мы предлагаем новый метод оценки и визуализации для оценки статуса иммунитета к раку отдельных пациентов с использованием большого набора данных TCGA и RNA-Seq для каждого пациента. Это исследование — первое, в котором описан способ изображения иммунограмм с использованием реальных данных пациентов.Иммунограммы, полученные таким образом, являются гибкими и могут включать в себя множество наборов генов, доступных сообществу. Дальнейшее уточнение и проверка таких иммунограмм должны способствовать пониманию иммунологического статуса каждого отдельного пациента для прогнозирования эффективности ICI и индивидуального подбора оптимальной комбинированной иммунотерапии.

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Доктор Какими сообщает о грантах от TAKARA BIO Inc, грантах от MSD, помимо представленных работ; Отделение иммунотерапии больницы Токийского университета финансируется компанией TAKARA BIO Inc.Доктор Ямагути — основатель cBioinformatics. У других авторов нет конкурирующих интересов, о которых следует сообщать.

ЭТИКА

Эта статья не содержит исследований с участием людей, выполненных кем-либо из авторов. Набор данных General Research Use in TCGA access в качестве проекта под названием № 12517: «Иммунограмма для персонализированной иммунотерапии рака» был одобрен NIH (№ 49374-7).

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы выражают благодарность доктору Кодзи Нагаока, доктору Акихиро Хосои, доктору Таро Тешима, госпоже Микико Сибуя и госпоже Джерене Мышеник за техническую помощь.Эта работа проводилась при институциональной поддержке RIKEN. Спонсор не имел никакого отношения к дизайну исследования, сбору и анализу данных, интерпретации, принятию решения о публикации, подготовке рукописи или любому аспекту исследования.

Банкноты

Кобаяши Ю., Кушихара И., Сайто Н., Ямагути С., Какими К. Новый метод оценки, основанный на иммунограммах РНК-Seq, описывающих индивидуальные взаимодействия рака и иммунитета. Cancer Sci. 2020; 111: 4031–4040. 10.1111 / cas.14621
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

