IgA主导的体液免疫反应决定子宫内膜癌患者的预后

IgA-Dominated Humoral Immune Responses Govern Patients' Outcome in Endometrial Cancer

作者信息Gunjan Mandal, Subir Biswas, Carmen M Anadon, Xiaoqing Yu, Chandler D Gatenbee, Sandhya Prabhakaran, Kyle K Payne, Ricardo A Chaurio, Alexandra Martin, Patrick Innamarato, Carlos Moran, John J Powers, Carly M Harro, Jessica A Mine, Kimberly B Sprenger, Kristen E Rigolizzo, Xuefeng Wang, Tyler J Curiel, Paulo C Rodriguez, Alexander R Anderson, Ozlen Saglam, Jose R Conejo-Garcia
PMID34949671
发布时间2022-03-01
DOI10.1158/0008-5472.CAN-21-2376

实验完整度

研究主要为组织样本的免疫组化分析和细胞系RNA-seq验证,缺乏动物模型等功能验证,实验细节不足。

主要模型

子宫内膜癌患者组织样本 KLE和HEC-1-A子宫内膜癌细胞系

重点核对

子宫内膜癌组织样本包含四种组织学亚型,共107例 细胞系KLE和HEC-1-A IgA和IgG处理浓度0.5 μg/ml,处理时间72小时 MMR蛋白表达状态

摘要

近期研究表明B细胞可能在肿瘤微环境中发挥重要作用。然而,体液反应在子宫内膜癌中的作用仍未被充分研究。利用一个包含107名不同组织学亚型子宫内膜癌患者的队列,我们评估了协调的体液和细胞适应性免疫反应在子宫内膜癌中的作用。T细胞、B细胞和浆细胞在肿瘤床的同时积聚预示着更好的生存。然而,只有B细胞标志物与高级别子宫内膜样型和浆液性肿瘤的延长生存特别相关。免疫保护与类别转换的IgA相关,其次与IgG相关。肿瘤细胞表达多聚免疫球蛋白受体(pIgR)及其被IgA占据是预后的优越预测因子,并与甲基导向DNA错配修复缺陷相关。机制上,pIgR依赖的、不依赖抗原的IgA占据驱动了肿瘤细胞中与IFN和TNF信号相关的炎症通路的激活,以及凋亡和内质网应激通路,同时阻碍DNA修复机制。总之,这些发现表明,以肿瘤细胞中IgA:pIgR相互作用为特征的协调体液和细胞免疫反应,决定了人类子宫内膜癌的进展以及有效免疫疗法的潜力。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
体液免疫反应,特别是IgA介导的反应,在子宫内膜癌中是否影响患者预后?
核心机制
IgA与pIgR的结合激活肿瘤细胞中炎症(IFN和TNF信号)、凋亡和内质网应激通路,同时抑制DNA修复机制。
主要证据
通过对107例患者组织微阵列的多重免疫荧光分析,发现IgA占据pIgR与生存改善相关;RNA-seq和通路分析显示IgA诱导促炎和促凋亡转录变化。
研究意义
表明体液免疫反应在子宫内膜癌中起关键作用,为设计新的免疫疗法提供依据。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

患者组织样本的免疫组化分析

评估不同组织学亚型子宫内膜癌中免疫细胞浸润和抗体分布。

对107例患者组织微阵列进行多重免疫荧光染色,检测CD3、CD4、CD8、CD19、CD138、pIgR、IgA、IgG等标志物,并进行空间分析。

2

细胞系RNA-seq分析

验证IgA与pIgR结合对肿瘤细胞转录组的影响。

使用pIgR阳性HEC-1-A和pIgR阴性KLE细胞(转染pIgR)进行RNA-seq,比较IgA或IgG处理与未处理的差异。

3

TCGA数据验证

验证关键标志物在独立队列中的预后价值。

分析TCGA UCEC数据集中PIGR、CD19、CD3表达与患者生存的关系。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
OPAL 7色自动化IHC试剂盒PerkinElmer--
BOND RX自动染色仪Leica Biosystems--
Vectra 3自动定量病理成像系统PerkinElmer--
Ventana Discovery XT系统Ventana Medical Systems--
RPMI-1640培养基Sigma--
DMEM/F12培养基Gibco--
McCoy's 5A培养基Thermo--
Lipofectamine-3000转染试剂Invitrogen--
RIPA裂解液ThermoScientific--
蛋白酶和磷酸酶抑制剂混合物SigmaAldrich--
抗pIgR抗体Abcamab96196
抗CHOP抗体CST2895
抗β-肌动蛋白抗体CST5125
DAPI活细胞染料ThermoScientific--
抗CD16/32抗体BioLegend--
抗人pIgR抗体ThermoScientificPA5-35340
Alexa Fluor-647偶联二抗CST--
BD FACS ARIA分选仪BD--
RNA提取试剂盒Qiagen--
SuperScript IV逆转录酶Invitrogen--
SYBR Green预混液Applied Biosystems--
抗MLH1抗体Ventana790-5091
抗MSH2抗体Ventana790-5093
抗MSH6抗体BiocareCM265A
抗PMS2抗体Abcamab110638

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
患者组织分析
组织微阵列中每种组织学亚型的样本数,染色抗体稀释度
阅读提示:Methods: Human endometrial cancer tissue microarrays; Multiplex Immunofluorescence and Immunohistochemistry Staining Procedure
细胞系处理
KLE和HEC-1-A细胞系的培养条件,IgA和IgG处理浓度和时间
阅读提示:Methods: Cell line, culture and transduction; RNA sequencing
RNA-seq分析
差异表达分析的阈值,GSEA使用的基因集
阅读提示:Methods: RNA sequencing; Statistical analyses
TCGA数据验证
TCGA数据版本、患者数量、生存分析阈值
阅读提示:Methods: Analysis of TCGA data