癌症相关成纤维细胞的景观揭示分泌性双糖链蛋白聚糖是三阴性乳腺癌中的促肿瘤和免疫抑制因子

Landscape of cancer-associated fibroblasts identifies the secreted biglycan as a protumor and immunosuppressive factor in triple-negative breast cancer.

作者信息Shaoquan Zheng, Yutian Zou, Yuhui Tang, Anli Yang, Jie-Ying Liang, Linyu Wu, Wenwen Tian, Weikai Xiao, Xinhua Xie, Lu Yang, Jindong Xie, Weidong Wei, Xiaoming Xie
PMID35003899
发布时间2022-01-03
DOI10.1080/2162402X.2021.2020984

实验完整度

包含原代细胞培养、RNA测序、质谱、Western blot、免疫组化及多种公共数据库分析,但缺乏功能验证和机制实验。

主要模型

原代成纤维细胞(CAFs和NAFs) TCGA-TNBC队列 METABRIC-TNBC队列 SYSUCC临床组织样本

重点核对

CAF标志物(ACTA2, FAP, PDGFRA, PDGFRB, PDPN, THY1, COL1A1)用于聚类 BGN在CAFs相比NAFs中的RNA和蛋白表达上调 BGN表达与CD8+ T细胞浸润负相关 基于最佳截断值的高BGN组与低BGN组的总生存期比较 SYSUCC队列中双糖链蛋白聚糖高表达组CD8+ T细胞密度更低

摘要

癌症相关成纤维细胞(CAFs)对于肿瘤微环境重塑至关重要,并与肿瘤进展相关。然而,在三阴性乳腺癌(TNBC)中,CAFs与肿瘤细胞和免疫细胞之间的相互作用仍鲜有探索。在此,我们研究了CAFs在TNBC中的作用及其功能的潜在新介质。应用经典标志物的聚类来评估TNBC队列中CAFs的相对丰度。从正常和肿瘤样本中分离原代成纤维细胞。对成纤维细胞的RNA和培养基进行RNA测序和质谱分析,以探索CAFs中上调的特征。使用显微切割和单细胞RNA测序数据集检查表达谱。CAFs与TNBC中的标志性信号传导和免疫成分相关。基于文献中CAF标志物的聚类揭示了TNBC中不同的CAF浸润组:低、中和高。大多数癌症标志性信号通路在高CAF浸润组中富集。此外,RNA测序和质谱鉴定出双糖链蛋白聚糖(BGN),一种可溶性分泌蛋白,在CAFs中相对于正常癌旁成纤维细胞(NAFs)上调。双糖链蛋白聚糖的表达与CD8+ T细胞呈负相关。双糖链蛋白聚糖提示不良预后结果,并可能与免疫抑制性肿瘤微环境(TME)相关。总之,CAFs在肿瘤进展和TME中发挥重要作用。我们鉴定出一种细胞外蛋白双糖链蛋白聚糖,作为TNBC中的预后标志物和潜在治疗靶点。

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
在三阴性乳腺癌中,癌症相关成纤维细胞如何影响肿瘤微环境,以及哪些新介质介导其功能?
核心机制
CAF来源的分泌蛋白双糖链蛋白聚糖(BGN)可能通过重塑细胞外基质、促进血管生成、上皮间质转化及免疫抑制(如与CD8+ T细胞负相关)而发挥促肿瘤作用。
主要证据
RNA-seq和质谱鉴定BGN在CAFs中上调;TCGA等队列显示BGN表达与较差的总生存期相关;SYSUCC队列免疫组化显示高双糖链蛋白聚糖组CD8+ T细胞浸润减少。
研究意义
作者提出双糖链蛋白聚糖可作为TNBC的诊断生物标志物,并可能为癌症治疗提供新策略。

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

基于CAF标志物的浸润聚类

评估TNBC样本中CAF的相对丰度,并将样本分为高、中、低浸润组。

使用经典CAF标志物(ACTA2, FAP, PDGFRA, PDGFRB, PDPN, THY1, COL1A1)在多个TNBC队列中进行无监督聚类,并通过PCA验证聚类效果。

2

CAF浸润与免疫特征的相关性分析

探讨CAF浸润水平与肿瘤微环境中免疫细胞及信号通路的关系。

比较不同CAF浸润组间免疫相关基因表达、GSVA通路富集及CIBERSORT免疫细胞浸润分数的差异。

3

原代成纤维细胞分离及RNA-seq和质谱分析

鉴定CAFs与NAFs中差异表达及分泌的蛋白。

从手术样本分离原代成纤维细胞,提取RNA进行RNA-seq,收集培养基进行质谱分析,并比较CAFs和NAFs。

4

BGN表达特征验证

验证BGN在CAFs中的高表达及其在肿瘤间质中的定位。

通过Western blot、TCGA数据、显微切割和单细胞测序数据集分析BGN的表达和分布。

5

BGN预后价值及免疫关联分析

探究BGN表达与临床预后及免疫微环境的关系。

进行生存分析、免疫基因相关性分析、ESTIMATE评分和Cox回归,并在SYSUCC队列中通过免疫组化验证。

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
DMEM培养基----
胎牛血清----
透明质酸酶Sigma--
I型胶原酶Sigma--
III型胶原酶Worthington--
TRIzol试剂Invitrogen--
Ribo-off rRNA去除试剂盒VazymeN406-01
总RNA测序文库制备试剂盒VazymeNR603
Illumina NovaSeq 6000测序平台Illumina--
柠檬酸盐缓冲液CWBIO--
山羊血清ZSGB-BIO--
抗双糖链蛋白聚糖抗体Proteintech--
抗CD8抗体ZSGB-BIO--
二抗ZSGB-BIO--
DAB显色液Dako--
HALO软件Indica Labs--
RIPA裂解液Beyotime--
抗双糖链蛋白聚糖抗体Proteintech--
抗GAPDH抗体SAB--
二抗Bioss--
增强化学发光液Affinity--

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
CAF浸润聚类
CAF标志物基因列表、样本量、聚类算法、PCA验证条件
阅读提示:Methods: Molecular markers and CAF clustering; Figure 1
原代成纤维细胞分离
组织来源、消化酶浓度(透明质酸酶、胶原酶I/III)、消化时间(3-4小时)、培养条件(DMEM+10% FBS)、传代代数(5代以内)
阅读提示:Methods: Primary cell culture, RNA sequencing and mass spectrometry
RNA-seq分析
RNA质量(260/280比值1.8-2.2)、文库制备试剂盒、测序平台(NovaSeq 6000)
阅读提示:Methods: Primary cell culture, RNA sequencing and mass spectrometry
质谱分析
培养基处理步骤、蛋白质消化方法、质谱数据搜索软件(Maxquant)、定量方法(LFQ)
阅读提示:Methods: Primary cell culture, RNA sequencing and mass spectrometry
免疫组化
切片厚度(3 μm)、抗原修复条件(柠檬酸盐缓冲液,压力锅,10-15 min)、一抗稀释比(anti-biglycan 1:150, anti-CD8即用型)
阅读提示:Methods: Immunohistochemistry
生存分析
最佳截断值确定方法(survminer包)、生存分析和log-rank检验、Cox回归
阅读提示:Methods: Statistical methods; Results: Figure 8