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發(fā)表雜志名稱(chēng)：Briefings in Bioinformatics

中文標(biāo)題：通過(guò)評(píng)估癌癥中的神經(jīng)浸潤(rùn)揭示一種新的癌癥特征

英文標(biāo)題：Unveiling a novel cancer hallmark by evaluation of neural infiltration in cancer

影響因子：7.7

發(fā)表日期：2025 年3月2日

研究概述

癌癥細(xì)胞可受神經(jīng)系統(tǒng)影響獲得惡性特征。本研究評(píng)估了多種癌癥類(lèi)型中腫瘤微環(huán)境（TME）內(nèi)神經(jīng)浸潤(rùn)程度，將其視為一種癌癥特征。作者利用 10 種癌癥類(lèi)型的 40 個(gè)批量 RNA 測(cè)序數(shù)據(jù)集，識(shí)別出癌癥相關(guān)神經(jīng)基因，并開(kāi)發(fā)出癌癥相關(guān)神經(jīng)浸潤(rùn)預(yù)測(cè)評(píng)分（C-Neural 評(píng)分）。C-Neural 評(píng)分高的癌癥樣本，更易出現(xiàn)神經(jīng)周?chē)?rùn)、復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移、分期或分級(jí)更高，預(yù)后也較差。在 55 個(gè)單細(xì)胞 RNA 測(cè)序數(shù)據(jù)集中，上皮細(xì)胞的 C-Neural 評(píng)分最高。高 C-Neural 評(píng)分的上皮細(xì)胞（epi-highCNs）具有拷貝數(shù)變異增加、細(xì)胞分化減少、上皮 - 間質(zhì)轉(zhuǎn)化評(píng)分更高以及代謝水平升高等特點(diǎn)，且常通過(guò) FN1 信號(hào)通路與施萬(wàn)細(xì)胞進(jìn)行通訊。共培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)表明，施萬(wàn)細(xì)胞可能通過(guò)上調(diào) VDAC1 促進(jìn)癌癥進(jìn)展。此外，C-Neural 評(píng)分與抗腫瘤免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)呈正相關(guān)，暗示其對(duì)免疫治療的潛在反應(yīng)，高 C-Neural 評(píng)分的黑色素瘤患者可能從曲美替尼治療中獲益。這些分析揭示了 TME 中神經(jīng)影響的程度，表明其作為癌癥特征的潛力，并為有效的癌癥治療策略提供了參考。

研究結(jié)果

模式圖

C-Neural 評(píng)分表明癌癥的惡性程度：

作者評(píng)估了 10 種癌癥類(lèi)型的腫瘤微環(huán)境中神經(jīng)浸潤(rùn)（C-Neural 評(píng)分）情況（圖 S1A） 。從數(shù)據(jù)庫(kù)和文獻(xiàn)中收集神經(jīng)基因（圖 1a），識(shí)別出癌癥特異性差異表達(dá)神經(jīng)基因（DEG-Ns），部分神經(jīng)基因在多種癌癥類(lèi)型中均有差異表達(dá)（圖 1b、c；圖 S2A）。在至少七種癌癥類(lèi)型中上調(diào)的 DEG-Ns，在神經(jīng)退行性疾病和癌癥特征中顯著富集（圖 S2B）。計(jì)算癌癥樣本的神經(jīng)浸潤(rùn)水平后發(fā)現(xiàn)，C-Neural 評(píng)分與胰腺癌、腎癌和膠質(zhì)瘤的癌癥特征評(píng)分呈正相關(guān)；在所有癌癥類(lèi)型中，“基因組不穩(wěn)定和突變”“衰老細(xì)胞” 等特征與 C-Neural 評(píng)分正相關(guān)（圖 S2C）。在 TCGA 數(shù)據(jù)庫(kù)的肺腺癌（LUAD）、乳腺癌（BC）和胰腺癌（PAAD）數(shù)據(jù)中，與 C-Neural 評(píng)分相關(guān)的上調(diào)基因，在癌癥特征通路中顯著富集（圖 S3）。研究 C-Neural 評(píng)分與臨床病理特征的關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，頭頸部鱗狀細(xì)胞癌（HNSC）中神經(jīng)周?chē)?rùn)（PNI）陽(yáng)性、晚期結(jié)腸腺癌或存活的 LUAD 患者的 C-Neural 評(píng)分，高于 PNI 陰性患者（圖 1d；圖 S4A、B）。對(duì)于復(fù)發(fā)性 LUAD 和膠質(zhì)瘤樣本，其 C-Neural 評(píng)分顯著高于原發(fā)性樣本（圖 1e - h）。轉(zhuǎn)移性樣本的 C-Neural 評(píng)分也顯著更高（圖 1i、j）。

