免疫选择下的肿瘤时空进化论

Vivian 微 lin 肺癌前沿            

Angelova et al., Evolution of Metastases in Space and Time under Immune Selection, Cell (2018),

假设：

我们假设肿瘤细胞的转移进展和克隆进化是由肿瘤内在特征以及外在免疫压力介导的达尔文选择规则所决定的。由此选择具有低免疫原性和对免疫攻击的抗性的肿瘤细胞变体并进入平衡期，同时在消除期中根除高免疫原性肿瘤克隆。实际上，已经有多项研究证实了癌症免疫编辑的存在（Matsushita et al，2012）（Rooney et al，2015）（Mlecnik et al，2016a）。

在这里，我们试图根据2例转移性结直肠癌（CRC）11年的随访，通过对原发灶和转移灶标本，在不同时间和空间上的全面分析，确定免疫压力如何影响转移性进化。我们描述了转移病灶不断演变的基因组和免疫微环境，然后描述了克隆种殖和进展的关键时刻免疫监视和逃避的现象。在此，我们提出了在转移过程中肿瘤进化的平行选择模型，其决定了局部免疫应答的强度和质量。

为长期无病生存定制治疗方法的关键步骤，是破解某些克隆的“复生”和转移的能力。 肿瘤细胞及其微环境传递复杂的寄生和抑制信号。 因此 免疫压力immune pressure对于疾病的转移进展扮演着至关重要的角色。

利用两例在特别长的生存期（超过11年）中的CRC患者相对完整的大量完全切除的转移病灶标本，我们研究了复发的驱动因素，以及在不同的时间空间上不同基因组的进化动力学。

我们确定了每个转移和每个克隆的起源，并区分了复发性/非复发性的远处转移，以及持续性克隆的消除规律。 这些转移/克隆的比较揭示了免疫系统（免疫编辑）在转移复发中的“进化规则”。

A Framework of Metastases Evolution under Immune Pressure

首先，解剖学上和时间上不同的转移病灶， 表现出在临床反应，基因组结构， 和免疫活动（immune Activity）上的异质性。 因此，每次转移都是一种独立的疾病。 在一个病人身上发现的不同免疫微环境的共存的现象与此前在卵巢癌多发转移病例的分析相一致。（Jimenez-Sanchez et al，2017）。 在 除此之外，在这里，我们显着地观察到空间和时间上不同的肿瘤免疫生态系统 ,在parent 和child 转移病灶之间，甚至是在同一个转移病灶内。

一个事实，单一活检或者是针对单一转移病灶的分析， 都不足以概括肿瘤的真实“形态”，这在临床上是个巨大的挑战。

其次，我们描述了 肿瘤转移病灶 的克隆性进化图。 了解转移的轨迹传播可能是估计转移风险的有力工具，并可能对患者管理产生深远影响 （ Turajlic and Swanton，2016）。 我们追踪了多条播散路径，包括具有线性（linear）和平行（paralled）进化的遗传证据的 multistep colonization, polyphyly, and polyclonal seeding，这些现象甚至在一个病人体内都存在。

在单独考虑基因组学特征时单一肿瘤克隆如何传播仍然是一个悬而未决的问题。我们可以发现 肿瘤内在的选择压力对疾病的特征 当然，如TP53的反复失活和IMH突变减少（转移灶内的异质性Inter-metastatic heterogeneity）。 尽管如此，许多肿瘤克隆没有携带 已知的驱动突变。 此外，在患者P210中的所有转移灶上并未出现同一个driver 或passenger突变。

The Immune Microenvironment in Consecutive Metastases

第三，我们因此分析了与肿瘤克隆相关的免疫微环境随着空间和时间的变化。

一些观察结果表明在转移基因组中存在免疫编辑印迹。值得注意的是，对患者施用多个治疗线，但是观察到免疫编辑的克隆和转移，与化疗暴露无关，并且在有治疗反应时也可以检测到免疫编辑的缺失。我们证实了在一个转移中，克隆免疫原性和免疫编辑的关键异质性。免疫编辑评分而非突变负荷与免疫反应活性相关，提示了immunoediting score作为潜在预测标志物的潜力。更进一步，分支肿瘤的进化可以追溯到免疫逃逸克隆的免疫监视失败。

