癌症相关成纤维细胞在食管腺癌新辅助治疗响应中的作用机制及临床意义研究

【字体: 时间:2025年07月12日 来源:British Journal of Cancer 6.4

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  本研究针对食管腺癌(EAC)患者对新辅助治疗(NAT)响应差异的临床难题,聚焦肿瘤微环境(TME)中癌症相关成纤维细胞(CAF)的调控作用。研究人员通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)等技术,首次揭示三种肌成纤维细胞表型(myoCAF)在治疗响应中的关键作用,发现TRPA1+CAF亚群在非响应者中持续存在,并建立具有独立预后价值的双基因标志物(POSTN/GSN)。该研究为优化EAC治疗策略提供了新的分子靶点和生物标志物,发表于《British Journal of Cancer》。

  

食管腺癌(EAC)作为恶性程度较高的消化道肿瘤,其治疗面临两大临床困境:一是不同患者对新辅助治疗(NAT)呈现显著差异的响应,二是即便获得病理完全缓解(pCR)的患者,其生存获益也因治疗方式不同而存在明显差异。这种"响应与获益不匹配"的现象暗示着,除肿瘤细胞自身特性外,肿瘤微环境(TME)可能扮演着关键角色。其中,癌症相关成纤维细胞(CAF)作为TME中最丰富的间质成分,其在新辅助化疗(CT)与放化疗(CRT)响应差异中的作用机制尚属空白。

英国南安普顿大学医院(University Hospital Southampton)的研究团队在《British Journal of Cancer》发表的重要研究,通过整合组织病理学、单细胞转录组学和功能实验,系统揭示了CAF亚群在EAC治疗响应中的动态变化规律。研究人员收集26例EAC患者的治疗前后样本,运用Drop-seq单细胞测序技术构建了包含32,677个细胞的图谱,结合免疫组化验证和体外细胞模型,发现特定myoCAF亚群的存留与治疗抵抗密切相关。特别值得注意的是,研究鉴定出TRPA1阳性的CAF5亚群在非响应者中持续存在,并开发出具有独立预后价值的POSTN/GSN双基因标志物。

关键技术方法包括:1)从26例接受不同NAT方案的EAC患者获取治疗前后组织样本;2)采用微流控Drop-seq平台进行单细胞转录组测序;3)通过CellPhoneDB和NicheNet算法解析细胞间通讯网络;4)利用TGF-β诱导的人胚肺成纤维细胞(HFFF2)模型模拟CAF分化;5)在TCGA和OCCAMs队列中验证临床预后价值。

CAF表型异质性与治疗响应关联

通过单细胞聚类分析鉴定出5个CAF亚群,其中CAF1/2/5均表达α-SMA和POSTN,具有典型肌成纤维细胞特征。治疗前肿瘤中myoCAF占主导(76%),而治疗后响应者(TRG1-2)的CAF组成转变为以CAF1/3/4为主。引人注目的是,非响应者(TRG4-5)中CAF2和TRPA1+CAF5亚群显著富集,这些细胞表现出独特的CXCL14和F3(组织因子)表达特征。免疫组化证实TRPA1蛋白特异性定位在肿瘤-间质交界区的成纤维细胞中。

治疗特异性CAF重编程

比较CT与CRT对CAF的影响发现:化疗响应者的CAF3高表达SFRP4和DCN,具有免疫调节特性;而放化疗响应者的CAF4特征性表达PLA2G2A。相反,非响应者的CAF2过表达IGFBP3和CXCL8,通过计算预测这些细胞可能通过IGF2-ITGA6轴激活内皮细胞TM4SF1表达,促进治疗抵抗。体外实验显示,TGF-β虽能诱导HFFF2细胞表达α-SMA和POSTN,但未能完全模拟体内CAF5的表型,提示肿瘤细胞旁分泌信号的必要性。

细胞互作网络拓扑变化

CrossTalkeR分析揭示:响应者的细胞通讯以CAF1/2为"信号接收者",CAF3/4为"中介者";而非响应者中这种拓扑关系反转,伴随髓系细胞与CAF互作增强。特别发现CAF5通过IL33-IL1RL1和ANGPTL2-LILRB2等通路与抗原呈递细胞串扰,可能导致免疫抑制微环境形成。这种网络重构在CRT非响应者中尤为显著,为解释不同治疗方案疗效差异提供了新视角。

临床转化价值

研究建立的POSTN/GSN表达比值在TCGA和OCCAMs队列中均显示独立预后价值(HR=2.47,p=0.029)。高评分患者呈现明显的myoCAF特征富集和免疫细胞浸润模式。值得注意的是,GSN作为肌动蛋白调节因子,其表达缺失与myoCAF活化相关,而TRPA1作为可靶向的膜通道蛋白,为克服治疗抵抗提供了新靶点。

这项研究首次绘制了EAC新辅助治疗过程中CAF亚群的动态演变图谱,揭示了TRPA1+myoCAF作为治疗抵抗的关键介质。其重要意义在于:1)从单细胞水平解释了NAT响应异质性的基质机制;2)为精准预测治疗反应提供新型生物标志物;3)提出靶向CAF钙信号(TRPA1)或细胞骨架调控(GSN)的联合治疗新策略。这些发现不仅对优化EAC治疗决策具有直接临床价值,也为理解肿瘤微环境在治疗压力下的适应性进化提供了范式。

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