而且，在 TCGA 和多個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)集中，C-Neural 評(píng)分與大多數(shù)癌癥類(lèi)型的分期或分級(jí)呈正相關(guān)（圖 2a、b；圖 S6）。此外，C-Neural 評(píng)分較高的患者預(yù)后較差（圖 2c；圖 S4C）。作者還探究了 TME 成分中 C-Neural 評(píng)分的水平，發(fā)現(xiàn)高 C-Neural 評(píng)分的樣本，腫瘤純度、腫瘤細(xì)胞含量和腫瘤大小更高（圖 2d - f）。在 LUAD 數(shù)據(jù)集中，C-Neural 評(píng)分與腫瘤純度和干性指數(shù)正相關(guān)，與免疫和基質(zhì)評(píng)分負(fù)相關(guān)（圖 S5A - G）。并且，C-Neural 評(píng)分與通過(guò)免疫組化和算法評(píng)估的腫瘤純度評(píng)分，在 TCGA 的八種癌癥類(lèi)型中顯著正相關(guān)（圖 S5H）?？傮w而言，C-Neural 評(píng)分越高，腫瘤純度越高，TME 成分顯示出不同的神經(jīng)信號(hào)

泛癌單細(xì)胞 RNA 測(cè)序揭示神經(jīng)浸潤(rùn)的異質(zhì)性：

鑒于在批量測(cè)序數(shù)據(jù)中觀察到的 TME 成分與 C-Neural 評(píng)分的明顯相關(guān)性，作者使用 55 個(gè)單細(xì)胞 RNA 測(cè)序數(shù)據(jù)集，研究不同細(xì)胞類(lèi)型中 C-Neural 評(píng)分水平的異質(zhì)性，以驗(yàn)證和擴(kuò)展這些發(fā)現(xiàn)（圖 S1C）。經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制，96.82% 的泛癌單細(xì)胞 RNA 測(cè)序數(shù)據(jù)集中保留了超過(guò) 80% 的 DEG-Ns（圖 S6A）。在 10 種癌癥類(lèi)型中注釋了 28 種細(xì)胞類(lèi)型，并評(píng)估了 C-Neural 評(píng)分的分布差異（圖 3a、b）。在大多數(shù)數(shù)據(jù)集中，上皮細(xì)胞傾向于分布在高分組，而肥大細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、T 細(xì)胞和 B 細(xì)胞主要分布在低分組。作者揭示了所有數(shù)據(jù)集中，高、低 C-Neural 評(píng)分組之間細(xì)胞類(lèi)型分布比例的顯著差異（圖 3c）。上皮細(xì)胞、增殖細(xì)胞和星形膠質(zhì)細(xì)胞在高 C-Neural 評(píng)分組中的比例顯著更高，而肥大細(xì)胞和內(nèi)皮細(xì)胞等細(xì)胞在高 C-Neural 評(píng)分組中的比例顯著降低。這些結(jié)果強(qiáng)調(diào)了 TME 中存在多樣的神經(jīng)信號(hào)，且上皮細(xì)胞在高 C-Neural 評(píng)分細(xì)胞群體中明顯富集

