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眾所周知，癌癥具有很強的異質性，癌癥的分型對其診斷治療具有重要意義，也是癌癥研究的一個經典方向。目前研究已經發現，乳腺癌可以劃分為不同亞型，它們之間具有巨大差異，而同乳腺癌相似，膀胱癌和前列腺癌等上皮性惡性腫瘤都可根據基因組或表型特征區分亞型。因此小編今天和大家分享一篇今年五月剛剛發表在Clin Cancer Res（IF:12.531）雜志上的關于前列腺癌分型的文章。文章從數據到核心分型方法都是從公共資源獲取的，卻發了12+，是一篇非常具有參考意義的生信分型文章。
Therapeutic Implications for Intrinsic Phenotype Classification of Metastatic Castration Resistant Prostate Cancer
轉移去勢抵抗性前列腺癌固有表型分類的治療
摘要
研究將轉移性去勢抵抗性前列腺癌(mCRPCs)劃分為與固有分化狀態相對應的分子表型，并分析了這些亞型的用藥特征與治療結果。研究使用RNAseq數據、數字空間譜系(digital spatial profiling，DSP)和組織學評估結果，將mCRPCs隊列通過PAM50乳腺癌分類算法定義亞型。并探索了亞型與臨床前模型和患者治療反應之間的關系。文章利用PAM50算法，最終將270例mCRPC腫瘤劃分為LumA、LumB和Basal亞型，這些分類主要由增殖率和雄激素受體(AR)活性決定。同時，文章也介紹了基于細胞分化狀態的mCRPC亞型在識別具有不同治療靶點和系統治療反應患者方面的潛在臨床應用價值。
有用的背景介紹
在介紹文章主要內容前，小編先補充下，文章中提到的PAM50乳腺癌分類算法。在癌癥分型中，比較簡單的癌癥分類是根據一個基因來劃分，比如ER陽性或者ER陰性乳腺癌。然而，并不是所有人類蛋白編碼基因都可以用作常用的分類，乳腺癌常用的就是ER,HER2,PR等，如果這3個基因都不表達，就是臨床里面比較惡性的三陰性乳腺癌。目前乳腺癌通過IHC分型（檢查具體基因表達量）方法被劃分為激素受體（ER、PR）陽性組和陰性組，然后各自劃分2個組，最終劃分為：激素受體（ER、PR）陽性組，包括：LumA型、LumB型。以及激素受體（ER、PR）陰性組，包括HER2過表達型及Basal型。可以發現，IHC檢測的是蛋白表達水平，而研究通常是拿到的mRNA水平的表達矩陣，陽性和陰性這樣的二元分類會量化成為具體的表達量數值，進而根據表達矩陣來進行癌癥亞型的劃分，也就是分子分型(GEP)，其中乳腺癌領域應用最廣泛的就是基于PAM50的GEP分型，其可將乳腺癌分為不同的亞型。簡單介紹一下它的分型原理：研究使用4個基因表達芯片數據集，定義1906個固有（intrinsic）基因，并對189個患者的這些基因的表達矩陣進行層次聚類，使用SigClust對層次聚類結果劃分，得到9個cluster，包含 luminal A , luminal B, HER2-enriched , normal-like，和 Basal-lik類。然后進行基因集精簡，每個分組選擇top10的基因，最終得到5個分組的共50個基因。
數據及方法
1. 轉錄組分析：文章在轉錄組層面收集了四套數據1）2019年Abida等人發表的SU2C/PCF隊列中活檢組織的RNAseq數據并進行了排序和對齊。2）Brady等人發表的UW mCRPC隊列腫瘤組織的RNAseq數據和DSP數據，并進行了排序和對齊。3）Kumar等人2016發表的UW mCRPC隊列的腫瘤芯片數據。4）Labrecque等人所述的LuCaP PDX RNAseq數據，也進行了測序和比對。此外，研究使用轉錄豐度作為R包edgeR和limma的輸入，來評估差異表達。研究將腫瘤劃分為PAM50類別，并將分類限制在LumA, LumB和Basal，去除了Her2和Normal樣本。
2. 基因組分析：文章在基因組層面通過外顯子組數據確定SU2C/PCF隊列中RB1和TP53雙等位基因缺失、AR擴增和AR突變。此外，研究也確定了CDK12的雙等位基因缺失和核心同源性DNA修復基因(HRG)以及COSMIC突變的“Signature3”(CSig3)狀態以及TMPRSS2-ERG (T2-ERG)融合狀態。AR剪切則是使用STAR包中的sjFromSAMcollapseUandM awk腳本從STARaligned BAM文件中提取。
3. 組織形態學評估：研究中兩位病理學家對142例有相應RNAseq數據的腫瘤組織切片進行獨立評估。所有切片均使用掃描儀進行數字化，進而評估腫瘤形態并將其分為腺癌、未特別指定的高級別癌(NOS)、高級別神經內分泌癌等。
主要內容及結果
1.根據PAM50基因表達特征對轉移性前列腺癌進行分類
