表观遗传抑制致癌信号定义了与晚期NSCLC免疫检查点抑制剂应答相关的免疫许可性肿瘤状态

Epigenetic repression of oncogenic signaling defines immune-permissive tumor states associated with response to immune checkpoint inhibitors in advanced NSCLC

作者信息María Gallardo-Gómez, Uxía Termenón-Rivas, Irene Alonso-Álvarez, Martín Lázaro-Quintela, Caterina Aversa, Alejandro Francisco-Fernández, Maria Rodríguez-Rodríguez, Jenifer Brea, Sámer Abdulkader-Sande, Aitor Rodríguez-Casanova, Angel Díaz-Lagares, Samuel García, Mónica Martínez-Fernández
PMID42951312
发布时间2026-10-28
DOI10.1136/jitc-2026-015745

实验完整度

高

多组学肿瘤队列+独立PBMC免疫谱+细胞模型功能验证+外部数据集验证

主要模型

32例晚期NSCLC患者治疗前FFPE肿瘤活检 56例晚期NSCLC患者基线PBMC免疫谱验证队列 NSCLC细胞模型(PI3K抑制与DNA去甲基化功能研究) GSE161537外部验证队列(82例NSCLC患者)

重点核对

应答定义:首次ICI给药后6个月CT评估,按RECIST V.1.1将SD/PR/CR归为应答者,PD或不可评估归为非应答者 发现队列:32例晚期NSCLC,应答者13例、非应答者19例,治疗线数一线27例、二线4例、三线1例 PBMC验证队列:独立56例晚期NSCLC(应答25例、非应答31例),与发现队列无重叠 分子分层阈值:DMP为差异p<0.001且|Δbeta|>0.1;DEG为校正p<0.05且|log2FC|>1.5;DETE为p<0.005且|log2FC|>1.5 随机森林性能评估:嵌套留一交叉验证,最优Youden阈值,交叉验证AUC=0.833,敏感性81.8%、特异性73.3%

摘要

背景:免疫检查点抑制剂(ICI)已改变晚期非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗格局,但应答率仍低于40%,且当前使用的生物标志物如程序性细胞死亡配体1(PD-L1)表达和肿瘤突变负荷(TMB)的预测准确性有限。我们研究了肿瘤表观遗传程序是否定义了与免疫治疗应答相关的生物学状态。方法:我们对32例接受抗程序性细胞死亡蛋白1/PD-L1治疗的晚期NSCLC患者的治疗前肿瘤活检进行了全面的多组学分析。整合全基因组DNA甲基化、RNA测序、位点特异性转座元件(TE)定量以及全基因组/外显子组测序,以识别ICI应答的分子决定因素。预测模型采用嵌套留一交叉验证进行评估。基线外周血单个核细胞(PBMC)免疫谱分析以及在NSCLC细胞模型中使用PI3K抑制和DNA去甲基化的功能研究提供了正交验证。结果:应答者表现出PI3K-Akt、Ras、MAPK、Wnt和NF-κB信号通路的协同启动子高甲基化和转录抑制,且独立于下游基因组改变。这些变化伴随抗原呈递、T细胞受体-主要组织相容性复合体信号、CD8+ T细胞活化及其他免疫相关通路的增强,与免疫许可性肿瘤状态一致。独立的基线PBMC谱分析为这些免疫相关发现提供了正交验证。应答者还显示出与抗病毒信号和病毒模拟相关的TE表达模式,而高TE负荷与延长的总生存期相关。最后,我们鉴定了一个与较长无进展生存期相关的12-CpG高甲基化特征,并开发了一个集成的多组学随机森林分类器,在嵌套交叉验证下具有稳健的预测性能(曲线下面积=0.833),优于PD-L1表达和TMB。结论:我们的发现定义了一种表观遗传协调的免疫许可性肿瘤状态,与晚期NSCLC中免疫检查点阻断的临床获益相关。致癌信号的协同抑制连同抗原呈递、抗病毒信号和适应性免疫活化的增强,提供了一个将肿瘤表观遗传状态与免疫治疗疗效联系起来的生物学框架。这些结果支持用于精准免疫治疗的整合表观遗传生物标志物,并为探索表观遗传和PI3K靶向联合策略提供了依据。

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
肿瘤表观遗传程序是否定义与晚期NSCLC免疫检查点抑制剂应答相关的生物学状态,并能否据此识别预测性生物标志物。
核心机制
应答者肿瘤中PI3K-Akt、Ras、MAPK、Wnt和NF-κB等致癌信号通路启动子高甲基化并被转录抑制,同时抗原呈递、TCR-MHC信号和CD8+ T细胞活化等免疫通路增强;L1驱动的TE活性与抗病毒信号/病毒模拟相关。
主要证据
32例患者肿瘤的多组学(DNA甲基化、RNA-seq、TE定量、WGS/WES)差异分析与富集分析显示应答者致癌通路抑制和免疫通路活化;独立56例PBMC免疫谱验证免疫状态差异;12-CpG特征与更长PFS相关,多组学随机森林分类器交叉验证AUC=0.833;关键特征在GSE161537外部数据集中得到验证。
研究意义
作者提出表观遗传状态可作为精准免疫治疗的整合生物标志物框架,并为探索表观遗传调控或PI3K通路抑制与免疫检查点阻断联合策略提供依据。