Epi-highCNs 顯示出高度惡性，并頻繁與施萬(wàn)細(xì)胞通訊：

PNI 是 PAAD 的常見(jiàn)特征，存在于切除區(qū)域。根據(jù)空間轉(zhuǎn)錄組 RNA 測(cè)序，在 PNI 和施萬(wàn)細(xì)胞標(biāo)記物高表達(dá)的區(qū)域，C-Neural 評(píng)分顯著更高（圖 4a；圖 S6B）。作者進(jìn)一步研究了具有不同神經(jīng)信號(hào)的上皮細(xì)胞亞群之間的差異（圖 S1C）。將上皮 / 導(dǎo)管細(xì)胞分為 epi-highCNs 和 epi-lowCNs 亞群，在 PDAC_2023Xue_sc 數(shù)據(jù)集中，它們?cè)?t 分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）圖中占據(jù)不同位置（圖 4b；圖 S7A - D）。非整倍體細(xì)胞在 epi-highCNs 中顯著富集（圖 4c）。epi-highCNs 的 CytoTRACE 評(píng)分顯著高于 epi-lowCNs，且從 epi-highCNs 到 epi-lowCNs，分化評(píng)分逐漸增加（圖 4d、e）。結(jié)合推斷的偽時(shí)間，作者確定了從 epi-highCNs 到 epi-lowCNs 的分化軌跡，表明 epi-highCNs 的干性增加（圖 4f）。此外，epi-highCNs 中氧化磷酸化（OXPHOS）和一些代謝途徑上調(diào)（圖 S7E），其 EMT 評(píng)分顯著增加（圖 4g；圖 S8）。這些分析突出了 epi-highCNs 中癌癥特征的上調(diào)，揭示了 C-Neural 評(píng)分識(shí)別惡性上皮細(xì)胞的潛力。作者還探索了 epi-highCNs 和 epi-lowCNs 在 TME 中細(xì)胞間通訊的差異。在 PAAD 單細(xì)胞 RNA 測(cè)序數(shù)據(jù)集中，epi-highCNs 與其他細(xì)胞類(lèi)型的通訊，比 epi-lowCNs 更多、更強(qiáng)（圖 4h、i；圖 S9），尤其是與施萬(wàn)細(xì)胞和神經(jīng)內(nèi)分泌細(xì)胞（圖 S10A、B）。epi-highCNs 與巨噬細(xì)胞和 fibroblasts 的相互作用增加（圖 4h、i；圖 S9）。在 PDAC_2023Xue_sc 數(shù)據(jù)集中，epi-highCNs、炎性癌癥相關(guān)成纖維細(xì)胞（iCAFs）和施萬(wàn)細(xì)胞的相互作用水平更高（圖 S10C - H）。施萬(wàn)細(xì)胞通過(guò) FN1 信號(hào)和膠原蛋白相關(guān)的配體 - 受體對(duì)，與 epi-highCNs 相互作用（圖 4j；圖 S11、S12）。結(jié)果表明，epi-highCNs 經(jīng)常與其他細(xì)胞通訊，尤其是成纖維細(xì)胞，在 PAAD 中施萬(wàn)細(xì)胞通過(guò) FN1 和膠原蛋白信號(hào)與 epi-highCNs 通訊

