中文网站
နတ် Med | အူမကြီးကင်ဆာ၏ ပေါင်းစပ်အကျိတ်၊ ကိုယ်ခံအားနှင့် အဏုဇီဝအခင်းအကျင်းကို ပုံဖော်ရန် Multi-omics ချဉ်းကပ်မှုသည် ခုခံအားစနစ်နှင့် microbiome ၏ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပြသသည်
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း အူမကြီးကင်ဆာအတွက် ဇီဝအမှတ်အသားများကို အကျယ်တဝင့် လေ့လာခဲ့ကြသော်လည်း၊ လက်ရှိလက်တွေ့လမ်းညွှန်ချက်များသည် အကျိတ်- lymph node-metastasis အဆင့်နှင့် DNA mismatch repair (MMR) ချို့ယွင်းချက်များ သို့မဟုတ် microsatellite instability (MSI) (စံရောဂါဗေဒစစ်ဆေးမှုအပြင် စံပြုရောဂါဗေဒစစ်ဆေးမှုအပြင်၊ ) ကုသမှုအကြံပြုချက်များကိုဆုံးဖြတ်ရန်။ Cancer Genome Atlas (TCGA) အူမကြီးကင်ဆာအုပ်စုရှိ မျိုးဗီဇဖော်ပြမှုအခြေခံ ခုခံအားတုံ့ပြန်မှုများ၊ အဏုဇီဝပရိုဖိုင်များနှင့် ကင်ဆာဂျီနိုအတ္တလပ်စ် (TCGA) အူမကြီးကင်ဆာအုပ်စုကြားတွင် ဆက်စပ်မှုမရှိသည်ကို သုတေသီများက သတိပြုမိခဲ့သည်။
သုတေသနပြုမှုများ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ကင်ဆာဆဲလ်၊ ကိုယ်ခံအား၊ stromal သို့မဟုတ် microbial သဘောသဘာဝ အပါအဝင် ကင်ဆာရောဂါ၏ မူလအူမကြီးကင်ဆာ၏ အရေအတွက်လက္ခဏာများသည် လက်တွေ့ရလဒ်များနှင့် သိသိသာသာ ဆက်စပ်နေကြောင်း အစီရင်ခံတင်ပြထားသော်လည်း ၎င်းတို့၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများသည် လူနာရလဒ်များကို မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို နားလည်မှု အကန့်အသတ်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ .
phenotypic ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ရလဒ်များကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို ပိုင်းခြားရန်၊ ကာတာရှိ Sidra Institute of Medical Research မှ သုတေသီအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် မကြာသေးမီကမှ ပေါင်းစပ်ရမှတ် (mICRoScore) ကို တီထွင်ပြီး ခိုင်လုံသော ရှင်သန်မှုနှုန်းကောင်းသော လူနာအုပ်စုတစ်စုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးသည့် microbiome လက္ခဏာများနှင့် ခုခံအားကျဆင်းမှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် အတည်ပြုနိုင်ခဲ့သည်။ ကိန်းသေများ (ICR)။ အဖွဲ့သည် RNA အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ကျန်းမာသောအူမကြီးတစ်သျှူးများ၊ exome sequencing၊ deep T-cell receptor နှင့် 16S ဘက်တီးရီးယား rRNA gene sequencing အပါအဝင် အူမကြီးကင်ဆာလူနာ 348 ဦးထံမှ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် မျိုးဗီဇခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်၊ microbiome ကို ပိုမိုထူးခြားစေရန်အတွက် genome sequencing။ လေ့လာမှုအား Nature Medicine တွင် "အူမကြီးကင်ဆာ၏ ပေါင်းစပ်အကျိတ်၊ ကိုယ်ခံအားနှင့် microbiome atlas" အဖြစ် ထုတ်ဝေခဲ့သည်။
Nature Medicine တွင်ထုတ်ဝေသောဆောင်းပါး
AC-ICAM ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
