淡明細胞型腎細胞癌におけるピロトーシス調節因子と腫瘍免疫微小環境の包括的な分析
May 23, 2022
詳細については。 コンタクトtina.xiang@wecistanche.com
概要
バックグラウンド：増加する証拠は、ピロトーシスが腫瘍免疫微小環境（時間）腫瘍の発生に影響を与えます。 免疫原性の高い腫瘍として、淡明細胞型腎細胞癌（ccRCC）は免疫療法の恩恵を受けることができますが、ccRCCの時期におけるピロトーシスに関する関連研究はまだ不十分です。
方法：TCGAおよびGEOデータベースから得られた利用可能なデータを分析して、ccRCCおよび正常組織におけるピロトーシスのさまざまな発現プロファイルを特定し、ピロトーシス調節因子とTIMEとの相関をcCRCCで評価しました。
結果：コンセンサスクラスタリング分析によると、サブタイプの2つの異なる発現レベルが患者の予後に影響を与えることが確認され、組織学的腫瘍の病期とグレードに関連していました。 免疫細胞はCIBERSORTアルゴリズムによって計算されました。 クラスター1では、より高い浸潤レベルのB細胞ナイーブ、T細胞CD4メモリー休止、NK細胞休止、単球、およびマクロファージが観察され、クラスター2では、より高い浸潤レベルのCD8 + T細胞、T濾胞ヘルパー細胞、およびTregが観察されました。遺伝子セット濃縮分析は、クラスター2がJAK-STATシグナル伝達経路を含む複数の免疫関連経路で濃縮されたことを示しました。 さらに、8つの免疫チェックポイントの過剰発現は、特にクラスター2でccRCCの発生に関連していました。4つの潜在的に重要なピロトーシス調節因子として、AIM2、CASP5、NOD2、およびGZMBは、RT-qPCR分析によってccRCCでアップレギュレーションされ、さらに検証されました。 HPAデータベース。 さらなる汎癌分析は、これらの4つのピロトーシス調節因子が差次的に発現され、複数の癌の時間に関連していることを示唆した。
結論：本研究は、ccRCCの時期におけるピロトーシス調節因子の包括的な見解を提供しました。これは免疫療法の潜在的な価値を提供する可能性があります。
キーワード：淡明細胞型腎細胞癌、ピロトーシス、腫瘍免疫微小環境、免疫チェックポイント、免疫療法
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バックグラウンド
腎細胞がん（RCC）は成人の腎臓の最も一般的な悪性固形腫瘍であり、すべての成人悪性腫瘍の約3％および腎悪性腫瘍の90％を占めます[1]。 現在、世界中で毎年RCCによる死亡者数は1、00、000を超えており、罹患率と死亡率は10年ごとに2-3パーセントの割合で増加しています。 [2]。 WHOのRCC病理学的分類の2004年版によると、淡明細胞型腎細胞癌（ccRCC）の発生率は約70％です[3]。 外科的切除は依然としてccRCCの最良の治療法ですが、現在、効果的な術後補助療法はなく、ccRCCは放射線療法や化学療法に感受性がありません。 文献によると、20-40パーセントの患者が手術後に再発を経験します[4]。 免疫原性の高い腫瘍として、ccRCCは免疫療法の恩恵を受けることができます。
ピロトーシスは、プログラム細胞死の一種であり、炎症病原性微生物感染または他の有害な信号によって引き起こされます[5]。 ピロトーシスは、主に細胞の腫れ、溶解、および細胞質内容物の放出を特徴とします。 適切なピロトーシスは、宿主が外来病原性微生物による感染に抵抗するための重要なメカニズムです。 ただし、過度のピロトーシスは、宿主にとって有害または致命的ですらあります。 ますます多くの研究が、ピロトーシスが腫瘍の発生にも重要な役割を果たすことを示しています[6]。 ピロトーシスは、炎症性因子を放出することによって腫瘍抑制環境を作り出します。 しかし、ピロトーシスはまた、腫瘍細胞に対する体の免疫機能を弱め、さまざまな癌の腫瘍の成長を加速させる可能性があります。 いくつかの研究は、ピロトーシスの効果的な炎症誘発性効果が腫瘍免疫微小環境の調節に関連していることを示しています[7]。 これらの発見は、ピロトーシスが腫瘍の発生と抗腫瘍プロセスにおいて重要な役割を果たしていることを示唆しています。 ただし、ccRCCの予後に対するピロトーシスの影響は不明です。 ピロトーシス調節因子と腫瘍免疫微小環境との間のクロストークを含め、ccRCCにおけるピロトーシスの包括的な理解はまだ不足しています。
