利用Tissue Cytometry多重免疫荧光定量分析技术实现肝细胞癌治疗靶点的精准筛选-技术前沿-资讯-生物在线

利用Tissue Cytometry多重免疫荧光定量分析技术实现肝细胞癌治疗靶点的精准筛选

作者:TG亚太公司 2022-10-26T11:54 (访问量:6179)

肝癌是全球第六大最常见的癌症,也是全球癌症相关死亡的第四大原因。肝细胞癌是肝癌的主要组织学亚型,占据原发性肝癌的75%-85%比例(1)。尽管近年包括手术切除、射频消融和传统中医等多种方法能够提高患者的生存率,但肿瘤的复发以及转移仍然是目前治疗难以解决的问题。因此,对肿瘤发病的分子机制的研究显得尤为重要,其成果将有助于新型诊断标志物和抗HCC疗法的开发。

TGFβ通路在细胞的生长、增殖、分化、迁移和凋亡,组织与器官的发生和形成、机体的免疫反应等生物过程发挥重要的功能,它是肝癌发生发展过程中肿瘤细胞与微环境之间的主要细胞因子信号通路。TGF-β1受体 TGFBR2的高表达能够抑制肝细胞增殖,延长生存周期,TGFBR2的低表达则会促进转移和血管生成,加重肿瘤的进展(2)。然而,这两种信号的失衡在HCC进展中是否也发挥作用,免疫系统是否参与其中,其具体的分子机制是什么目前仍不清楚。


近日,来自中国天津医科大学于津浦教授团队在Molecular TherapyIF=11.454)杂志发表文章。揭示在HCC炎症环境中,M2型肿瘤相关巨噬细胞可以释放并传递含有MIR17HGmiR-17-92簇组分的胞外小泡到HCC细胞中,诱导TGF-β1/BMP-7通路失衡(TGFBR2低表达/ACVR1高表达),促进肝癌的进展,产生不良的临床预后。因此,这项研究为肝癌的潜在治疗方法的发展提供了新的分子靶点。

实验部分

通过TCGA数据库中分析了359HCC样本中,利用生物信息学方法筛选出TGF-β1/BMP-7通路失衡组(TGFBR2低表达/ACVR1高表达,imbalanced group)

01#蛋白水平验证#

在对收集的197HCC样本中,对64例样本进行了TGFβ1信号通路(TGFβ1,TGFBR2,TGFBR1)和BMP-7信号通路(BMP-7,BMPR2,ACVR1)免疫组化染色;对133例样本进行了免疫荧光染色(DAPI,HepPar-1,TGFBR2,ACVR1)。

利用TG公司的TissueFAXS Spectra全景组织多光谱扫描系统成像,并使用 StrataQuest图像分析软件建立拆色多光谱库,实现了多靶点的组织原位微环境单细胞精准定量分析。此外,还分析HepPar-1阳性细胞中TGFBR2ACVR1的荧光强度,得出HCC细胞中二者的表达模式呈显著的负相关。


之后,通过传统的分子细胞生物学方法证明TGF-β1/BMP-7通路失衡能够通过抑制分化抑制因子(ID1)的表达,以此上调EMT Marker和干细胞特性,最后促进肿瘤细胞的侵袭。在进一步的机制研究中,作者发现miR-17-92簇不同的miR-17-20a miRNA能够靶向TGFBR2 mRNA来抑制TGFBR2的表达,以及miR-17等能够靶向Smuf1 mRNA以此抑制ACVR1蛋白的泛素化降解。

02#确定肿瘤浸润免疫细胞是否参与通路失衡#

免疫组化与多重免疫荧光(DAPI,HepPar-1,TGFBR2,ACVR1,CD68CD163)染色。

利用TG公司的TissueFAXS全景组织多光谱扫描系统成像,通过StrataQuest图像分析软件,对不同的marker的荧光强度进行计算,发现在 CD68 + TAMsCD163 +M2-TAMsTGF-β1/BMP-7通路失衡样本中比例显著上升,并且M2-TAMs总量与TGFBR2 的平均荧光强度(MFI)呈负相关(r = -0.467, p < 0.001),与ACVR1的平均荧光强度成正相关(r = -0.494,p < 0.001),表明M2-TAMs能够诱导TGF-β1/BMP-7通路的失衡。



实验发现miR-17-92正是来自于M2-TAMs向外分泌的外泌体中,同时证明逆转TGF-β1/BMP-7通路的失衡,可有效抑制含有大量M2-TAMs HCC移植瘤在体内的生长和转移。

在本文中,研究人员通过分子生物学,细胞生物学,生物信息学等方法,阐明TGF-β1/BMP-7通路失衡在HCC侵袭和转移中起着十分重要的作用,为肝癌亚型的区分以及未来药物靶点的方向提供了新的方向。

参考文献:

1:Bray, F., Ferlay, J., Soerjomataram, I., Siegel, R.L., Torre, L.A., and Jemal, A. (2018).Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortalityworldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J. Clin. 68, 394–424.1

2:Coulouarn, C., Factor, V.M., and Thorgeirsson, S.S. (2008). Transforming growth factor-beta gene expression signature in mouse hepatocytes predicts clinical outcome in human cancer. Hepatology 47, 2059–2067.

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