Single cell analysis of paired lymph nodes and primary tumors in breast cancer patients

Immunsuppression korreliert mit Tumorlast

Der Sentinel-Lymphknoten (SLN) ist der primäre Knoten, der den Tumor drainiert, und es wird laut den Studienautoren angenommen, dass er in einem frühen Stadium des Metastasierungsprozesses betroffen ist. Der Sentinel-Lymphknoten spielt eine Schlüsselrolle in der Immunantwort auf den Brusttumor und stellt ein einzigartiges Bindeglied zwischen dem Tumor und der Immunantwort des Wirts dar. Die Autoren stellen die Hypothese auf, dass sich das Immunprofil im Primärtumor und im gepaarten Lymphknoten (LN) während der Tumorprogression unterscheidet.

Studiendesign

• 3,7 Millionen Einzelzellen aus Primärtumoren und gepaarten Lymphknoten von 33 Brustkrebspatientinnen (Oslo2-Kohorte) wurden mittels Einzelzellmassenzytometrie (CyTOF) mit einem Immunpanel aus 47 Antikörpern analysiert und mit einem halbautomatischen Gating-Verfahren (FlowSOM) charakterisiert.

Studienresultate

• In 11 LN wurden Tumorzellen gefunden.
• Die Analyse der Leukozyten aus den LN zeigte einen signifikanten Unterschied in der Art der Immunzellen, der zu einer höheren Abundanz von CD4- und CD8-Gedächtnis-T-Zellen führte, die in LN mit Metastasen einen erschöpften Phänotyp aufwiesen.
• Darüber hinaus wurden in metastasierten LN im Vergleich zu Sentinel-Lymphknoten mehr aktivierte Tregs und deutlich weniger ruhende Tregs gefunden.
• Die Veränderung der Immunzusammensetzung und die Erschöpfung korrelierten mit der metastatischen Tumorlast. Die Verschiebung hin zu einem erschöpften Immunprofil wurde auch bei größeren Primärtumoren im Vergleich zu kleineren Primärtumoren beobachtet.
• Zusätzlich analysierten die Autoren Tumorzellen von 8 Patienten mit gepaarten Primärtumoren und LN.
• Es zeigten sich keine Unterschiede im Primärtumor, wenn nach LN-Status stratifiziert wurde, jedoch exprimierten LN mit geringerer Metastasierung geringere Mengen epithelialer Marker, die für den Übergang von Epithel zu Mesenchym essentiell sind, wie E-Cadherin, Pan-Cytokeratin und EpCAM - im Gegensatz zu LN mit manifester Metastasierung in der Axilla, die höhere Mengen an epithelialen Markern und geringere Mengen an mesenchymalen Markern wie Vimentin und CD44 exprimierten.

Fazit

Autoren fanden eine Verschiebung des Immunprofils von einem naiven Phänotyp zu einem Gedächtnis- und erschöpften Phänotyp in der CD8- und CD4-T-Zellpopulation in LN mit manifester Metastasierung und in größeren Primärtumoren. Sie fanden auch, dass die Tumorzellen in den kleineren metastasierenden Tumoren im Vergleich zu den größeren manifesten Tumoren einen "mesenchymalen" Phänotyp aufwiesen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Immunsuppression mit der Tumorlast korreliert.

Single-cell metabolic profiling uncovers new precision immunotherapy strategy in triple-negative breast cancer

Potentielle Bedeutung der Modulation von Zell-Zell-Stoffwechselinteraktionen bei Sensibilisierung von TNBC für Immuntherapie

Die Immuntherapie hat sich laut den Studienautoren als neuer Eckpfeiler in der Behandlung von triple-negativem Brustkrebs (TNBC) herauskristallisiert, obwohl ihr Nutzen nur bei einer begrenzten Gruppe von Patienten beobachtet wurde. Die komplexen metabolischen Interaktionen zwischen Krebszellen und Zellen der Mikroumgebung gestalten das Tumormikromilieu um und haben einen erheblichen Einfluss auf das Ansprechen auf die Immuntherapie. Es ist jedoch noch unklar, welche Strategien auf diese metabolischen Interaktionen abzielen, um die Wirksamkeit vorherzusagen und die Sensitivität der Immuntherapie zu verbessern.