本研究では、癌ゲノムアトラス（TCGA）データベースと遺伝子発現オムニバスデータベース（GEO）に基づいて包括的な遡及的分析を行い、ピロトーシスがTIMEに及ぼす影響を推定し、ピロトーシスと個々のTIMEの間の根本的なメカニズムをさらに調査しました。コンセンサスクラスター分析に基づく特性評価。 さらに、本研究では、ピロトーシスと免疫ホットチェックポイントの発現との関係も検証されました。
材料および方法
データの取得と差次的発現の同定
539個のccRCC組織と72個の正常組織のRNAシーケンシング（RNA-seq）データ肝臓組織およびTCGAデータベース（https://portal.gdc.cancer.gov/）から対応する臨床的特徴が取得されました。 GEOデータベース（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）からのGSE46699およびGSE53757データが収集され、ピロトーシスレギュレーターの発現を評価するために使用されました。 さらに、33種類の悪性腫瘍のTCGA汎がん遺伝子発現データと、mRNA（RNAs）およびDNAメチル化（DNAss）に基づく幹細胞性スコア、免疫サブタイプなどの対応する臨床情報が大学から入手されました。カリフォルニアサンタクルーズデータベース（UCSC Xena、http：//xena.ucsc.edu/）。 37のピロトーシス調節因子は追加ファイル4：表S1に示され、以前の調査から抽出されました[8、9]。 「limma」パッケージを使用することにより、2倍以上の変更と誤検出率（FDR、調整されたp値）<0.05 is="" considered="" differential="" gene="" expression.="" the="" immunohistochemistry="" (ihc)="" staining="" images="" of="" pyroptosis="" regulators="" in="" normal="" kidney="" and="" tumor="" tissues="" were="" analyzed="" and="" obtained="" from="" the="" hpa="" database="" (http://www.proteinatlas.org/).to="" compare="" the="" expression="" between="" normal="" and="" tumor="" samples,="" all="" tissues="" were="" selected="" using="" the="" same="">
コンセンサスクラスタリング
単変量Cox回帰分析を使用して、Rパッケージの「生存」p値を介してピロトーシス調節因子を抽出しました。<0.05). consensus="" clustering="" was="" performed="" to="" explore="" the="" potential="" molecular="" subtype="" between="" the="" bca="" patients="" using="" the="" r="" package"consensus="" cluster="" plus".="" the="" cluster="" count="" (k)="" was="" set="" from="" 1="" to="" 9,="" and="" the="" best="" optimal="" k="" value="" was="" selected="" for="" further="">
腫瘍免疫微小環境の推定