通過(guò) C-Neural 評(píng)分表征 LUAD 細(xì)胞亞群的不同惡性程度，以及與 CD8 T 細(xì)胞的差異通訊：

通過(guò)全組織免疫標(biāo)記和 3D 評(píng)估協(xié)議 iDISCO (ace)，在完整的肺組織中觀察到密集的神經(jīng)支配。作者假設(shè)遠(yuǎn)端神經(jīng)信號(hào)會(huì)影響 TME 中的腫瘤細(xì)胞。在 LUAD_2022atlas_sc 數(shù)據(jù)集中，相鄰正常樣本、原發(fā)性樣本和轉(zhuǎn)移性樣本的 C-Neural 評(píng)分逐漸增加（圖 6a）。在所有細(xì)胞類(lèi)型中，腫瘤細(xì)胞的 C-Neural 評(píng)分更高（圖 S15A）。腫瘤細(xì)胞高 C-Neural 評(píng)分組（tumor cell-highCNs）中顯著上調(diào)的差異表達(dá)基因（DEGs），在 OXPHOS 途徑和神經(jīng)退行性疾病中顯著富集（圖 S15B）。此外，tumor cell-highCNs 中嘌呤代謝和一些代謝過(guò)程上調(diào)（圖 6b），其分化程度也更低（圖 6c；圖 S15C）。這些結(jié)果表明，tumor cell-highCNs 的惡性程度高于腫瘤細(xì)胞低 C-Neural 評(píng)分組（tumor cell-lowCNs）。tumor cell-highCNs 向 CD8 T 細(xì)胞發(fā)送更強(qiáng)的通訊信號(hào)，并從基質(zhì)細(xì)胞接收更多通訊信號(hào)（圖 6d - f；圖 S16A、B）。tumor cell-highCNs 通過(guò) MIF 信號(hào)通路與其他細(xì)胞類(lèi)型相互作用（圖 6g；圖 S16C - E）。作者進(jìn)一步研究了腫瘤細(xì)胞和 CD8 T 細(xì)胞亞群之間的細(xì)胞通訊，發(fā)現(xiàn) tumor cell-highCNs 與效應(yīng)記憶 CD8 T 細(xì)胞和終末耗竭 CD8 T 細(xì)胞特異性相互作用（圖 6h、i；圖 S16F、G）。此外，tumor cell-highCNs 通過(guò) MIF 和人類(lèi)白細(xì)胞抗原（HLA）相關(guān)的配體 - 受體對(duì)，與 CD8 T 細(xì)胞密切通訊，CD8 T 細(xì)胞則通過(guò) CD99 - CD99 和 ITGB2 - ICAM1 相互作用向 tumor cell-highCNs 發(fā)送信號(hào)（圖 6j；圖 S16H）

對(duì)免疫治療有反應(yīng)的患者 C-Neural 評(píng)分升高：

鑒于 tumor cell-highCNs 與 CD8 T 細(xì)胞通訊，作者進(jìn)一步研究了 C-Neural 評(píng)分與免疫細(xì)胞浸潤(rùn)和免疫治療反應(yīng)的相關(guān)性（圖 S1D）。在免疫檢查點(diǎn)抑制劑（ICI）治療前的黑色素瘤、非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）和乳腺癌樣本的批量 RNA 測(cè)序數(shù)據(jù)集中，有反應(yīng)的患者 C-Neural 評(píng)分，顯著高于無(wú)反應(yīng)的患者（圖 7a - d；圖 S19A - C）。所有數(shù)據(jù)集中，受試者工作特征曲線下面積（AUC）值均超過(guò) 0.60（圖 S19D - J）。作者將 C-Neural 評(píng)分的預(yù)測(cè)性能，與其他 10 種特征和算法進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)在 Melanoma_2019Liu、Melanoma_phs000452v3、Melanoma_2015VanAllen 和 NSCLC_2023Ravi 數(shù)據(jù)集中，C-Neural 評(píng)分的 AUC 值最高（圖 S20）。高 C-Neural 評(píng)分的患者，其突變水平更高（圖 S21A - D）。作者還揭示了 C-Neural 評(píng)分與 HLA 和 CD274 之間的正相關(guān)關(guān)系（圖 7e）?；罨挠洃?CD4 T 細(xì)胞、濾泡輔助性 T 細(xì)胞、M0 巨噬細(xì)胞和 M1 巨噬細(xì)胞，與 C-Neural 評(píng)分正相關(guān)，而靜止記憶 CD4 T 細(xì)胞則顯著負(fù)相關(guān)（圖 7f；圖 S21E）。CD8 T 細(xì)胞浸潤(rùn)與 C-Neural 評(píng)分顯著正相關(guān)，這意味著在高 C-Neural 評(píng)分樣本中，上皮細(xì)胞與 CD8 T 細(xì)胞的相互作用增加，與之前對(duì) LUAD_2022atlas_sc 數(shù)據(jù)集的分析一致。作者在單細(xì)胞分辨率下研究了 C-Neural 評(píng)分與免疫治療反應(yīng)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)有反應(yīng)的 LUAD 患者的細(xì)胞，C-Neural 評(píng)分顯著更高（圖 7g、h；圖 S22A - D）。有反應(yīng)的 LUAD 患者的上皮細(xì)胞，C-Neural 評(píng)分更高（圖 7i），無(wú)反應(yīng)的 LUAD 患者的上皮細(xì)胞，主要分布在低 C-Neural 評(píng)分組（圖 7j）。此外，有反應(yīng)的 NSCLC 批量樣本的 C-Neural 評(píng)分也更高（圖 S22E）。這些比較分析強(qiáng)調(diào)了 C-Neural 評(píng)分升高與免疫治療反應(yīng)的關(guān)聯(lián)，表明抗腫瘤免疫細(xì)胞被激活