消失的克隆是经过免疫编辑的。持续存在和进化发展的肿瘤克隆具有免疫豁免权，无论是未经编辑的还是非免疫原性的。这一发现首次揭示了克隆种殖与免疫监视之间的关系，并对治疗具有重要提示意义。它表明persisting cells 可以作为治疗靶标。通过针对保留免疫原性突变的持久的未编辑的肿瘤克隆来预防复发。有研究已经证实了这一点，在晚期非小细胞肺癌（NSCLC）中观察到长期的临床获益与针对克隆新抗原的T细胞反应性相关（McGranahan et al，2016）。

没有任何免疫原性突变的肿瘤克隆的持续存在则需要替代策略，例如扰乱DNA错配修复机制以诱导肿瘤细胞的基因组不稳定性并增加新抗原的负担（Germano et al，2017）。

Different Escape Mechanisms Delineated by Immune Status and Immunoediting

第四，虽然在疾病发展的晚期，我们仍然可以检测到有效的免疫激活和 高immunoscore，整体而言 随着时间的推移，免疫编辑的下降趋势意味着肿瘤通过进化获得“逃生机制”。 越来越多的证据表明在获得大量突变之前 ，染色体不稳定性可能是转移的早期驱动事件（ Wang  et al，2014 ），就像在P45病例中观察到的一样aneuploidy（非整倍性）中免疫编辑缺失。根据最近出现的假说， 这可能会导致，新抗原的浓度稀释和自身肽对抗原呈递的竞争优势（ Davoli et al，2017 ）。 在这种背景下，对免疫监测细胞的招募将被抑制，因此 免疫编辑是不可检测的（ LoNo ）。 而且，我们 确定了具有高免疫浸润的未经编辑的转移灶 （ HiNo ）也有很高的倍性。 我们相信，在这种情况下染色体不稳定性是肿瘤细胞已经产生新抗原后的的事件。 足够强大新抗原信号，可以招募免疫细胞 ，但是受到免疫抑制导致无法检测到免疫编辑。 的确，没有免疫编辑 TIL（ HiNo ）的 存在 揭示了几种逃逸机制， 包括增加的免疫抑制细胞密度和免疫细胞与肿瘤细胞的分离。

Impact of Immunoscore and Immunoediting on Metastatic Disease Progression

最后，缺乏编辑是一个独立的预测复发因素，其他相关因素还有 immunoscore 和转移灶大小。 我们 构建了转移性癌症进化的预测模型 并正确预测P210的转移低风险和P45的高风险。 重要的是要进一步验证我们通过对长期生存和出现多部位转移的病例进行长期动态追踪的分析结果，能够在大样本的队列中得到进一步的验证。 但是这证实了建立模型分析转移风险的可能性，也因此能够根据肿瘤进化过程中获得的免疫逃逸机制来量身定制治疗策略。

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METHOD DETAILS
DNA Sequencing
IHC
Multispectral imaging
Multiplex immune gene expression
QUANTIFICATION AND STATISTICAL ANALYSIS
Somatic variant detection
Driver mutations
Copy number estimation
Metastatic evolvogram
Inter-metastatic heterogeneity
HLA typing and mutation detection in HLA-I genes
Loss of heterozygosity in HLA class I genes
HLA-binding epitope prediction

Tumor clone immunoediting
Permutation-based null model and immunoediting scores cutoff
Tumor clone groups
Dn/Ds selective pressure score
T cell and B cell repertoire
Multispectral imaging and second order spatial

statistics
The predictive model of metastasis evolution
Statistics
Metastasis and clonal immunoediting

         

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