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细胞外囊泡在肺癌PD-L1免疫治疗生物标志物上的应用

2024-04-1845




左图:2020年十大最常见癌症中各种癌症的新增比例和死亡比例1 。

右图:Kaplan-Meier曲线估计治疗组生存率,蓝线:pembrolizumab抗体治疗组,灰线:化疗组2




肺癌位居全球癌症死亡数榜首和新增数第二位,而非小细胞肺癌(NSCLC)约占肺癌的80%。对于缺乏驱动突变(如EGFR、 ALK)的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者,免疫检查点抑制剂(ICI),如针对程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)和程序性细胞死亡配体1(PD-L1)的抗体,已经彻底改变了肺癌治疗的方式。



四种上市的 PD-L1 IHC 检测方法,分别为 pembrolizumab、nivolumab、atezolizumab 和 durvalumab共同开发,并已被批准作为相应药物的伴随或补充诊断3



迄今为止,通过免疫组化确定组织PD-L1(tPD-L1)的表达是唯一被批准的免疫疗法生物标志物。然而,即使是tPD-L1低表达(1-49%)和缺失(<1%)的患者也可能从免疫疗法中受益,但到目前为止,还没有可靠的生物标志物可以预测这类患者亚组的治疗效果。





EVs介导细胞间通信


细胞外囊泡(EVs)或许就是解决这类难题的生物标志物来源。这些小的膜颗粒由所有活细胞释放,并通过携带特定的蛋白质、脂质和核酸(例如,DNA、RNA),从分泌细胞传递到周围细胞,从而介导细胞间通信。肿瘤细胞同样会向外周血液中排放数量众多的EVs,将EVs作为新型癌症生物标志物在临床常规检测中具有广阔的前景4



近日,来自德国的研究人员在J Extracell Vesicles杂志上发表文章,报道了肿瘤相关的细胞外囊泡(EVs)用于预测tPD-L1低或缺失的患者对免疫疗法的反应5





lEVs和sEVs的蛋白区别6


目前认为有两种不同的EV群体:直径在50-150 nm之间的小EVs(sEVs,以前被称为“外泌体”)和直径在100-1000 nm之间的大EVs(lEVs,以前被称为“微囊泡”)。由于lEVs体积较大,更易用于常见的诊断工具(如流式细胞术)进行分离和分析。该研究正是试图选择lEVs作为研究对象。



肿瘤抗原在lEV上高度表达。9种肿瘤抗原在5种NSCLC细胞系的细胞裂解物、lev或sev中的表达情况(仅展示H596一种细胞系结果)。actitin‐4作为lEV标记物。

作者首先分离并表征了五种不同分子亚型 NSCLC 细胞系中肿瘤相关抗原在 lEV 和 sEV 上表达的差异。结果表明lEV上存在的全部肿瘤相关抗原,其中一些甚至比sEV的水平要高得多。确定了lEV作为后续研究的可能性。



从 NSCLC 患者血浆中分离的 lEV 和 sEV 的 电镜照片(左)和NTA对比(右)结果,健康对照(CTLh)、非癌症对照(CTLnc)和非小细胞肺癌患者。


作者接着从NSCLC患者血浆中分离出sEV和lEV,排除血浆脂蛋白对lEV的严重污染可能性后。通过NTA、western blot,发现NSCLC 患者外周血中lEV的浓度和大小与对照组相比没有变化。



NSCLC 患者血液中肿瘤抗原负载的 lEV升高情况。(A)流式细胞术显示PD-L1和EMMPRIN肿瘤抗原阳性的 lEV数量变化最显著。(B) 从 NSCLC 患者和健康对照中分离的 lEV 中 EMMPRIN 和 PD-L1 表达的蛋白质印迹结果。(C)ROC 曲线用于确定单独升高的肿瘤抗原lEV或所有六种联合抗原的鉴别能力。


进一步的流式细胞术的结果表明NSCLC患者血液中PD-L1和EMMPRIN 阳性lEV的水平显著增加,且两者呈正相关。而MUC1、ROR1、ROR2、EGFR阳性lEV与正常组也有差异性。免疫印迹的结果进一步证实了这种富集。通过ROC分析表明,EMMPRIN单独预测最佳,AUC为0.75(95%CI:0.66‐0.84)。而所有六个标志物的组合预测则更准确, AUC为0.80(95%CI:0.69-0.90)。该结果表明lEV相关肿瘤抗原具有作为NSCLC患者诊断生物标志物的潜力。



(a)根据血液中肿瘤抗原阳性PD-L1 lEVs的数量,绘制了NSCLC患者的Kaplan–Meier生存曲线。(b)初次诊断时未治疗的NSCL患者与 3 个月(R/NR3)或 6 个月(R/NR6)CT分期时血液中 PD-L1阳性 lEV 水平对比,如果患者表现出完全或部分缓解或疾病稳定,则将其分层为应答者 (R),如果患者表现出疾病进展的迹象,则将其分层为无应答者 (NR)。左图包括所有接受治疗的患者,右图为治疗方案中包含免疫治疗的患者。