基于 C-Neural 評(píng)分預(yù)測(cè)抗癌藥物治療效果：

針對(duì)癌癥特征進(jìn)行藥物治療，已成為一種合理的策略，旨在破壞癌癥的多種功能。作者研究了 C-Neural 評(píng)分指導(dǎo)癌癥治療藥物選擇的潛力（圖 S1E）。在 10 種組織類(lèi)型的癌細(xì)胞系中，作者識(shí)別出劑量反應(yīng)值與 C-Neural 評(píng)分顯著相關(guān)的藥物（圖 S23A - E）。在四個(gè)藥理篩選數(shù)據(jù)集中，阿昔替尼、AZD-7762、CHIR-99021 和奧拉帕尼與 C-Neural 評(píng)分正相關(guān)，而阿法替尼和曲美替尼與 C-Neural 評(píng)分負(fù)相關(guān)（圖 8a - e）。接著，作者使用 oncoPredict 算法在 TCGA 數(shù)據(jù)集中推斷的藥物敏感性值，檢驗(yàn)這些觀察結(jié)果。阿昔替尼、AZD-7762 和奧拉帕尼與 C-Neural 評(píng)分正相關(guān)，阿法替尼和曲美替尼與 C-Neural 評(píng)分負(fù)相關(guān)（圖 S23F、G）。在 BRCA_TCGA 數(shù)據(jù)集中，AZD-7762 的藥物敏感性值與 C-Neural 評(píng)分正相關(guān)，這表明 C-Neural 評(píng)分較低的 BC 患者，可能對(duì) AZD-7762 敏感（圖 8f）。在黑色素瘤細(xì)胞系中，曲美替尼的 IC50 值和細(xì)胞活力，與 C-Neural 評(píng)分負(fù)相關(guān)（圖 8g、h）。高 C-Neural 評(píng)分的黑色素瘤細(xì)胞系，IC50 值和活力降低（圖 S23H、I）。這些結(jié)果表明，高 C-Neural 評(píng)分的黑色素瘤患者，可能從曲美替尼治療中獲益，總體上表明了 C-Neural 評(píng)分在預(yù)測(cè)癌癥藥物治療方面的潛力

研究總結(jié)

本研究提出了 C-Neural 評(píng)分，用于評(píng)估多種癌癥類(lèi)型中腫瘤微環(huán)境的神經(jīng)浸潤(rùn)水平，揭示其與癌癥惡性程度的關(guān)聯(lián)。 研究發(fā)現(xiàn) C-Neural 評(píng)分與腫瘤純度、分期、分級(jí)、復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移及不良預(yù)后相關(guān)，上皮細(xì)胞的 C-Neural 評(píng)分較高，且高 C-Neural 評(píng)分的上皮細(xì)胞惡性程度高，常與施萬(wàn)細(xì)胞通過(guò) FN1 信號(hào)通路通訊，施萬(wàn)細(xì)胞可能通過(guò)上調(diào) VDAC1 促進(jìn)癌癥進(jìn)展。此外，C-Neural 評(píng)分與免疫治療反應(yīng)相關(guān)，對(duì)免疫治療有反應(yīng)的患者該評(píng)分更高，且高 C-Neural 評(píng)分的黑色素瘤患者可能從曲美替尼治療中獲益。該研究為理解癌癥神經(jīng)科學(xué)機(jī)制提供依據(jù)，有助于更準(zhǔn)確地進(jìn)行患者分層和選擇治療方案，為癌癥治療策略的優(yōu)化提供了新方向。