LM22免疫遺伝子シグネチャーに基づく分析ツールであるCIBERSORTを使用して、ccRCCの腫瘍免疫浸潤レベルを評価しました。 アルゴリズムは、出力Pを使用して1000の順列とccRCCサンプルに対して実行されました。<0.05 were="" selected="" for="" further="" analysis.="" the="" "estimate"="" package="" in="" r="" was="" used="" to="" evaluate="" the="" immune="" score="" and="" the="" stromal="" score.="" moreover,="" 8="" com-mon="" immune="" checkpoint="" genes,="" including="" pd-1,="" pd-l1,="" pd-l2,="" ctla4,="" siglec15,="" tigit,="" tim3,="" and="" lad3,="" were="" extracted="" and="" evaluated="" for="" their="" correlations="" with="" pyroptosis="" regulators="" in="">
機能強化分析
遺伝子オントロジー（GO）分析と京都遺伝子ゲノム百科事典（KEGG）シグナル伝達経路分析は、Rの「クラスタープロファイラー」パッケージを使用して実行されました。さらに、遺伝子セット濃縮分析（GSEA）が実行され、 KEGGパスウェイの濃縮において2つのクラスター間で発現する遺伝子。 順列の数は1000回実行されました
各分析、および調整されたp値を持つ経路<0.05 and="" q="" values=""><0.05 were="" considered="" statistically="">
薬物反応の予測
Genomics of Drug Sensitivity in Cancer（GDSC）データベース（https://www.cancerrxgene.org/）から取得した情報に基づいて、ccRCCの化学療法感度を計算しました。 化学療法反応を予測するために3つの一般的な臨床薬が選択され、Rパッケージ「pRRophetic」を使用して、最大阻害濃度の半分（IC50）によって決定される化学療法反応が推定されました。
細胞株とRT-qPCR分析
ヒトccRCC細胞株786-OおよびCaki-1はHaixiangShenから提供され、正常なヒト腎皮質上皮細胞株HK-2はYanhongMa.RPMIから提供されました。 10％ウシ胎児血清（FBS、Gibco）を添加した1640培地（Gibco）を使用して細胞を培養しました。 そして、すべての細胞は5パーセントの二酸化炭素で37度で培養されました。 全RNAは、Trizol Kit（Invitrogen、Carlsbad、CA、USA）を使用して、製造元の指示に従って細胞から抽出しました。 最初の鎖（cDNA）は逆転写され、前述のようにqPCR分析のテンプレートとして使用されました[10]。 ピロトーシスレギュレーター（AIM2、NOD2、GZMB、およびCASP5）の発現レベルは、SYBR Green qPCR Kit（Takara、Japan）を使用して測定しました。 遺伝子名とプライマー配列は、追加ファイル5：表S2に記載されています。 すべての遺伝子のmRNAレベルはGAPDH（内因性正規化参照）に正規化されました。
統計分析
統計分析は、Rソフトウェア（http://www.R-project.org,version 4. 0 .3）、PERLプログラミング言語（バージョン5.32.1.1、https：//www.perl。org）を使用して実施されました。 /）、およびGraphPadPrism8。0。 相関係数は、スピアメンと距離相関分析によって計算されました。 カプランマイヤー曲線をプロットし、ログランク検定を使用して有意な生存差を計算しました。 ウィルコクソンの符号付き順位検定を使用して連続変数を分析し、カイ2乗検定を使用してカテゴリデータを分析しました。 RT-qPCRの結果は平均±SEMとして表されました。 グループ間の差異は、一元配置分散分析とそれに続くアドホックダネットの多重比較検定によって評価され、正常な腎臓細胞と比較されました。 0。05未満のp値は、すべての分析で統計的に有意であると見なされました。
結果
示差的ピロトーシス関連調節因子の同定と分類
