《Breast Cancer Research and Treatment》：Association of tumor Schwann cells with epithelial-mesenchymal transition and immune-suppressive microenvironment in triple-negative breast cancer
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摘要
目的
肿瘤相关神经（tumor-associated nerves）近来被认为是癌症生物学中一个未被充分研究的关键调节因素。然而，使用组织学或转录组学方法对其进行定量具有挑战性，因为其直径较小，难以可靠检测，且其携带大部分mRNA的胞体位于肿瘤之外。本研
摘要
目的
肿瘤相关神经（tumor-associated nerves）近来被认为是癌症生物学中一个未被充分研究的关键调节因素。然而，使用组织学或转录组学方法对其进行定量具有挑战性，因为其直径较小，难以可靠检测，且其携带大部分mRNA的胞体位于肿瘤之外。本研究评估了施万细胞（Schwann cell，SC）相关转录组学评分，作为三阴性乳腺癌（triple-negative breast cancer，TNBC）患者肿瘤中肿瘤相关神经的替代指标。
方法
分析了三个独立TNBC队列的转录组学和临床数据，即TCGA（n = 170）、METABRIC（n = 335）和SCAN-B（n = 174）。根据SC相关基因特征计算SC评分，并使用空间转录组学验证SC定位。此外，分析了七个独立的新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy，NAC）队列，以评估SC评分与治疗反应之间的关联。评估了SC评分与临床特征、基因组特征、增殖、治疗反应以及肿瘤微环境（tumor microenvironment，TME）之间的关联。
结果
SC特征基因在空间上定位于瘤内神经区域，证实SC评分反映了这些结构在肿瘤内的存在。在TCGA、METABRIC和SCAN-B队列中，SC高表达肿瘤与较低的突变负荷和较低的细胞增殖相关。SC高表达肿瘤还伴有低免疫活性和较少的免疫细胞浸润，以及上皮-间质转化（epithelial–mesenchymal transition，EMT）、TGF-β信号传导和间质重塑通路的富集。
结论
SC评分高的TNBC与较低的细胞增殖、增强的间质重塑和EMT以及受抑制的免疫活性相关，提示神经相关的TME特征在塑造TNBC生物学中发挥作用。
肿瘤相关神经近期被确认为癌症生物学中一个此前被忽视的关键调节因子。除了器官原有神经纤维外，癌细胞还能主动诱导轴突发生，使新生神经纤维长入肿瘤微环境（tumor microenvironment，TME）。这些肿瘤相关神经通过释放神经递质和神经肽，调节多个癌症特征，包括免疫抑制、肿瘤细胞增殖和血管生成。已有报道显示，在胰腺癌、前列腺癌、头颈鳞状细胞癌、结直肠癌和乳腺癌等多种癌症类型中，瘤内神经纤维密度增高或神经活动增强与肿瘤侵袭性增加及不良临床结局相关。在乳腺癌中，研究人员此前发现肿瘤诱导的神经元突起过程与免疫冷TME和更差临床结局相关。
然而，瘤内神经的定量分析存在显著技术障碍。神经纤维直径可小至0.5–1 μm，常规免疫组织化学难以形态学检测；其细长丝状结构在不同组织平面中穿行，使面积或体积定量复杂化；且瘤内神经纤维仅占肿瘤区域约2%。利用肿瘤组织块转录组分析可克服二维组织学限制，但神经纤维胞体位于背根神经节或交感神经节，mRNA主要存在于胞体，轴突远端mRNA含量极低，因此RNA测序难以捕获神经纤维来源的信号。施万细胞（Schwann cell，SC）是周围神经系统最丰富的细胞，包绕有髓和无髓纤维，沿神经在肿瘤内分布，其转录信号易于检测，因此SC相关基因特征可作为肿瘤相关神经的替代指标。在头颈鳞状细胞癌中已有研究支持这一策略。在乳腺癌中，可识别的瘤内神经见于30%–80%的肿瘤，且在TNBC中尤其常见，但大规模人类肿瘤转录组和临床研究有限。为此，研究人员利用SC相关基因特征评分估计TNBC中肿瘤相关神经，并研究其临床与TME相关性。该论文发表在《Breast Cancer Research and Treatment》。