在文章的第一部分，作者對mCRPC的分型進行了介紹。文章分析了SU2C及TCGA等多個隊列的mCRPC患者轉錄數據,使用PAM50算法，通過PAM50基因組中基因的表達水平，將mCRPCs歸為Basal,LumA, LumB三類(圖1A)。此外，作者也在Basal mCRPCs中觀察到AR水平的顯著降低及AR活性的喪失（圖1B,C）。作者分析也發現LumB和Basal癌的增殖指數明顯更高(圖1D,E)。接下來，作者分析了基于PAM50的分類與基于AR/NE程序活動的mCRPC分類之間的關系。結果發現NE相關基因的表達在Basal腫瘤中略微富集，不過Basal腫瘤中包括具有和不具有NE特征的腫瘤（圖1F）。而SU2C隊列中，大多數mCRPCs被歸類為AR+/NE-，近50%歸類為LumA，其余分為LumB和Basal（圖1G）。作者進一步觀察也發現對于大多數常見的基因組改變，如TP53腫瘤抑制因子缺失和同源定向DNA修復(HRR)基因突變，在PAM50亞型之間的表達沒有顯著差異（圖1H）。
2. PAM50分類的mCRPCs具有明顯的特征
在文章的第二部分，作者試圖識別基于PAM50分類的腫瘤亞型的其他特征。作者首先確定了每個PAM50亞型特有的差異表達基因（圖2A）。結果發現，Basal亞型有3889個基因上調，3892個基因下調，LumA亞型有2252個基因上調，1924個基因下調，LumB亞型有2902個基因上調，3222個基因下調（圖2B,C）。作者也發現Basal亞型中AR調控基因差異減少，而增殖相關基因在LumA亞型中差異減少（圖2D-F）。進一步分析作者也發現LumA亞型富集的通路包括TGF?信號、血管生成和NOTCH信號，而DNA修復和糖酵解通路活性降低(圖2G)。LumB亞型腫瘤顯著增加MYC活性、脂肪酸代謝、膽固醇穩態、氧化磷酸化、糖酵解等通路(圖2G,H)。Basal亞型腫瘤表現為TNFA通路活性升高、炎癥反應以及與成體干細胞狀態相關的基因表達增加(圖2G,I)。此外，研究也觀察到具有篩狀特征的腺癌在 LumA亞型中顯著富集（圖2J,K）。
3. PAM50分類在個體和腫瘤內的一致性和不一致性
在文章的第三部分，作者為了確定在不同轉移部位的單個患者中PAM50分類是否存在差異，評估了58例mCRPC男性患者的腫瘤，并獲得了多個轉移瘤，作者在圖3A 概括了SU2C的PAM50分類譜，作者發現60%患者的所有腫瘤都接受了相同的PAM50分類，即腫瘤個體內異質性總體程度較低(圖3B)。接著作者為了評估原發腫瘤表型和相應轉移瘤之間的關系，分析了UW隊列中的19名患者，這些患者分析了尸檢時原發腫瘤和轉移瘤的轉錄譜，最終分型結果如圖3C所示。為了進一步評估PAM50分類的異質性程度，作者繼續分析了通過轉移性CRPC腫瘤間和腫瘤內多個感興趣區域(ROIs)的DSP獲得的基因表達數據集，結果發現RNAseq和基于DSP的PAM50分類基本一致(圖3D,E)。通過DSP分析，也觀察到11名男性所有腫瘤的ROIs均為相同的PAM50分型（圖3F）。
4. PAM50分型相關的藥物靶點和治療結局
在文章的最后一部分，作者對PAM50分型相關的藥物靶點和治療結局進行了分析。分析發現PAM50亞型之間有1134個基因差異表達，這表明其可用藥通路和基因存在顯著差異（圖4A）。作者也發現，MYC通路在LumB腫瘤中顯著增加(圖2H)， CDK4的表達(圖4B)也是如此。此外，糖皮質激素受體在LumA腫瘤中差異上調(圖4C)。分析也發現布魯頓酪氨酸激酶( BTK)表達在Basal腫瘤中差異增高(圖4D)。此外，結果也展示幾個細胞表面蛋白在不同的PAM50亞型中差異表達，包括STEAP在LumA和LumB腫瘤中高表達，FOLH1/PSMA在LumA亞型腫瘤中高度表達(圖4E-J)。接下來作者為了確定前列腺癌亞型是否與治療反應相關，利用RNAseq數據對一組前列腺癌異種移植(PDX)患者應用PAM50分類器，分類結果如圖5A所示。接下來，作者評估了PAM50組在PDX腫瘤中的差異表達，結果發現在PDX和LumA患者腫瘤中均有905個基因上調，在LumB中有1055個基因上調，在Basal中有2502個基因上調(圖5B)。此外研究也發現分類為LumA和LumB的PDXs對ADT的緩解率明顯高于Basal亞型腫瘤(圖5D)，且對SPT的反應趨于顯著(圖5E)。對于多西他賽，LumA腫瘤表現出較高的緩解率(圖5F-H)。研究也發現在SU2C mCRPC隊列中，有99例患者接受了AR通路信號抑制劑，被歸類為LumA的腫瘤患者在開始使用這些藥物治療后的總生存期為30.7個月，而LumB腫瘤患者為17.6個月，Basal腫瘤患者為17.7個月（圖6A），且LumA亞型腫瘤患者治療的中位時間也更長（圖6B）。作者也對58例患者進行了多個腫瘤評估(圖6C)。結果發現與Basal亞型相比，LumA患者接受多西他賽治療的時間更長(圖6D)。當LumA和LumB合并時，Basal腫瘤患者多西他賽治療時間明顯短于Luminal腫瘤(圖6E)。
到這里這篇文章的主要內容就介紹完了，文章納入多套公共數據集，借鑒乳腺癌的分類算法對轉移性去勢抵抗性前列腺癌進行了分型分析。由于癌癥具有非常強的異質性，因此癌癥的分型一直是癌癥研究的經典方向，這篇文章用到的方法并不復雜，分析的也基本是公共數據，卻發到了12+，是一篇非常值得參考借鑒的純生信分型文章。此外，文章假設合理，邏輯清晰，內容充實，也同樣值得我們學習。