ССЫЛКИ

2.Ганди Л., Родригес-Абреу Д., Гаджил С. и др. Пембролизумаб в сочетании с химиотерапией при метастатическом немелкоклеточном раке легкого. N Engl J Med. 2018; 378: 2078-2092. [PubMed] [Google Scholar] 3.
Паз-Арес Л., Люфт А, Висенте Д. и др. Пембролизумаб плюс химиотерапия плоскоклеточного немелкоклеточного рака легкого. N Engl J Med. 2018; 379: 2040-2051. [PubMed] [Google Scholar] 4.
Socinski MA, Jotte RM, Cappuzzo F, et al. Атезолизумаб для лечения первой линии метастатического неплоскоклеточного НМРЛ. N Engl J Med. 2018; 378: 2288-2301.[PubMed] [Google Scholar] 5.
Рини Б.И., Плимак ER, Стус В. и др. Пембролизумаб плюс акситиниб в сравнении с сунитинибом при запущенной почечно-клеточной карциноме. N Engl J Med. 2019; 380: 1116-1127. [PubMed] [Google Scholar] 6.
Ходи Ф.С., Кьярион-Силени В., Гонсалес Р. и др. Ниволумаб плюс ипилимумаб или только ниволумаб по сравнению с одним ипилимумабом при запущенной меланоме (CheckMate 067): 4-летние результаты многоцентрового рандомизированного исследования фазы 3. Ланцет Онкол. 2018; 19: 1480-1492. [PubMed] [Google Scholar] 7.
Мотцер Р.Дж., Таннир Н.М., Макдермотт Д.Ф. и др.Сравнение ниволумаба и ипилимумаба с сунитинибом при запущенной почечно-клеточной карциноме. N Engl J Med. 2018; 378: 1277-1290. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8.
Шарма П., Ху ‐ Лескован С., Варго Дж. А., Рибас А. Первичная, адаптивная и приобретенная устойчивость к иммунотерапии рака. Клетка. 2017; 168: 707-723. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 9.
Гавел Дж. Дж., Човелл Д., Чан Т. А.. Развитие биомаркеров для иммунотерапии ингибиторами контрольных точек. Нат Рев Рак. 2019; 19: 133-150. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 10.Снайдер А., Макаров В., Мергуб Т. и др. Генетическая основа клинического ответа на блокаду CTLA-4 при меланоме. N Engl J Med. 2014; 371: 2189-2199. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 11.
Ризви Н.А., Хеллманн М.Д., Снайдер А. и др. Иммунология рака. Мутационный ландшафт определяет чувствительность к блокаде PD-1 при немелкоклеточном раке легкого. Наука. 2015; 348: 124-128. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 12.
Ван Аллен Э.М., Мяо Д., Шиллинг Б. и др. Геномные корреляты ответа на блокаду CTLA-4 при метастатической меланоме.Наука. 2015; 350: 207-211. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 13.
Топалян С.Л., Таубе Дж.М., Андерс Р.А., Пардолл Д.М. Биомаркеры, управляемые механизмами, для определения блокады иммунных контрольных точек при лечении рака. Нат Рев Рак. 2016; 16: 275-287. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 14.
Гибни Г. Т., Вайнер Л. М., Аткинс МБ. Прогностические биомаркеры для иммунотерапии на основе ингибиторов контрольных точек. Ланцет Онкол. 2016; 17: e542 ‐ e551. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 15.
Хербст Р.С., Сориа Дж-К, Кованец М. и др.Прогностические корреляты ответа на анти-PD-L1 антитело MPDL3280A у онкологических больных. Природа. 2014; 515: 563-567. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 16.
Tumeh PC, Harview CL, Yearley JH и др. Блокада PD-1 вызывает ответы, подавляя адаптивную иммунную резистентность. Природа. 2014; 515: 568-571. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 17.
Гао Дж., Ши Л.З., Чжао Х. и др. Потеря генов пути IFN-гамма в опухолевых клетках как механизм устойчивости к терапии анти-CTLA-4. Клетка. 2016; 167: 397-404.e399. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 18.
Ле Д. Т., Дарем Дж. Н., Смит К. Н. и др. Дефицит репарации несоответствия предсказывает ответ солидных опухолей на блокаду PD-1. Наука. 2017; 357: 409-413. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 19.
Даволи Т., Уно Х, Вутен Э.С., Элледж С.Дж. Анеуплоидия опухоли коррелирует с маркерами уклонения от иммунитета и снижением ответа на иммунотерапию. Наука. 2017; 355: eaaf8399. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 20.
Chowell D, Morris LGT, Grigg CM, et al.Генотип пациента HLA класса I влияет на реакцию рака на иммунотерапию блокадой контрольных точек. Наука. 2018; 359: 582-587. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21.
Риаз Н., Гавел Дж. Дж., Макаров В. и др. Эволюция опухоли и микросреды при иммунотерапии ниволумабом. Клетка. 2017; 171 (4): 934-949.
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 22.
Шпрангер С., Бао Р., Гаевски Т.Ф. Внутренняя передача сигналов бета-катенина меланомы предотвращает противоопухолевый иммунитет. Природа. 2015; 523: 231-235. [PubMed] [Google Scholar] 23.Мариафазан С., Терли С.Дж., Никлз Д. и др. TGFbeta ослабляет ответ опухоли на блокаду PD-L1, способствуя исключению Т-клеток. Природа. 2018; 554: 544-548. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 24.