接下来,作者研究了NSCLC患者血浆中PD-L1、EMMPRIN、EGFR、MUC1、ROR1和ROR2 lEVs的增加是否会影响患者的生存率。结果发现血液中只有PD-L1 lEVs含量高的NSCLC患者甚至表现出明显更好的OS。同时,在进行相应的化学免疫治疗(CIT,n = 37), 单免疫治疗(Mono-ICI,n = 14)或靶向治疗(TT,n = 9)之后,与未应答组相比,应答者的PD-L1 lEVs水平明显更高,而其他抗原相关lEVs未见显著变化。



(e) NSCLC患者根据其组织PD-L1(tPD-L1)表达进行分组。在治疗 3 或 6 个月后首次分期 CT 中被归类为 R 或 NR 的患者中,比较单独化疗 (CIT) 或联合单免疫疗法 (ICI) 前 PD-L1 lEV 的水平。(g)ROC 分析比较PD-L1 lEV按 tPD-L1 水平分组患者中的预测能力。


tPD‐L1在常规临床诊断中被用作预测免疫治疗反应的标准。然而,tPD‐L1水平低或缺失(分别<49%或<1%)的晚期NSCLC患者也可以从免疫治疗中获益。而tPD-L1水平和肿瘤比例评分(TPS)均未与同一患者PD-L1 lEV的水平具有相关性。而在根据患者的 tPD-L1 水平对患者进行分组后,在tPD-L1表达缺失组(<1%)和tPD-L1低表达的患者(1-49%)中,检测到应答者的PD-L1 lEV水平明显高于非应答者,相比之下,高tPD-L1(>49%)的患者则没有这种差异。ROC的结果也表明PD-L1 lEV对于治疗效果的预测能力在 PD-L1 缺失组 (AUC 0.91;p = 0.01)和低组(AUC 0.90;p = 0.09)极其优异,而对 tPD-L1-高患者的预测能力相当低 (AUC 0.57;p = 0.64)。


总之,该研究结果将血浆 lEV 上的 PD-L1 确定为一种新的生物标志物,可以预测 tPD-L1 表达低或缺失的 NSCLC 患者对免疫治疗的反应。






实验方法




细胞培养与EVs分离


在37°C和5% CO2的条件下,用补充了10%热灭活(56°C,30分钟)胎牛血清(FCS)的RPMI-1640培养基培养人源NSCLC细胞系(ATCC,DSMZ)。为分离EVs,排除支原体污染的细胞(6xT175培养瓶,贴壁率60-80%)用PBS洗涤两次,然后在RPMI-1640中培养24小时,该RPMI-1640补充了10%的EV-去除 FCS(在4°C下离心16小时,153,700 g,并通过0.2μm滤器过滤,以去除胎牛血清所含EV)。收集上清液在500 g离心5分钟,然后1,500 g离心15分钟以去除残留的细胞和碎片。然后在17,000 g离心30分钟收集lEVs沉淀,上清液继续在143,000 g离心90分钟以收集sEVs沉淀。用PBS洗涤EVs一次并用于下游分析。使用差速超速离心法从最多15毫升的EDTA抗凝血进行EV分离。所有EV颗粒在PBS中洗涤一次并储存在PBS中以进行后续实验7


密度梯度离心


EVs与抗原的关联性检测是在一个不连续的碘克沙醇梯度液上进行。简而言之,使用在缓冲液缓冲液(0.25 M蔗糖,1 mM EDTA,10 mM Tris-HCl,pH 7.4)稀释OptiPrep?(Sigma)原液,制备5%、10%、20%和40%的碘克沙醇梯度液。从高浓度到低浓度依次加入梯度液,并在最上层加入1 mL 存储在PBS里的细胞培养源EVs(200 μg)或血浆来源EVs(300 μg)。在XPN-80超速离心机(Beckman Coulter)中,采用Sw32.1Ti转子以100,000g、4°C离心18小时。PBS中洗涤一次后收集了16个1 mL的组分(fractions),在Max-XP超速离心机(Beckman Coulter)中使用TLA-55转子以100,000g的速度沉淀后,用PBS洗涤一次。将EVs重悬于Laemmli缓冲液中,进行后续的免疫印迹分析8

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 ● 参考文献: 

1. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries

2. Pembrolizumab versus Chemotherapy for PD-L1–Positive Non–Small-Cell Lung Cancer

3. PD-L1 Testing for Lung Cancer in 2019: Perspective From the IASLC Pathology Committee

4. Exosomal biomarkers for cancer diagnosis and patient monitoring

5. PD-L1 on large extracellular vesicles is a predictive biomarker for therapy response in tissue PD-L1-low and -negative patients with non-small cell lung cancer.

6. Quantitative Proteomics Identifies Proteins Enriched in Large and Small Extracellular Vesicles

7. EV-TRACK: Transparent reporting and centralizing knowledge in extracellular vesicle research.

8. The impact of disparate isolation methods for extracellular vesicles on downstream RNA profiling


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