37個のピロトーシス関連遺伝子の発現をTCGA-KIRCコホートで比較し、11個の遺伝子を差次的に発現する遺伝子として同定しました（図1A）。 GEOデータベースからの2つの独立したデータセットを利用して、ccRCCでこれらの11遺伝子の発現を外部から説明した後、6つのピロトーシス関連レギュレーター（AIM2、CASP5、NLRP3、NOD2、GZMA、およびGZMB）がccRCCで高度に発現していることが示されました（図.1B）。 TCGAデータセットからダウンロードした患者の予後情報と組み合わせて、単変量Cox回帰を実装し、これら6つのレギュレーターから遺伝子をスクリーニングし、そのうちの4つ（AIM2、CASP5、NOD2、およびGZMB）はccRCC患者の予後と有意に関連していました（図1C）。 。 これら4つのレギュレーターの発現とccRCCサブタイプとの関係をさらに調査するために、TCGA-KIRCコホート患者を対象にコンセンサスクラスタリング分析を実施しました。 コンセンサスクラスタリング分析は、これら4つのピロトーシスレギュレーターに基づいてccRCC患者で実行され、その結果、クラスタリング変数（k）=2がk=1から9までの最高のクラスタリング安定性として識別されたことを示しました。 ccRCC患者は、グループ内相関が最も高く、グループ間相関が最も低い2つのクラスターに分割できます（図1D）。 さらに、クラスター1の患者は、クラスター2の患者と比較して良好な全生存期間（OS）を示しました（図1E）。
ピロトーシス調節因子によるクラスターの時間分析
クラスター内でどの経路が濃縮されているかを調査するために、GSEA分析を実行して、2つのクラスターに関連する重要なKEGG経路を特定しました。 結果は、サイトカイン受容体相互作用、T細胞受容体シグナル伝達経路、抗原プロセシングおよび提示、ケモカインシグナル伝達経路、天然キラー細胞媒介性細胞毒性、トール様受容体シグナル伝達経路、B細胞受容体シグナル伝達経路、およびJAK-STATシグナル伝達を示した経路はクラスター2と有意に関連しており（追加ファイル1：図S1）、パイロプトーシス調節因子を含むクラスターが腫瘍免疫微小環境と関連していることを示しています。 したがって、2つのクラスター間の免疫機能の違いを調べるために、ESTIMATEスコアを計算し、クラスター2のESTIMATE、間質、および免疫スコアがクラスター1と比較して有意に高く（図2A）、4つのピロトーシスレギュレーターが正であったことを示しました。これらのスコアに関連しています（図2B）。 さらに、2つのクラスターは免疫細胞浸潤の有意差を明らかにしました（図2C）。 クラスター1は、より高い浸潤レベルのB細胞ナイーブ、T細胞CD4メモリー休止、NK細胞休止、単球、マクロファージM 0、マクロファージM2、樹状細胞活性化、マスト細胞休止を有し、クラスター2はより高かった血漿細胞、T細胞CD8、T細胞メモリー活性化、T細胞濾胞ヘルパー、T細胞調節（Tregs）、T細胞ガンマデルタ、およびNK細胞活性化に関連しています。 4つの調節因子と免疫細胞型の間の相関の分析は、4つの調節因子がほとんどの免疫細胞型と正または負の相関関係を持っていることを示しました（図2D）。 興味深いことに、2つのクラスター間の免疫遺伝子の差次的発現に関するさらなる調査により、クラスター2では免疫遺伝子の塊がアップレギュレーションされ、5つの遺伝子のみがダウンレギュレーションされたことが明らかになりました（追加ファイル2：図S2A）。 相関関係を分析するために、最もアップレギュレーションおよびダウンレギュレーションされた10個の遺伝子が選択され、その結果が追加ファイル2：図S2Bに示されています。 生物学的プロセスのGO分析は、クラスター間の免疫遺伝子の差次的発現が、細胞表面受容体シグナル伝達経路およびシグナル伝達の活性化において濃縮されたことを示した。免疫応答。 細胞成分分析は、差次的に発現された免疫遺伝子が免疫グロブリン複合体に豊富に存在することを示した。 分子機能分析は、差次的に発現される免疫遺伝子が抗原結合に関与することを示した。 KEGG分析は、差次的に発現する免疫遺伝子がサイトカイン-サイトカイン受容体相互作用に富んでいることを示しました（追加ファイル2：図S2C、D）。 これらの結果は、クラスター2と4つの調節因子が腫瘍免疫微小環境に関与していることを示しています。