သုတေသီများသည် လတ်ဆတ်သော အေးခဲထားသောအကျိတ်နမူနာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် စနစ်ကျသောကုထုံးမပါဘဲ အူမကြီးကင်ဆာ၏သမိုင်းကြောင်းဆိုင်ရာရောဂါလက္ခဏာပြသည့်လူနာများထံမှ ကပ်လျက်ကျန်းမာသောအူမကြီးတစ်သျှူးများ (အကျိတ်-ပုံမှန်အတွဲများ) ကို သုတေသနပြုရန်အတွက် orthogonal genomic platform ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ whole-exome sequencing (WES)၊ RNA-seq ဒေတာအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု၊ နှင့် ပါဝင်မှုစံနှုန်းများကို စိစစ်ခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ လူနာ 348 ဦးထံမှ မျိုးရိုးဗီဇဒေတာကို ပျမ်းမျှနောက်ဆက်တွဲ 4.6 နှစ်ဖြင့် ရေအောက်ပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ထိန်းသိမ်းထားပြီး အသုံးပြုခဲ့သည်။ သုတေသနအဖွဲ့သည် ဤအရင်းအမြစ်ကို Sidra-LUMC AC-ICAM- မြေပုံနှင့် ခုခံအား-ကင်ဆာ-အဏုဇီဝ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအတွက် မြေပုံ (ပုံ 1) ဟု အမည်ပေးထားသည်။
ICR ကို အသုံးပြု၍ မော်လီကျူး အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်း။
စဉ်ဆက်မပြတ် ကင်ဆာခုခံကာကွယ်မှု (ICR) ဟုခေါ်သော စဉ်ဆက်မပြတ် ကင်ဆာခုခံကာကွယ်မှုအတွက် ဗီဇအမှတ်အသားများကို မော်ဂျူလာအစုံလိုက်ဖမ်းယူခြင်းဖြင့် သုတေသနအဖွဲ့သည် ၎င်းအား ကင်ဆာအမျိုးအစားပေါင်း 20 မျိုးပါဝင်သော ကင်ဆာအမျိုးအစားများဖြစ်သော melanoma၊ ဆီးအိမ်ကင်ဆာနှင့် ဆီးအိမ်ကင်ဆာတို့ကို ဖုံးအုပ်ထားသော ICR ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ရင်သားကင်ဆာ။ ICR သည် ရင်သားကင်ဆာအပါအဝင် ကင်ဆာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးတွင် immunotherapy တုံ့ပြန်မှုနှင့် ဆက်စပ်မှုရှိသည်။
ပထမဦးစွာ၊ သုတေသီများသည် AC-ICAM အစုအဝေး၏ ICR လက်မှတ်ကို အတည်ပြုခဲ့ပြီး၊ အစုအဝေးအား အစုအဖွဲ့/ကိုယ်ခံအား အမျိုးအစားခွဲသုံးမျိုးအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားရန် ICR ဗီဇအခြေခံ ပေါင်းစပ်အမျိုးအစားခွဲနည်းကို အသုံးပြု၍ AC-ICAM အဖွဲ့၏ ICR လက်မှတ်ကို အတည်ပြုစစ်ဆေးခဲ့သည်၊ အကျိတ်များ) (ပုံ 1b)။ သုတေသီများသည် အူမကြီးကင်ဆာ၏ စာသားမှတ်တမ်းကို အခြေခံသည့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် အများသဘောတူ မော်လီကျူးအမျိုးအစားခွဲများ (CMS) နှင့် ဆက်စပ်နေသော ကိုယ်ခံအား ဉာဉ်ကို လက္ခဏာဆောင်သည်။ CMS အမျိုးအစားများတွင် CMS1/immune၊ CMS2/canonical၊ CMS3/ metabolic နှင့် CMS4/mesenchymal တို့ ပါဝင်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ICR ရမှတ်များသည် CMS အမျိုးအစားခွဲအားလုံးရှိ အချို့သော ကင်ဆာဆဲလ်လမ်းကြောင်းများနှင့် အနုတ်လက္ခဏာ ဆက်နွယ်နေကြောင်း၊ ခုခံအားဖိနှိပ်မှုနှင့် stromal-ဆက်စပ်လမ်းကြောင်းများနှင့် အပြုသဘောဆောင်သော ဆက်နွယ်မှုများကို CMS4 အကျိတ်များတွင်သာ တွေ့ရှိခဲ့သည်။
CMS အားလုံးတွင်၊ သဘာဝလူသတ်သမား (NK) ဆဲလ်နှင့် T cell အမျိုးအစားခွဲများသည် ICR မြင့်မားသော ခုခံအားအမျိုးအစားခွဲများတွင် အမြင့်ဆုံးဖြစ်ပြီး၊ အခြား leukocyte အမျိုးအစားခွဲများ (ပုံ 1c) တွင် ကွဲပြားမှုပိုများသည်။ICR ခုခံအားအမျိုးအစားခွဲများတွင် ကွဲပြားသော OS နှင့် PFS ရှိသည်၊ တိုးမြင့်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ICR တွင် အနိမ့်မှ မြင့်သည် (ပုံ 1d)၊ အူမကြီးကင်ဆာတွင် ICR ၏ ပရိုဂရမ်ဆိုင်ရာ အခန်းကဏ္ဍကို အတည်ပြုခြင်း။
ပုံ 1. AC-ICAM လေ့လာမှု ဒီဇိုင်း၊ ခုခံအားဆိုင်ရာ ဗီဇလက်မှတ်၊ ကိုယ်ခံအားနှင့် မော်လီကျူး အမျိုးအစားခွဲများနှင့် ရှင်သန်မှု။
ICR သည် အကျိတ်များ ကြွယ်ဝသော၊ ပွားများထားသော T ဆဲလ်များကို ဖမ်းယူသည်။