Чапут Н., Лепаж П., Кутзак С. и др. Исходная микробиота кишечника позволяет прогнозировать клинический ответ и колит у пациентов с метастатической меланомой, получавших ипилимумаб. Энн Онкол. 2017; 28: 1368-1379. [PubMed] [Google Scholar] 25.
Бинньюис М., Робертс Э.В., Керстен К. и др. Понимание иммунной микросреды опухоли (ВРЕМЯ) для эффективной терапии.Nat Med. 2018; 24: 541-550. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 26.
Blank CU, Haanen JB, Ribas A, Schumacher TN. «Иммунограмма рака». Наука. 2016; 352: 658-660. [PubMed] [Google Scholar] 27.
Карасаки Т., Нагаяма К., Кувано Х. и др. Иммунограмма цикла рак-иммунитет: к персонализированной иммунотерапии рака легких. J Thorac Oncol. 2017; 12: 791-803. [PubMed] [Google Scholar] 28.
ван Дейк Н., Фунт С.А., Бланк К.Ю., Паулс Т., Розенберг Дж. Э., ван дер Хейден МС. Иммунограмма рака как основа персонализированной иммунотерапии уротелиального рака.Eur Urol. 2019; 75: 435-444. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 29.
Хьюго В., Зарецкий Ю.М., Сан Л.Ю. и др. Геномные и транскриптомные особенности ответа на терапию анти-PD-1 при метастатической меланоме. Клетка. 2016; 165: 35-44. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 30.
Барби Д.А., Тамайо П., Бем Дж. С. и др. Систематическая интерференция РНК показывает, что онкогенные раковые образования, вызванные KRAS, требуют TBK1. Природа. 2009; 462: 108-112. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 31.
Ньюман А.М., Лю К.Л., Грин М.Р. и др.Надежный подсчет клеточных субпопуляций из профилей тканевой экспрессии. Нат методы. 2015; 12: 453-457. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 32.
Лоран С., Чармпи К., Гравелл П. и др. Несколько паттернов иммунного ускользания при неходжкинских лимфомах. Онкоиммунология. 2015; 4: e1026530. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 33.
Ангелова М., Чароентонг П., Хакл Х. и др. Характеристика иммунофенотипов и антигеномов колоректального рака выявляет различные механизмы ускользания от опухоли и новые мишени для иммунотерапии.Genome Biol. 2015; 16:64. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 34.
Enbabaolu Y, Gejman RS, Winer AG, et al. Характеристика иммунного микроокружения опухоли при светлоклеточном почечно-клеточном раке позволяет идентифицировать прогностические и иммунотерапевтически важные сигнатуры информационной РНК. Genome Biol. 2016; 17: 231. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 35.
Киштон Р.Дж., Сукумар М, Рестифо Н.П. Метаболическая регуляция продолжительности жизни и функции Т-клеток при иммунотерапии опухолей. Cell Metab. 2017; 26: 94-109. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 36.Патель С.А., Минн А.Дж. Комбинированная терапия рака с блокадой иммунных контрольных точек: механизмы и стратегии. Иммунитет. 2018; 48: 417-433. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 37.
Нагалакшми У., Варн К., Снайдер М. RNA ‐ Seq: метод всестороннего анализа транскриптомов. Curr Protoc Mol Biol. 2010; Глава 4: Блок 4.11.11-13. [PubMed] [Google Scholar] 39.
Аббас А.Р., Болдуин Д., Ма Й. и др. Иммунный ответ in silico (IRIS): иммуноспецифические гены, идентифицированные из сборника данных экспрессии микрочипов.Genes Immun. 2005; 6: 319-331. [PubMed] [Google Scholar] 40.
Бехт Э., Хиральдо Н.А., Лакруа Л. и др. Оценка численности популяции проникающих в ткани популяций иммунных и стромальных клеток с использованием экспрессии генов. Genome Biol. 2016; 17: 218. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 41.
Cursons J, Souza ‐ Fonseca ‐ Guimaraes F, Foroutan M, et al. Сигнатура гена, предсказывающая инфильтрацию естественных клеток-киллеров и улучшающая выживаемость пациентов с меланомой. Cancer Immunol Res. 2019; 7: 1162-1174. [PubMed] [Google Scholar] 42.Нирмал А.Дж., Риган Т., Ши ББ, Хьюм Д.А., Симс А.Х., Фриман Т.К. Сигнатуры генов иммунных клеток для профилирования микросреды солидных опухолей. Cancer Immunol Res. 2018; 6: 1388-1400. [PubMed] [Google Scholar] 43.
Tosolini M, Pont F, Poupot M и др. Оценка количества лимфоцитов TCRVgamma9Vdelta2 gammadelta, инфильтрирующих опухоль, путем деконволюции микроматриц рака человека. Онкоиммунология. 2017; 6: e1284723. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 44.
Чароентонг П., Финотелло Ф, Ангелова М. и др.Иммуногеномный анализ рака выявляет взаимосвязь между генотипом и иммунофенотипом и предикторы реакции на блокаду контрольных точек. Cell Rep.2017; 18: 248-262. [PubMed] [Google Scholar] 45.
Schelker M, Feau S, Du J, et al. Оценка содержания иммунных клеток в опухолевой ткани с использованием данных одноклеточной РНК-seq. Nat Commun. 2017; 8: 2032. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