Studiendesign

• Die Autoren führten eine Einzelzell-RNA-Sequenzierungsanalyse (scRNA-seq) an einer Kohorte von 27 Patientinnen mit TNBC durch, die entweder eine Kombinationstherapie mit Immuntherapie oder eine alleinige Chemotherapie erhielten.
• Auf dieser Grundlage begannen die Autoren mit einer umfassenden Untersuchung der Einzelzell-Stoffwechsellandschaft aus drei verschiedenen Blickwinkeln: Stoffwechselgene, Stoffwechselwege und Stoffwechselflüsse, dargestellt durch den Compass-Algorithmus (Flux Balance Analysis, FBA).
• Darüber hinaus identifizierten sie wichtige Zelluntergruppen, die eine starke Korrelation mit der Wirksamkeit der Immuntherapie aufwiesen, und untersuchten ihre metabolischen Eigenschaften, um einen möglichen metabolischen Crosstalk zu postulieren.
• Unter Verwendung von in vitro, in vivo und Patientenmodellen haben sie die zugrundeliegenden Mechanismen des metabolischen Crosstalk entschlüsselt und translationale Strategien vorgeschlagen.

Studienergebnisse

• Mit Hilfe der neu entwickelten Einzelzell-FBA-Methode konnten die Autoren zeigen, dass verschiedene Zelltypen unterschiedliche metabolische Eigenschaften aufweisen. Insbesondere Tumorzellen und Makrophagen zeigen eine aktivere metabolische Reprogrammierung und eine größere metabolische Heterogenität.
• Darüber hinaus konnten die Autoren zeigen, dass eine Untergruppe von Tumorzellen mit aktivem Antioxidantien-Stoffwechsel (charakterisiert durch Hochregulierung von GSTP1) und eine Untergruppe von Makrophagen, die vom Glutamin-Stoffwechsel abhängig sind (charakterisiert durch CCL3+), eine negative bzw. positive Vorhersage für das Ansprechen auf eine Immuntherapie liefern.
• Mechanistisch gesehen hemmt der GSTP1-vermittelte exzessive Glutaminverbrauch der Tumorzellen die Aufnahme von Glutamin in CCL3+-Makrophagen, wodurch deren Ferroptose gefördert und ihre Infiltration vermindert wird.
• Klinisch konnten die Autoren zeigen, dass die gezielte Beeinflussung von GSTP1, das spezifisch in Tumorzellen exprimiert wird, die immunmetabolische Mikroumgebung umgestaltet und die Wirksamkeit der Immuntherapie verbessert.
• Darüber hinaus konnten sie den Nutzen der CCL3 Plasmakonzentration, der GSTP1 Protein-Konzentration und der CCL3 Protein-Konzentration als robuste Prädiktoren für das Ansprechen auf eine Immuntherapie in mehreren unabhängigen Immuntherapie-Kohorten nachweisen.

Fazit:

Die Studie bietet laut den Studienautoren eine umfassende und multidimensionale Analyse der metabolischen Landschaft einzelner Zellen. Die vielversprechenden Ergebnisse unterstreichen die potentielle Bedeutung der Modulation von Zell-Zell-Stoffwechselinteraktionen bei der Sensibilisierung von TNBC für eine Immuntherapie und liefern wertvolle Erkenntnisse für zukünftige therapeutische Interventionen.

Clinical implementation of artificial-intelligence-assisted detection of breast cancer metastases in sentinel lymph nodes: saving costs and time (the CONFIDENT-B trial)

Morphometric signature identifies ductal carcinoma in situ of the breast with low risk of progression to invasive breast cancer

Morphometrische Methode als robuster und einfach zu implementierender Biomarker für Deeskalationsstrategien bei DCIS

Das duktale Karzinom in situ (DCIS) ist laut den Studienautoren eine häufige Vorstufe des invasiven Brustkrebses (IBC). Die Mehrzahl der DCIS entwickelt sich jedoch nie zu einem IBC. Da wir heute noch nicht unterscheiden können, welche DCIS indolent ('harmlos') bleiben und welche sich in Zukunft zu einem IBC entwickeln könnten, werden fast alle Frauen mit DCIS intensiv chirurgisch behandelt, oft gefolgt von einer Strahlentherapie. Es besteht daher ein dringender klinischer Bedarf, die Unterscheidung zwischen harmlosem und potentiell progredientem DCIS zu erlernen, um vielen Frauen mit indolentem DCIS eine unnötige Übertherapie zu ersparen.

Ziel

• Die Autoren untersuchten, ob die Geometrie und räumliche Anordnung der DCIS-Gänge in Hämatoxylin-Eosin-gefärbten Gewebeschnitten mit dem Risiko einer Progression von DCIS zu ipsilateralem IBC (iIBC) assoziiert ist.

Fazit

Die Autoren haben eine computergestützte Pipeline entwickelt, die in der Lage ist, DCIS-Läsionen in H&E-WSI mit hoher Genauigkeit und Reproduzierbarkeit zu erkennen und zu messen. DCIS-Läsionen, die die morphometrische Signatur kleiner DCIS-Gänge aufweisen, haben eine sehr geringe Wahrscheinlichkeit, sich zu invasivem Brustkrebs zu entwickeln. Nach erfolgreicher Validierung wird unsere morphometrische Methode als robuster und einfach zu implementierender Biomarker für Deeskalationsstrategien bei DCIS dienen und könnte so in naher Zukunft unnötige Überbehandlungen einschränken.

Robuste histologische Muster zur Vorhersage von Gewebebestandteilen und Alter identifiziert

Alterung, ein Risikofaktor für Brustkrebs, kann sich laut den Studienautoren in histologisch normalem Brustgewebe (NBT) widerspiegeln. Der Zusammenhang zwischen altersbedingten histologischen Merkmalen und dem Krebsrisiko ist jedoch noch nicht vollständig geklärt. Sie Autoren schlagen vor, dass biologische und mikroskopische Merkmale im scheinbar histologischen NBT von gBRCA1/2m-Trägerinnen identifiziert werden können, die auf frühe Gewebeveränderungen bei Brustkrebs hinweisen, möglicherweise als Folge einer beschleunigten Gewebealterung.

Studiendesign

• Zur Untersuchung von NBT haben die Autoren ein einzigartiges und skalierbares Repository namens OASIS aufgebaut, in dem derzeit mehr als 2.000 digitalisierte Bilder von H&E-gefärbten NBT von Patientinnen mit langer klinischer Nachbeobachtungszeit gespeichert sind.
• Diese Gewebe stammen von Personen mit einem breiten Risikospektrum für die Entwicklung von Brustkrebs und wurden bei Mastektomien von Frauen ohne gBRCA1/2m, bei risikoreduzierenden Mastektomien sowie bei kontralateralen und peri-tumoralen NBTs von gBRCA1/2m-Trägerinnen und Frauen mit Brustkrebs entnommen.

Studienergebnisse

• Aus 6 NBT-Ressourcen wurden 70 ausgewählte WSIs für Epithelzellen, fibröses Stroma und Adipozyten manuell annotiert, was der "Ground Truth" nahe kommt.
• Detaillierte Vergleiche verschiedener Kachelgrößen, Kachelüberlappungsverhältnisse, Flecknormalisierungstechniken und Deep Learning (DL) Merkmalsextraktoren wurden durchgeführt, um einen Gewebeklassifikator zu implementieren, der eine Genauigkeit von 95% bei dreifacher Kreuzvalidierung erreichte.
• Basierend auf der MobileNet-Architektur erreichte ein DL-Framework eine Sensitivität von 81,2% und eine Spezifität von 81,8% (84,7% AUC) bei der Vorhersage des Gewebealters basierend auf erkennbaren histologischen Mustern bei gesunden Frauen.
• Bei gBRCA1/2m-Trägerinnen entdeckten die Autoren Merkmale einer beschleunigten Gewebealterung (z.B. den Grad der Läppcheninvolution), was darauf hindeutet, dass sich das biologische NBT-Alter von ihrem chronologischen Alter unterscheidet.

Fazit

Das DL-basiertes System der Autoren identifizierte robuste histologische Muster zur Vorhersage von Gewebebestandteilen und Alter. Die globale Organisation dieser Muster zeigte Variationen in den WSIs von Frauen mit unterschiedlichem Brustkrebsrisiko, was neue Erkenntnisse über prämaligne Veränderungen im NBT liefern könnte.