အကျိတ်တစ်သျှူးများကို စိမ့်ဝင်နေသော T ဆဲလ်အနည်းစုသာ အကျိတ်အန်တီဂျင်များ (10%) ထက်နည်းသည်ဟု အစီရင်ခံထားသည်။ ထို့ကြောင့် အတွင်းအကျိတ် T ဆဲလ်အများစုကို bystander T cells (bystander T cells) ဟုခေါ်သည်။ ဖြစ်ထွန်းသော TCR များရှိသည့် သမားရိုးကျ T ဆဲလ်အရေအတွက်နှင့် အပြင်းထန်ဆုံးဆက်စပ်မှုကို stromal cell နှင့် leukocyte subpopulations (RNA-seq မှရှာဖွေတွေ့ရှိသည်) တွင် T cell လူဦးရေ (ပုံ 2a) ကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ICR အစုအဝေးများ (အလုံးစုံနှင့် CMS အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း) တွင်၊ ICR-မြင့်မားသောအကျိတ်များ၏ အမြင့်ဆုံးအချိုးအစားဖြစ်သော ICR-high နှင့် CMS အမျိုးအစားခွဲ CMS1/immune groups (ပုံ 2c) တွင် ကိုယ်ခံအား SEQ TCRs ၏ အမြင့်ဆုံး clonality ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ စာသားမှတ်တမ်းတစ်ခုလုံး (18,270 ဗီဇ)၊ ICR ဗီဇခြောက်ခု (IFNG၊ STAT1၊ IRF1၊ CCL5၊ GZMA နှင့် CXCL10) တို့သည် TCR ကိုယ်ခံအား SEQ clonality (ပုံ 2d) နှင့် အပြုသဘောဆက်စပ်နေသော ထိပ်တန်းဗီဇများထဲတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ImmunoSEQ TCR မျိုးပွားမှုသည် ICR ဗီဇအများစုနှင့် အကျိတ်တုံ့ပြန်မှု CD8+ အမှတ်အသားများ (ပုံ 2f နှင့် 2g) ကို အသုံးပြုထားသော ဆက်စပ်မှုများထက် ပိုမိုပြင်းထန်စွာ ဆက်စပ်နေသည်။ နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ အထက်ဖော်ပြပါ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်တွင် ICR လက်မှတ်သည် အကျိတ်များ ကြွယ်ဝသော၊ ချဲ့ထွင်ထားသော T ဆဲလ်များ၏ ပါဝင်မှုကို ဖမ်းယူနိုင်ပြီး ၎င်း၏ရောဂါဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို ရှင်းပြနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသည်။
ပုံ 2. TCR တိုင်းတာမှုများနှင့် ခုခံအားဆိုင်ရာ ဗီဇများ၊ ခုခံအားနှင့် မော်လီကျူး အမျိုးအစားခွဲများနှင့် ဆက်စပ်မှု။
ကျန်းမာသောနှင့် အူမကြီးကင်ဆာတစ်ရှူးများတွင် microbiome ပါဝင်မှု
သုတေသီများသည် လူနာ 246 ဦးထံမှ ကိုက်ညီသောအကျိတ်နှင့် ကျန်းမာသောအူမကြီးတစ်ရှူးများမှ ထုတ်ယူထားသော DNA ကို အသုံးပြု၍ 16S rRNA sequencing ကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည် (ပုံ 3a)။ တရားဝင်မှုအတွက်၊ သုတေသီများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ရရှိနိုင်သော ပုံမှန် DNA နှင့် မကိုက်ညီသော နောက်ထပ် အကျိတ်နမူနာ 42 ခုမှ 16S rRNA ဗီဇ ဒေတာကို ထပ်လောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။ ပထမဦးစွာ သုတေသီများသည် ကိုက်ညီသောအကျိတ်များနှင့် ကျန်းမာသောအူမကြီးတစ်ရှူးများကြားရှိ သစ်ပင်ပန်းမန်များ၏ ကြွယ်ဝမှုကို နှိုင်းယှဉ်ခဲ့ကြသည်။ Clostridium perfringens သည် ကျန်းမာသောနမူနာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အကျိတ်များတွင် သိသိသာသာတိုးလာသည် (ပုံ 3a-3d)။ အကျိတ်နှင့် ကျန်းမာသောနမူနာများကြားတွင် အယ်လ်ဖာကွဲပြားမှု (မျိုးစိတ်ကွဲပြားမှုနှင့် များပြားသောမျိုးစိတ်များ) တွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်မရှိပါ၊ ICR နိမ့်သောအကျိတ်များနှင့် ဆက်စပ်သော သေးငယ်သောအဏုဇီဝမျိုးကွဲကွဲပြားမှုကို ကျိုးနွံစွာလျှော့ချခြင်းကို တွေ့ရှိရပါသည်။