ピロトーシス調節剤と免疫チェックポイント阻害剤および標的薬物感受性との関連免疫チェックポイント阻害剤（ICI）療法は、複数の腫瘍タイプの強力な治療オプションとして確立されていますが、そのような療法の恩恵を受ける患者はごくわずかです。 したがって、異なるサブタイプにおけるICIの差次的発現がさらに調査された。 8つのホット免疫チェックポイント遺伝子（SIGLEC15、TIGIT、PD-L1、TIM3、PD -1、CTLA4、LAG3、およびPD-L2）は、クラスター2と正の相関がありました（図3A、B）。 興味深いことに、4つの規制当局はほとんどのICIと密接に関連していたが、GZMBとSIGLEC15の間に有意な関係はなかった（図3C）。 さらに、標的薬の感受性における臨床治療値を考慮すると、スニチニブとテムシロリムスはクラスター1でより高い感受性を示しましたが、アキシチニブはクラスター2と密接に関連していました（図3D-F）。 これらの結果は、この分類がさまざまなccRCC患者の臨床投薬に特定の参照値を提供する可能性があることを示しています。
クラスターの臨床的有用性の層別分析この分類とさまざまな臨床的特徴との関係の臨床的価値をさらに調査するために、ccRCC患者は、患者の年齢、性別、グレード、および病期に応じてさまざまなグループに分けられました。 より高い病期は、病理学的グレードと同様に、クラスター2の患者とより関連していたことは注目に値します（表1;図4B）。 ピロトーシス調節因子と臨床的特徴との関係のさらなる分析は、4つの調節因子の発現レベルが病期および病理学的グレードの増加とともに上昇したが、AIM2のみが女性よりも男性でより高度に発現されたことを示した。 4つの調節因子の発現と患者の年齢の間に有意差はありませんでした（図4A）。
4つのレギュレーターの発現の実験的検証これらの4つのレギュレーターの発現のバイオインフォマティック分析に基づいて、mRNAとタンパク質の発現レベルを分析しました。 正常細胞と比較して、これらの4つの遺伝子の発現レベルは、2つのccRCC細胞株でさまざまな程度にアップレギュレーションされました（図5A）。 同様に、HPAデータベースからのAIM2、NOD2、およびGZMBのタンパク質発現パターンは、レギュレーターが正常組織と比較してccRCC組織でも過剰発現していることを明らかにしました（図5B）。
複数の癌における4つのピロトーシスレギュレーターの発現パターン
汎癌におけるこれら4つのピロトーシス調節因子の発現パターンのさらなる調査は、4つのピロトーシス調節因子が複数の癌で異なって発現されたことを示しました（図6A）。AIM2は膀胱、乳房、食道、腎臓、肝臓を含む複数の癌で異なって発現されました、肺、胃、子宮内膜、およびCASP5、NOD2、GZMB（図6A）。 さらなる分析により、AIM2はHNSCと最も正の相関があり、CASP5はCOADと負の相関があることがわかりました（図6B）。 そして、AIM2とGZMBは、最も有意な正の関連性を持つ2つの遺伝子でした（相関係数=0。59、図6C）。
癌の進行中、腫瘍細胞は徐々に分化した表現型を失い、前駆細胞や幹細胞のような特徴を獲得する可能性があります[11]。 一般的に、RNAとDNAは、がん幹細胞の幹細胞性を評価するために使用できます[12]。 したがって、RNAsおよびDNAssによって測定された腫瘍幹細胞性とピロトーシス調節因子との相関関係が調査された。 4つの調節因子は、ほとんどの汎癌においてRNAおよびDNAと有意に正または負の相関がありました（図6D）。 特に、KIRCでは、AIM2とGZMBはそれぞれRNAと正または負の関連があり、NOD2はDNAと負の関連がありました（追加ファイル3：図S3）。
汎癌における4つのピロトーシス調節因子と腫瘍免疫微小環境との関連
さまざまな免疫細胞型に対するピロトーシス遺伝子の重要な調節効果に基づいて、4つの調節因子が汎癌微小環境でさらに調査されました。 興味深いことに、AIM2がDLBCと負の関連があり、CASP5が推定スコアと間質スコアでCOADとREADと負の関連があったことを除いて、他の人は免疫スコア、間質スコア、およびESTI-MATEスコアで癌と正の関連がありました（図7A ）。 汎癌の異なる免疫サブタイプにおける4つのピロトーシス調節因子の発現を調査するために、免疫浸潤を分析のために6つのタイプに分け、それぞれ、創傷治癒、IFN-y優勢、炎症性、リンパ球を含む、腫瘍促進から腫瘍抑制に対応します。枯渇し、免疫学的に静かで、TGFが優勢です。 興味深いことに、4つのピロトーシス調節因子はすべて免疫サブタイプと有意に関連しており、4つのピロトーシス調節因子はIFN-y優勢で最も高く発現し、次にTGF-優勢でした（図7B）。 しかし、KIRCでは、4つのピロトーシス調節因子の発現は、汎癌分析と同じようにC2で最も高かった。 免疫サブタイプで2番目に高い発現を示したAIM2はClに関連し、NOD2、CASP5、およびGZMBはC6に関連していました（図2E）。
