多omics分析阐明了乳腺癌中瘤内微生物组和宿主免疫异质性之间的关系

科学领域:

• 微生物学 微生物学
• 在瘤学瘤学.
• 免疫学 免疫学 免疫学

背景情况:

• 内微生物组通过调节免疫系统,显著影响癌症的发展,进展和治疗反应.
• 了解乳腺癌 (BC) 中的免疫相关的瘤内微生物组 (IRIM) 对于确定预后因素和治疗点至关重要.

研究的目的:

• 在乳腺癌 (BC) 中描述IRIM.
• 为了确定BC瘤内微生物群内的潜在的预后预测因素和治疗点.
• 根据微生物组和免疫细胞透,将BC患者分为不同的免疫亚型.

主要方法:

• 利用了癌症基因组图谱乳腺侵入性癌症 (TCGA-BRCA) 数据,包括临床,微生物组和转录组学信息.
• 采用单变Cox回归来识别瘤透核心免疫细胞.
• 应用共识聚类来将患者分为免疫丰富和免疫缺陷亚型.
• 使用最不歧视性分析效果大小方法来识别显著的IRIM.
• 使用考克斯的比例危险模型构建了一个预后签名.

主要成果:

• 在BC中确定了两种不同的免疫亚型:免疫丰富 (预后良好,高CD8 + T和巨细胞M1透) 和免疫缺陷.
• 发现了亚型之间的α-多样性和β-多样性的显著差异.
• 确定了33种IRIM,其中四种关键细菌 (Acidibacillus,Succinimonas,Lachnoclostridium,Pseudogulbenkiania) 形成了一个强大的预后特征.
• 发现了预后IRIMs,免疫基因表达和对他莫西芬和多塞的敏感性之间的相关性.

结论:

• 成功将BC患者分为两种不同的免疫亚型,具有不同的预后和微生物组形状.
• 为BC建立了一个新的四种细菌预后签名,具有显著的预测价值.
• 证明关键的IRIM与预后,免疫细胞透和BC免疫疗法的疗效有关.
• 拟议的IRIM作为潜在的生物标志物和新型治疗点,用于BC治疗和免疫疗法监管.