APOBEC3B和APOBEC突变标记作为非小细胞肺癌免疫治疗反应的潜在预测标志物OncogeneAPOBEC3B and APOBEC mutational signature as potential predictivemarkers for immunotherapy response in non-small cell lung cancerAPOBEC3B和APOBEC突变标记作为非小细胞肺癌免疫治疗反应的潜在预测标志物该篇文章主要通过分析TCGA中NSCLC样本的多组学数据，挖掘潜在非小细胞肺癌免疫疗效预测标志物。摘要非小细胞肺癌(NSCLC)具有较重的突变负荷。除吸烟外，胞苷脱氨酶APOBEC3B在非小细胞肺癌的突变过程中起着重要作用。在非小细胞肺癌中，APOBEC3B被报道其表达会上调并与预后不良有关。研究发现，APOBEC3B上调与免疫基因表达显著相关，APOBEC3B的表达与已知的免疫治疗反应标志物呈正相关，包括PD-L1表达和T细胞浸润。APOBEC突变特征在免疫治疗后临床效果好的NSCLC患者中特异性富集，并且APOBEC突变数据在预测免疫治疗反应方面优于总突变数。本研究证明APOBEC3B上调和APOBEC突变数目可作为指导NSCLC检查点阻断免疫治疗的新预测标志物。 数据来源：TCGA中的 NSCLC数据，包括表达谱数据，拷贝数变异数据，基因突变数据和临床信息。辅助验证数据集包括GSE72094 和CCLE 。癌症免疫治疗数据集来源于cbioPortal ，包括34个接受pembrolizumab 治疗的患者。以下是结论部分～～～非小细胞肺癌中APOBEC3B的表达及突变特征NSCLC的典型特征是高突变负荷，胞苷脱氨酶APOBEC3B被认为是NSCLC重要突变来源。APOBEC3B在肺癌中表达上调，与APOBEC3B相关的突变过程促进了肿瘤的进化和治疗耐药，但APOBEC3B的表达在癌症进化过程中是如何调控的仍然是一个谜。研究人员通过TCGA数据分析发现，在29.9%的NSCLC样本中APOBEC3B发生拷贝数扩增，并且APOBEC3B的拷贝数与其基因表达水平显著正相关，表明在癌症进化过程中APOBEC3B拷贝数扩增是APOBEC3B表达上调的一个驱动因素。APOBEC3B表达上调与较差预后相关(b)，可能是APOBEC3B的表达刺激了突变过程，加速了肿瘤的进化速度，从而导致了APOBEC3B表达高的NSCLC具有不良预后。研究人员进一步分析发现APOBEC3B表达高的样本中其突变负荷高也显著上调，APOBEC3B上调也会导致与APOBEC3B相关的突变显著增加(d)。

NSCLC样本中APOBEC3B表达，预后与突变特征APOBEC3B表达和免疫基因表达特征之间的联系接下来研究人员开始研究APOBEC3B在NSCLC患者和肺癌细胞系中表达的功能相关性。根据APOBEC3B的表达情况将样本分为两组，然后进行基因集富集分析(GSEA)，其中免疫应答相关基因集被显著富集出来。在非小细胞肺癌患者样本和肺癌细胞系中，免疫信号的富集都提示了APOBEC3B与免疫应答基因表达之间的内在联系。这些免疫应答信号所包含的基因包括STAT1、CXCL10、CXCL9()，这些基因已被证明是癌症免疫治疗的预测因子。

APOBEC3B上调与T-effector和interferon-γ (IFN-γ) 基因特征的相关性非小细胞肺癌中APOBEC3B表达与已知免疫治疗预测标志物的关系目前已知的抗-PD-1/PD-L1免疫疗效预测标志物包括:PD-L1表达、肿瘤突变负荷等。通过数据分析发现非小细胞肺癌组织中APOBEC3B表达与PD-L1 mRNA表达呈显著正相关(a)。APOBEC3B的上调也导致PD-L1蛋白表达显著增加(b)。此外，APOBEC3B表达与编码其他免疫检查点(包括PD-L2)的基因也存在显著相关性(d, e)。APOBEC3B的上调与CD8A和CD8B的表达显著增加有关(a, b)。在APOBEC3B 表达上调的样本中CD8+ T细胞浸润比例显著上调(图。4 c, d)。以上分析表明APOBEEC3B本身的表达也可以作为免疫治疗反应的新预测物。

APOBEC3B表达与已知免疫治疗预测标志物的表达呈正相关

 

APOBEC3B表达上调CD8+ T细胞浸润比例增加有关在免疫治疗效果好的NSCLC样本中APOBEC突变特征的特异性富集癌症基因组序列分析表明APOBEC活性过强会导致两种不同的突变特征，分别是signature2和signature13。目前已知突变负荷可以用来预测免疫治疗反应，但还不清楚是否某些类型的突变在免疫治疗反应预测上面会优于其他突变类型。因此研究人员比较了DCB患者和NDB患者之间的突变特征，发现signature W3是在DCB患者中特异性富集的突变特征，该特征与signature2和signature13具有较高的相似性。 

APOBEC突变特征在DCB患者中特异性富集随后利用外显子测序数据统计样本APOBEC突变数目发现在23个NSCLC样本中APOBEC突变平均数目为23，突变数目大于24的5个样本均显示为持续临床获益组（DCB）。DCB样本APOBEC突变数目是NDB组的2.8倍，而APOBEC突变数目总的突变数只比NDB组高1.3倍。随后利用逻辑回归模型比较APOBEC突变数目和总突变数目对免疫治疗的预测效果，H-L检测表明APOBEC突变数目更适合进行预后预测。

APOBEC突变数目更适合进行预后预测APOBEC3B  过表达，TP53突变和NF-κB激活免疫调节进一步的，研究人员想要探讨APOBEC相关免疫信号和免疫治疗反应的潜在机制。通过分析APOBEC3B 的表达和其他常见于NSCLC中的遗传变异，发现APOBEC3B 的高表达与TP53突变增加有关，可能原因是APOBEC3B 的表达能直接导致TP53突变或者选择TP53突变细胞。在TP53突变的非小细胞肺癌中研究人员观察到NF-κB免疫反应激活，APOBEC3B的上调与 TP53突变和NF-κB激活显著相关，因此推测APOBEC3B，TP53，NF-κB可能在调节免疫反应基因表达中形成一个通路，对免疫治疗进行响应。有意合作者扫码联系