HalioDx и Kite, компания Gilead, расширят стратегическое сотрудничество за пределы Lymphoma

Марсель, Франция, 19 ноября 2019 г. — HalioDx, иммуноонкологическая диагностическая компания, объявила о расширении стратегического сотрудничества с Kite, компанией Gilead, мировым лидером в области терапии CAR-T-клетками.
Плод первого продуктивного партнерства между двумя компаниями, это расширенное стратегическое сотрудничество направлено на разработку и валидацию иммунных биомаркеров для исследовательской терапии Kite. Структура сотрудничества охватывает признаки множественного рака крови и солидных опухолей и опирается на платформу Immunoscore®. Сотрудничество также включает Immunogram от HalioDx, подход «360 °», основанный на понимании и анализе иммунного микроокружения опухолей, обеспечивающий персонализированный и динамический «отпечаток пальца» взаимодействия опухоли и иммунной системы, и Атлас иммунной системы рака, который производит , по выбранному показанию, статистически и биологически значимые выводы из больших наборов данных по множеству биомаркеров.

«Мы надеемся на укрепление нашего сотрудничества с Kite. Мы уверены, что это расширенное партнерство позволит обеим компаниям расширить наш подход к использованию соответствующих иммунных биомаркеров и перейти от DLBCL (диффузная крупноклеточная лимфома) к другим типам опухолей », — сказал Винсент Ферт, генеральный директор HalioDx.
«Обе команды тесно сотрудничают с 2016 года, и некоторые ощутимые результаты, представленные на AACR и ASCO, указывают на потенциальную прогностическую ценность Immunoscore® и Immunosign® в рамках клинического исследования ZUMA 1», — сказала Коринн Данан, исполнительный вице-президент фармацевтического подразделения HalioDx.«Наши первые исследования подчеркнули актуальность подхода HalioDx к мультимодальной иммунограмме. Наше расширенное сотрудничество позволит нам дополнительно подтвердить эти данные, а также расширить преимущества этого подхода за пределами рака крови ».
Финансовые подробности соглашения с Kite не разглашаются.

О Immunoscore®
Immunoscore® — это уникальное семейство иммунных тестов, начиная от полного IVD, такого как Immunoscore® для рака толстой кишки, выполняющего самые строгие требования, такие как соответствие CE IVD и сертификация CLIA, до пакета Immunoscore® для клинических исследований. тесты, применимые к клиническим исследованиям.Он включает в себя запатентованную мультиплексную иммуногистохимию, расширенный анализ изображений и возможности пространственного разрешения. Благодаря точному количественному определению инфильтрации иммунных клеток в опухоль и вокруг нее, Immunoscore® уже доказал свою превосходную прогностическую ценность, чем обычные параметры риска опухоли, особенно при раке толстой кишки. Сегодня Immunoscore® исследуется в большом количестве исследований с целью установления его эффективности в качестве фактора прогнозирования ответа на противораковые препараты, включая иммунотерапию.

О HalioDx
Иммунный ответ на диагностику рака
HalioDx — это иммуноонкологическая диагностическая компания, предоставляющая онкологам и Biopharma первоклассные продукты и услуги для диагностики на основе иммунной системы, чтобы направлять лечение рака и вносить свой вклад в точную медицину в эпоху иммунодефицита. -онкология и комбинированная терапия.Запатентованная технология Immunoscore®, впервые разработанная Жеромом Галоном из Исследовательского центра Корделье, Париж, Франция, объединяет иммуногистохимию в сочетании со сложным алгоритмом и передовым анализом изображений, позволяя извлекать пространственно организованную молекулярную информацию тканей. Immunoscore® — это платформа для многих видов рака, поскольку иммунный ответ на опухоль является ключевым признаком прогрессирования заболевания. HalioDx сотрудничает с известными международными клиническими группами для поддержки клинической применимости и обеспечения тщательной проверки эффективности своих анализов при выбранных показаниях к раку.
HalioDx имеет опытную команду из более чем 165 сотрудников, лаборатории, сертифицированные CLIA, и соответствующие производственные мощности в Европе и США для разработки, производства, регистрации и продажи продуктов для диагностики in vitro (IVD). HalioDx выполняет исследования биомаркеров и разработку сопутствующих диагностических тестов в соответствии с нормативными требованиями и в партнерстве с биофармацевтическими компаниями. Компания стала соучредителем европейского кластера иммунологии Marseille Immunopôle (MI).

Для получения дополнительной информации посетите наши веб-сайты www.haliodx.com и www.immunoscore-colon.com и подписывайтесь на
компании в Twitter @HalioDx и Linkedin https://www.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *