《Cancer Cell》发表！序祯达生物多组学技术助力全球最大规模食管鳞癌分子分型研究

近期，中国医学科学院肿瘤医院刘芝华/焦宇辰团队、深圳湾实验室詹启敏/崔永萍团队联合序祯达生物在Cancer Cell上发表了关于食管鳞癌分子分型研究文章：Integrated Multi-omics Profiling Yields a Clinically-Relevant Molecular Classification for Esophageal Squamous Cell Carcinoma。

研究者基于多组学数据分析，将食管鳞癌分为四个分子亚型：细胞周期通路激活型（CCA）、NRF2通路激活型（NRFA）、免疫抑制型（IS）和免疫调节型（IM）。这是国际上首次基于多组学数据的食管鳞癌分类标准，并为每个亚型寻找了潜在的治疗靶标和/或诊断标志物。该系列研究中，序祯达生物提供了从实验设计、上机测序到数据分析到文章撰写的全流程服务。

序祯达生物多组学技术 揭示食管鳞癌分子分型

序祯达生物研发团队一直致力于组学技术的集合运用创新，我们将测序技术拓展到基因组学、蛋白组学及转录组学等领域，并建立了组学间交叉数据分析的多领域解决方案。在该项研究中助力客户开发了ESCC基因组和表观基因组图谱(ECGEA)，为ESCC精准治疗提供理论基础。后续将针对食管鳞癌各亚型的药物研发及临床试验开展更深入的研究，运用多种组学立体学科的研究方法加快食管鳞癌分子分型的精准治疗时代进程，为更多科研领域的突破创新提供有力技术工具。

01 研究方法

图1. 研究中使用的多组学测序技术与检测项目

在中国，食管鳞状细胞癌（ESCC）是主要的食管癌类型，约占90%，每年约有 35万人死于 ESCC。ESCC早期症状不明显，确诊时多为中晚期，整体预后较差，5年生存率仅为30.3% [ PMID: 35210398]。究其原因，主要是目前对ESCC分子亚型及驱动事件认知尚不足，缺乏有效生物标志物或分子分类来预测患者受益。基于高通量测序的多组学检测技术的进步和普及，使得从多维度、多组学、多系统来综合揭示ESCC发生机制和分子分型，并开发新的精准诊疗策略成为可能。

该项研究结合一期全基因组与二期多组学的应用，研究人员针对155对ESCC患者样本进行全基因组，转录组，甲基化进行测序，结合蛋白质组进行质谱检测，从多组学角度确定了四种ESCC分子类型，从而揭示可能驱动肿瘤发生，作为预后标志物或治疗靶点的分子改变。

02 研究发现

① CCA与细胞周期信号激活相关

图2. CCA与细胞周期信号通路激活相关

CCA亚型（25.2%，n = 39）以11q13.3/CCND1扩增和CDKN2A/B杂合性缺失为主要特征， 84.6% CCA病例发生细胞周期调控失调。通过CDKN2A缺失和CCND1扩增的类器官研究，发现导致细胞周期通路变化的CCA对Palbociclib敏感，因此，CCA患者可能受益于CDK4/6抑制剂治疗。

② NRFA发生NRFA和SOX2 信号通路激活

图3. NRFA中相关多组学特征变化

NRFA（24.5%，n = 38）亚型中NFE2L2（p=0.030）和SOX2（p<0.001）的表达显著高于其他三种亚型（p=0.030），ChIP显示，SOX2结合于NFE2L2启动子区，正向调控NRF2通路，提示SOX2可作为NRFA亚型的候选生物标志物，预期这类患者可能受益于NRF2抑制剂治疗。在一期基因组学研究中，研究团队发现NFE2L2突变与病人预后差显著相关，目前虽尚无批准的NRF2抑制剂，这些无疑发现加速了NRF2抑制剂的研发。

③ CCA和NRFA亚型富含CpG岛甲基化表型（E-CIMP+）

图4. 全景DNA甲基化图谱

相比正常组织，肿瘤整体呈低甲基化，但在CGI区域高甲基化。该研究定义了食管鳞癌CpG岛甲基化表型（E-CIMP），E-CIMP+与高TNM分期（p=0.021）和淋巴转移（p=0.013）显著相关，因此可以用于评估ESCC的临床状态。E-CIMP+在CCA和NRFA亚型中富集（p < 0.001），这表明DNA甲基化在肿瘤发生中起着重要作用。WGBS分析丰富了关键驱动基因改变（如ZNF63，SP2 motif，HOXA-D, NKX, LIM 及EN 超家族）的病例，因此更多的患者可能受益于针对驱动基因的现有疗法。

④ IS和IM的免疫细胞浸润差异预示不同的免疫响应

图5. ESCC中肿瘤免疫细胞浸润

IS（19.3%，n = 30）中B细胞和NK CD56bright浸润程度高，有更高的ERBB2蛋白水平（p = 0.016）。IM（31.0%，n = 48）的成纤维细胞、CD8+ T细胞和先天免疫细胞高浸润，具有更高的TMB（p = 0.031）。这些差异表明，IM亚型的肿瘤患者可能从免疫检查点阻断治疗（ICB）中受益更多，而IS亚型的肿瘤患者可能受益于针对ERBB2 （HER2）的靶向治疗。

⑤ 分类器鉴定ESCC IM亚型

图6. IM亚型分类器预测免疫治疗响应

研究人员对抗PD-1治疗前样本进行多组学分析，获得38 mRNA表达数据，23个WES数据，21个DNA甲基化数据。通过将治疗后的样本与155例ESCC患者mRNA表达数据进行整合分析，研究发现，PR患者聚集在IM亚型，而PD患者聚集在CCA/NRFA/IS亚型。

这些结果表明，IM患者对ICB的响应可能比其他亚型更好。因此，研究人员寄希望能基于多组学数据开发出一套分类器用于识别IM亚型。借助随机森林算法，结合特征选择和模型构建的集成策略，最终确定了28个分子特征，并在验证数据集中取得了优良的性能（AUC= 0.969），预测的IM组比非IM组总生存时间更长（p = 0.014，危险比[HR] = 3.8）。在17例患者中，分类器将7例PR病例中的6例归类为IM, 10例PD或SD病例中的9例归类为非IM。该模型达到85.7%的敏感性和90%的特异性，AUC为0.857。这些结果提示，在临床应用中，IM分类器可用于ESCC患者抗PD-1治疗应答者的鉴别。

03 研究结论

研究首次绘制了ESCC 基因组和表观基因组图谱（ECGEA），将ESCC 分为CCA、NRFA、IS和IM四种亚型。CDKN2A del作为CCA的主要特征，促进了细胞周期蛋白D-CDK4/6复合物的激酶活性，该类病例在PDO模型中对帕博西布敏感，表明CCA亚型可能受益于CDK4/6抑制剂。NRFA以NRF2通路激活，NFE2L2表达水平升高为特征，可作为ESCC临床的生物标志物和治疗靶点。

肿瘤组织启动子区高甲基化（E-CIMP+）与淋巴转移和TNM分期显著正相关，在CCA和NRFA中富集，可用于评估ESCC的临床状态。IS和IM与肿瘤免疫细胞浸润程度相关，其中IS为免疫抑制型，以ERBB2上调为特征，IS患者可以从ICB治疗联合抗ERBB2治疗中受益。IM为免疫调节型，通过分类器算法研究，鉴定出28个特征集，可用于区分IM亚型，这类患者对免疫治疗敏感，将从ICB治疗中获益。综上，在每个亚型中，都发现了潜在的治疗靶点和诊断标志物，为未来ESCC的研究提供了宝贵的资源。