အဏုဇီဝပရိုဖိုင်များနှင့် လက်တွေ့ရလဒ်များအကြား ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် သုတေသီများသည် ရှင်သန်မှုကို ခန့်မှန်းနိုင်သည့် microbiome အင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် 16S rRNA ဗီဇ စီတန်းခြင်းဒေတာကို အသုံးပြုရန် ရည်ရွယ်သည်။ AC-ICAM246 တွင်၊ သုတေသီများသည် MBR အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ (ပုံ 3f) ဟုခေါ်သော သုညမဟုတ်သောကိန်းဂဏန်းများ (ကွဲပြားမှုမရှိသောသေဆုံးမှုအန္တရာယ်နှင့်ဆက်စပ်သော) အင်္ဂါရပ် 41 ခုကို ရွေးချယ်ထားသည့် OS Cox ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။
ဤလေ့ကျင့်ရေးအုပ်စု (ICAM246) တွင် အနိမ့်ဆုံး MBR ရမှတ် (MBR<0၊ MBR နည်း) သည် သေဆုံးနိုင်ခြေ သိသိသာသာ (85%) နှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ သုတေသီများသည် အမှီအခိုကင်းစွာ တရားဝင်သော အစုနှစ်ခု (ICAM42 နှင့် TCGA-COAD) တွင် MBR နည်းပါးသော (အန္တရာယ်) နှင့် တာရှည် OS အကြား ဆက်စပ်မှုကို အတည်ပြုခဲ့သည်။ (ပုံ 3) လေ့လာမှုသည် အကျိတ်နှင့် ကျန်းမာသော အူမကြီးတစ်သျှူးများတွင် ဆင်တူသည့် endogastric cocci နှင့် MBR ရမှတ်များအကြား ခိုင်မာသောဆက်စပ်မှုကို ပြသခဲ့သည်။
ပုံ 3. အကျိတ်နှင့် ကျန်းမာသောတစ်ရှူးများရှိ Microbiome နှင့် ICR နှင့် လူနာအသက်ရှင်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှု။
နိဂုံး
ဤလေ့လာမှုတွင်အသုံးပြုသည့် multi-omics ချဉ်းကပ်မှုသည် အူမကြီးကင်ဆာရှိ ခုခံအားတုံ့ပြန်မှု၏ မော်လီကျူးလက္ခဏာကို စေ့စေ့စပ်စပ်ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေကာ microbiome နှင့် ကိုယ်ခံအားစနစ်တို့ကြား အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အကျိတ်နှင့် ကျန်းမာသော တစ်ရှူးများ၏ နက်ရှိုင်းသော TCR စီစစ်ခြင်းသည် ICR ၏ ပရိုဂရမ်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုမှာ အကျိတ်များ ကြွယ်ဝစွာ ဖမ်းယူနိုင်မှုနှင့် အကျိတ်ဆိုင်ရာ အန်တီဂျင် သီးသန့် T cell များကို ဖမ်းယူနိုင်စွမ်းကြောင့် ဖြစ်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်။
AC-ICAM နမူနာများတွင် 16S rRNA မျိုးဗီဇ စီစီခြင်းကို အသုံးပြု၍ အကျိတ်အဏုဇီဝဖွဲ့စည်းမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့သည် ပြင်းထန်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တန်ဖိုး (MBR အန္တရာယ်ရမှတ်) ကို ဖော်ထုတ်တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤလက်မှတ်သည် အကျိတ်နမူနာများမှ ဆင်းသက်လာသော်လည်း၊ ကျန်းမာသောအူမကြီးနှင့် အကျိတ် MBR အန္တရာယ်ရမှတ်တို့အကြား ခိုင်မာသောဆက်စပ်မှုရှိကြောင်း၊ ဤလက်မှတ်သည် လူနာများ၏ အူ microbiome ဖွဲ့စည်းမှုကို ဖမ်းယူနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသည်။ ICR နှင့် MBR ရမှတ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် အူမကြီးကင်ဆာဝေဒနာရှင်များတွင် ရှင်သန်မှုကို ခန့်မှန်းနိုင်သည့် multi-omic ကျောင်းသား biomarker ကို ဖော်ထုတ်အတည်ပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ လေ့လာမှု၏ multi-omic dataset သည် အူမကြီးကင်ဆာဇီဝဗေဒကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်နှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသော ကုထုံးနည်းလမ်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အရင်းအမြစ်တစ်ခုပေးပါသည်။
စာတင်ချိန်- ဇွန်-၁၅-၂၀၂၃
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဆက်တင်များ