研究方法上，研究人员分析了三个独立TNBC队列（TCGA，n=170；METABRIC，n=335；SCAN-B，n=174），利用PanglaoDB中48个SC特征基因的平均z-score定义SC评分，并按各队列中位数分为SC高/低组。采用已发表的空间转录组数据集验证SC特征基因定位；使用xCell算法评估免疫细胞浸润，按GZMA和PRF1表达计算细胞溶解活性（CYT）评分；运用基因集富集分析（GSEA）和MSigDB Hallmark基因集进行通路分析。另分析七个接受以蒽环类和紫杉类为基础的新辅助化疗（NAC）队列（含I-SPY2试验），评估SC评分与病理完全缓解（pathological complete response，pCR）的关系。所有数据均来自公开数据库。
**SC评分与SC标志物基因表达相关**：空间转录组学显示，SC特征基因在空间上富集于形态学注释的瘤内神经区域；在TCGA、METABRIC和SCAN-B三个队列中，SC高肿瘤与MPZ、PMP22、SOX10、S100B等SC标志物表达显著相关，也与xCell算法定义的神经元和星形胶质细胞评分相关，证实SC评分能够反映肿瘤内SC及相关神经结构的存在。
**SC评分与各队列生存结局无关联**：通过Kaplan-Meier生存分析，SC评分与总生存期（overall survival，OS）、疾病特异性生存期（disease-specific survival，DSS）和无病生存期（disease-free survival，DFS）均无显著关联，提示SC评分不是TNBC的预后生物标志物。
**SC评分与驱动突变或基因组不稳定性无关，但与较低突变负荷相关**：在TCGA和METABRIC中，SC高/低组的驱动基因突变频率无一致差异；TCGA中同源重组缺陷（homologous recombination deficiency，HRD）评分无组间差异，但SC高组的基因组改变分数、非同义及同义突变计数均较低，而瘤内异质性略高，提示SC高肿瘤整体突变负荷较低，但无特异性驱动突变模式。
**SC评分与较低的细胞增殖相关**：三个队列中，SC高组MKI67基因表达较低，其中TCGA和METABRIC达到显著差异；TCGA中组织学分级较高的肿瘤SC评分较低；Thorsson等人预先计算的增殖评分在SC高组显著降低；GSEA显示SC低组富集G2M检查点、E2F靶点、MYC靶点和有丝分裂纺锤体等增殖相关通路。这与既往“神经密度促进侵袭”的报道形成对比。
**SC评分与NAC反应无一致关联**：在七个独立NAC队列中，SC评分在pCR与非pCR肿瘤之间未显示一致差异；仅I-SPY2全体队列中SC低组pCR率较高，但含免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitor，ICI）的亚组及其他队列均无显著差异，提示SC评分不能强预测NAC治疗反应。
**高SC评分与较低的免疫活性、较少的免疫细胞浸润以及活化的上皮-间质转化（EMT）相关通路相关**：GSEA显示SC低组富集干扰素α反应、干扰素γ反应和同种异体排斥等免疫相关通路，而SC高组富集TGF-β信号通路；SC高组的CYT评分和xCell免疫评分较低，Th1细胞、巨噬细胞等免疫细胞浸润减少；此外，SC高组一致富集EMT通路以及间质重塑相关通路，包括细胞外基质组织、黏着斑、血管生成、伤口愈合和缺氧。表明SC高肿瘤呈现免疫抑制性“免疫冷”TME，并伴有间质重塑和EMT激活。
讨论部分指出，SC高TNBC具有低增殖、低突变负荷、免疫抑制和间质重塑等特征，但这些特征未转化为生存差异或NAC反应差异，可能因为这些相互拮抗的生物学过程彼此抵消。组织学神经密度与SC评分可能捕获了神经生物学的不同层面；SC本身也可能通过与肿瘤和间质成分相互作用而影响肿瘤行为。由于主要分析对象为早期乳腺癌，神经相关效应可能仍处于肿瘤-神经相互作用的早期阶段。局限性包括：SC评分是基于转录组的推断，不能直接等同于神经纤维密度；体转录组分析无法解析细胞类型特异性信号，神经结构与SC自身效应的相对贡献尚难以区分。
总之，本研究表明，转录组SC高特征的TNBC与较低细胞增殖、增强的间质重塑和EMT以及瘤内免疫抑制相关，提示神经相关TME特征在塑造TNBC独特生物学中具有潜在作用。鉴于组织学直接评估瘤内神经密度存在技术挑战，SC评分等转录组方法可为未来转化研究提供一个实用框架。