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

患者队列构建与样本采集

建立接受ICI治疗的晚期NSCLC真实世界队列并获取基线多组学样本。

收集32例晚期NSCLC患者治疗前FFPE原发肿瘤活检,同一蜡块提取DNA和RNA;采集配对PBMC作为胚系对照;记录临床特征、治疗线数、方案及6个月疗效评估。

2

肿瘤多组学图谱生成

获取肿瘤转录组、DNA甲基化、TE表达及体细胞突变图谱。

对FFPE肿瘤进行RNA-seq、Illumina Infinium MethylationEPIC芯片DNA甲基化检测、TE位点特异性定量(Telescope)以及WGS/WES体细胞突变分析;PBMC WES作为胚系对照。

3

差异表达、差异甲基化与通路富集分析

识别应答者与非应答者之间的分子差异及相关生物学通路。

比较应答者与非应答者的DEG、DMP、DMR和DETE,并进行GO/KEGG ORA、GSEA和ssGSEA;评估启动子甲基化与基因表达的负相关及表观遗传沉默基因。

4

肿瘤微环境解析与系统免疫谱验证

评估肿瘤免疫微环境组成并用独立PBMC队列验证免疫相关发现。

使用CIBERSORTx和methylCIBERSORT估计TME细胞组成;对独立56例患者基线PBMC进行流式细胞术免疫分型,比较应答者与非应答者循环免疫细胞频率。

5

病毒模拟与TE负荷分析

评估TE活性、抗病毒反应及其与生存的关系。

计算抗病毒反应评分(57个response_to_dsRNA基因平均FPKM)、总TE负荷、L1和HERV负荷;按TE负荷和抗病毒评分将患者分为四组,分析OS和PFS。

6

生物标志物特征构建与预测模型评估

构建CpG生存特征和多组学随机森林分类器,并评估预测性能。

对156个DMP应用LASSO-Cox回归构建PFS相关CpG特征;将DEG、CpG特征、DMR、TMB、通路ssGSEA评分、TME组成及临床变量纳入随机森林,采用嵌套留一交叉验证评估AUC。

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
AllPrep FFPE DNA/RNA迷你试剂盒Qiagen--
QIAamp DNA血液迷你试剂盒Qiagen--
Qubit荧光定量检测Thermo Fisher--
TapeStationAgilent--
SureSelect RNA Direct方案Agilent--
NovaSeq 6000系统Illumina--
EZ-96 DNA甲基化试剂盒Zymo Research--
InfiniumHD FFPE修复试剂盒Illumina--
Infinium MethylationEPIC芯片Illumina--
Truseq Nano DNA文库Illumina--
SureSelectV6文库方案Agilent--
可固定活性染料eFluor e450Thermo Fisher--
抗人Fc受体Thermo Fisher--
CD3 AF700抗体BioLegend--
CD4 APC-eFluor780抗体BioLegend--
CD8 V500抗体BioLegend--
CD14 APC抗体BioLegend--
CD16 FITC抗体BioLegend--
CD19 PECy7抗体BioLegend--
CD56 PE-CF54抗体BioLegend--
CD1c PE抗体BioLegend--
HLA-DR BV605抗体BioLegend--
CD4 APC-Cy7抗体BioLegend--
CD8 PerCP-Cy5.5抗体BioLegend--
CD27 BV510抗体BioLegend--
CD45RO APC抗体BioLegend--
CD25 FITC抗体BioLegend--
CD127 BV605抗体BioLegend--
PD-1 PE-Cy7抗体BioLegend--
CytoFlex S分析仪Beckman Coulter--

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
患者队列与疗效判定
应答分组定义(SD/PR/CR为应答者,PD/NE exitus为非应答者)、6个月CT评估时间点、治疗线数及方案构成;样本量应答13例/非应答19例
阅读提示:Methods的Patients and samples小节及Figure 1图注、Table 1
多组学检测与阈值
RNA-seq 30例、甲基化芯片32例、WGS/WES 27例的样本对应关系;EPIC V1.0与V2.0混合版本及共有探针保留策略;DEG/DMP/DMR/DETE的统计阈值
阅读提示:Methods的Transcriptome profiling、DNA methylation profiling、Mutation profiling小节
表观遗传沉默与TE分析
启动子甲基化30%分层阈值、正常肺组织137例背景过滤、TE位点定量方法及抗病毒评分/TE负荷分层方式
阅读提示:Methods的Evaluation of epigenetic silencing、Evaluation of viral mimicry小节及Figure 3图注
PBMC免疫谱验证
独立56例队列(应答25例/非应答31例)与发现队列无重叠;两大流式抗体panel组成;细胞频率统计方法与显著性阈值
阅读提示:Methods的Tumor microenvironment composition and systemic immune profiling小节及online supplemental figure S3
预测模型构建与验证
随机森林输入变量集合、嵌套留一交叉验证流程、前30个特征筛选、Youden阈值;12-CpG特征的LASSO-Cox参数及50%甲基化分层
阅读提示:Methods的Statistical analyses小节及Figure 4图注