討論
外科的切除は、私たちの臨床診療における腎細胞癌の最初の治療法です。 しかし、腎細胞癌の転移を取り除くことは依然として困難です。 転移性腎細胞がんは、放射線療法およびホルモン療法を含む全身療法、および化学療法に耐性があります[13]。 転移性ccRCC（CheckMate -025）の治療のための抗PD-L1免疫チェックポイント阻害剤であるニボルマブの臨床試験は、ニボルマブが有意に優れたOS、ハザード比、ORR、および全体的な奏効率を有することを示しました[ 14]。 これらの研究は、ccRCCの治療における免疫療法の適用が大きな展望を持っていることを示しています。 ccRCC TIMEの不均一性の詳細な分析は、治療効果と患者の予後の生存の質を改善するための正確で個別化された免疫療法管理を提供するのに役立つ可能性があります。 ここでは、ccRCC患者は、4つの主要なピロトーシス調節因子のコンセンサスクラスタリングにより、異なる臨床的特徴、免疫遺伝子発現、およびTIMEを持つ2つの独立した分子サブタイプに分けられました。 現在の研究によると、クラスター2はクラスター1よりも予後が悪かったが、クラスター2は免疫療法に対してより感受性が高かった。
細胞の固有の死のメカニズムの中で、ピロトーシスはますます注目を集めています。 ピロトーシスは、古典的なカスパーゼ-1インフラマソームまたは非古典的なカスパーゼ-4、カスパーゼ-5、およびカスパーゼ{{4}によって媒介される経路を介して活性化される、新たに認識されたタイプのプログラムされた炎症性細胞死です。 }[15]。 最近、新たな証拠により、ヒトの悪性腫瘍の腫瘍形成におけるピロトーシスの重要な役割が報告されています[16、17]。 ピロプトーシスは、結腸直腸がん、肝臓がん、皮膚がんの腫瘍増殖を抑制しますが、乳がんには双方向の影響を及ぼします[18-20]。 ccRCCでは、ピロトーシス関連遺伝子がどのように相互作用し、それらが患者の生存時間に関連しているかどうかは不明のままです。 ほとんどのピロトーシス調節遺伝子の発現は正の相関があり、ccRCCにおいて重要な予後の役割を果たしています。 これらの発見は、ピロトーシス調節因子が腫瘍形成およびccRCC発生の調節において重要な役割を果たす可能性があることを示唆している。 本研究では、腎臓癌で高度に発現し、予後不良を引き起こす4つのピロトーシス調節因子が同定されました。 AIM2は、細胞の摂動および病原性の攻撃中に放出される二本鎖DNA（dsDNA）を認識する細胞質ゾルの自然免疫受容体です。 活性化されたAIM2は、カスパーゼ-1[21]を介してピロトーシスの古典的経路を活性化します。 AIM2はさまざまな種類の癌で独自の役割を果たしている可能性があり[22-25]、本研究では、AIM2がccRCCで癌を促進する役割を果たしていることが示されました。 カスパーゼ-5（CASP5）は、カスパーゼ-4およびカスパーゼ-1 lと同様に、カスパーゼ-1-非依存性ピロトーシスの実行タンパク質です[26]。 GZMBは、細胞傷害性リンパ球によって、ウイルスに感染し、悪性に形質転換された宿主細胞に対する防御のための分子兵器として使用されます[27]。 GZMBの低発現は結腸直腸癌の早期転移に関連しており、血管と神経の浸潤を示唆しています[28]。 興味深いことに、私たちの分析では、GZMBが腎臓がんの正の相関遺伝子であることがわかりました。 NOD2は、宿主の自然免疫応答を調節し、炎症、脂肪症、および肥満を防ぐことができるパターン認識受容体です[29]。 LPSによって誘発された細胞外ヒストンH3は、NOD2およびVSIG4/NLRP3経路を介して敗血症中にピロトーシスを引き起こす可能性があります[30]。 ccRCCの細胞ピロトーシス中にこれらの遺伝子がどのように相互作用するかは不明です。
私たちの臨床診療では、血管内皮増殖因子受容体チロシンキナーゼ阻害剤（VEGFR-TKI）がmRCCの標準治療となっています[31]。 受容体型チロシンキナーゼの広域阻害剤であるスニチニブは、進行したccRCCの一次治療の標準治療として広く使用されています[32]。 ただし、すべてのRCC患者がスニチニブ治療に敏感であるわけではなく、ほとんどの患者は数か月の治療後にスニチニブに耐性を示します。 したがって、治療のためにスニチニブを選択するための鍵は、スニチニブに敏感な患者を選択することです。 本研究は、クラスター1がスニチニブに対してより感受性が高いのに対し、クラスター2はアキシチニブに対してより感受性が高いことを示しました。
治療前にccRCCでのピロトーシス調節因子の発現を理解することは、患者に利益をもたらすより最適化された標的治療オプションを設計するのに役立つ可能性があります。 いくつかの研究は、ピロトーシスの効果的な炎症誘発性効果が腫瘍免疫微小環境の調節に関連していることを示しています[33]。 ただし、ccRCCの免疫微小環境におけるピロトーシスの潜在的な役割はまだとらえどころのないです。 ピロトーシス調節因子の発現特性に基づいて、本研究は、異なるクラスターの患者が異なる免疫浸潤と異なる相関関係を有することを示した。 クラスター1では、ナイーブB細胞、休止T細胞CD4メモリー、休止NK細胞、単球、マクロファージM 0、マクロファージM2の浸潤レベルが高くなりました。一方、クラスター2はCD8プラスとの関連性が高かったT細胞、Treg、およびT濾胞ヘルパー細胞。 制御性T細胞はさまざまな免疫抑制性サイトカインを分泌し、腫瘍細胞の免疫回避を引き起こします。 研究によると、TregはエフェクターT細胞の増殖を効果的に阻害し、CD8 ＋ T細胞の浸潤レベルが高いことは、ccRCCの予後不良因子であることが示されています[34,35]。 クラスター2の予後不良と、これら2つの結論の結論は相互に一貫しています。 クラスター2は、8つのホットICI（SIGLEC15、TIGIT、PD-L1、T IM3、PD -1、CTLA4、L AG3、およびPD-L2）と正の相関があります。 これらの発見に基づくと、クラスター2の生存率の低下は、抗腫瘍免疫のレベルの低下が原因である可能性があり、クラスター2は免疫療法においてより有益である可能性があります。 GSEAの結果は、クラスター2がさまざまな免疫調節シグナル伝達経路に関連していることを示しています。 重要なことに、JAK-STATシグナル伝達経路は、ccRCCの発がんと免疫浸潤に関連しています。 したがって、ピロトーシスが腫瘍免疫微小環境の組成を調節しているのではないかと推測した。 私たちの研究は、これらの4つの遺伝子の高発現を伴うccRCCが免疫療法に対してより感受性が高い可能性があることを示唆しました。
4つの調節因子の発現レベルは病期および病理学的グレードの増加とともに増加し、4つの調節因子の発現と患者の年齢との間に有意差はなく、クラスター2の予後不良と一致していた。
ピロトーシスはさまざまな生物学的プロセスに広く関与していることを考えると、クラスター2のこれら4つのピロトーシス調節因子が他の種類のがんでも重要な役割を果たすかどうかを調査しました。 その後、汎癌分析が実施され、結果は、これらの4つのピロトーシス調節因子が複数の癌タイプにおける間質スコア、免疫スコア、および推定スコアと密接に関連していることを示しました。 これらの結果は、これらの4つのピロトーシス調節因子がさまざまな癌免疫療法の潜在的な標的であり、ccRCCに限定されないことを示しています。
将来的には、より大規模なコホートでさらに信頼性の高い検証分析が必要になります。 さらに、ピロトーシス調節因子と腫瘍免疫微小環境との間の調節メカニズムを明らかにするために、追加のインビトロおよびインビボ実験が必要である。
結論
要約すると、この研究では、ccRCCにおけるピロトーシス調節因子の発現プロファイルと、免疫チェックポイントおよび腫瘍免疫微小環境における役割との相関関係を体系的に分析しました。 ピロトーシス調節因子の発現は、PD-L1やCTLA4などの免疫チェックポイントに大きく関係しています。 ピロトーシス調節因子の一貫したクラスター化により、2つの独立したサブタイプも確立されました。 腫瘍の不均一性と免疫チェックポイント発現および腫瘍免疫微小環境の違いが2つのサブタイプ間で観察され、これはccRCC患者のリスク層別化と正確な治療に役立ちます。 ワンステップの汎癌分析は、これらのピロトーシス調節因子が多くの癌タイプにおいて間質スコア、免疫スコア、および推定スコアと密接に関連していることを示しました。 重要なことに、将来の臨床試験と基礎研究は、癌免疫療法の有効性を改善するための目標を決定するのに役立ちます。
