Neoadjuwantowa immunoterapia w HCC – przełom w leczeniu raka wątroby?

Czy neoadjuwantowa immunoterapia rewolucjonizuje leczenie HCC?

Badania nad terapią neoadjuwantową z zastosowaniem nivolumabu w raku wątrobowokomórkowym (HCC) dostarczają nowych, istotnych informacji o mechanizmach odpowiedzi na leczenie immunoterapeutyczne. W analizie wykorzystującej zaawansowane techniki sekwencjonowania, w tym sekwencjonowanie RNA pojedynczych komórek (scRNA-seq), spatial transcriptomics (ST-seq) oraz sekwencjonowanie receptorów limfocytów T (TCR-seq), badacze zidentyfikowali kluczowe różnice między pacjentami odpowiadającymi i nieodpowiadającymi na leczenie nivolumabem.

Rak wątrobowokomórkowy stanowi poważne wyzwanie kliniczne, będąc szóstym najczęstszym nowotworem i trzecią przyczyną zgonów z powodu nowotworów na świecie. HCC charakteryzuje się agresywnym przebiegiem, wysokim odsetkiem nawrotów (do 70% w ciągu pięciu lat po resekcji) oraz niskim wskaźnikiem przeżycia (zaledwie 18% pięcioletniego przeżycia). Tradycyjne metody leczenia, w tym inhibitory wielokinazowe (MKI), wykazują ograniczoną skuteczność przy znacznej toksyczności, co skłania do poszukiwania nowych strategii terapeutycznych.

Jakie mechanizmy wskazują na skuteczność nivolumabu?

W badaniu analizowano tkanki pobrane od 16 pacjentów z HCC, którzy otrzymali neoadjuwantowo nivolumab (3 mg/kg przez 3 cykle) przed chirurgiczną resekcją guza. Na podstawie stopnia martwicy guza (≥ 60%) pacjentów podzielono na odpowiadających (responders, R) i nieodpowiadających (non-responders, NR) na leczenie.

Kluczowym odkryciem było wykazanie znaczącej ekspansji klonalnej limfocytów T CD8+ u pacjentów odpowiadających na leczenie. Ekspansja ta była szczególnie wyraźna u pacjenta z najlepszą odpowiedzią terapeutyczną (96% martwicy guza). Ekspandowane klony limfocytów T CD8+ charakteryzowały się zwiększoną ekspresją genów związanych z cytotoksycznością (m.in. NKG7, CREM, PRF1, BATF i SOCS3), podczas gdy w nieekspandowanych limfocytach T dominowały geny związane z wyczerpaniem i supresją funkcji limfocytów T (np. FOXO3, CCL3, TNFRSF18).

Czy obraz przestrzenny guza otwiera nowe drogi terapeutyczne?

Analiza przestrzenna mikrośrodowiska guza za pomocą ST-seq pozwoliła na identyfikację pięciu odrębnych regionów: dwa regiony nowotworowe (TR1 i TR2), region włóknisty (FR), region immunologiczny (IR) oraz region mieszany (MR). Każdy z tych regionów charakteryzował się odmiennym profilem ekspresji genów i aktywnością szlaków molekularnych. W grupie pacjentów odpowiadających na leczenie zaobserwowano wyższą ekspresję genów związanych z odpowiedzią humoralną i ostrą odpowiedzią zapalną, podczas gdy w grupie nieodpowiadającej dominowały geny zaangażowane w biosyntezę cholesterolu i kwasów karboksylowych.

Co istotne, analiza danych z biopsji wątroby pobranych przed leczeniem wykazała, że pacjenci z grupy R charakteryzowali się zwiększoną aktywnością szlaków związanych z fagocytozą, aktywacją układu dopełniacza oraz aktywacją szlaków związanych z limfocytami B infiltrującymi guz. Te obserwacje sugerują, że aktywacja zarówno wrodzonej, jak i adaptacyjnej odpowiedzi immunologicznej może być kluczowym czynnikiem determinującym skuteczność nivolumabu.

Badacze przeprowadzili również ocenę proliferacji komórek nowotworowych i cech hepatocytów w analizie ST-seq. Zaobserwowano, że w obu regionach nowotworowych poziom proliferacji komórek w grupie NR był wyższy niż w grupie R, co wskazuje na większy potencjał proliferacyjny guzów u pacjentów nieodpowiadających na leczenie. Interesująco, wskaźnik hepatocytarny był znacząco wyższy w grupie R niż NR w regionie TR1, podczas gdy w regionie TR2 był niższy w grupie R. Sugeruje to zróżnicowane zachowanie resztkowych funkcji wątrobowych w tych dwóch regionach.

Jak mikrośrodowisko wpływa na oddziaływanie immunoterapii?

Badanie nie wykazało istotnych różnic w ekspresji markerów komórek macierzystych raka wątroby (LCSC) między grupami R i NR, co sugeruje, że stemness guzów HCC może nie być głównym czynnikiem determinującym skuteczność nivolumabu. Zaobserwowano jednak pozytywną korelację między ekspresją genu CD47 a stopniem martwicy guza, co wskazuje na potencjalnie wyższą zdolność immunoevasji komórek nowotworowych CD47+ i możliwość skuteczniejszego ataku tych komórek przez układ odpornościowy pod wpływem nivolumabu.

Analiza przestrzennego rozmieszczenia różnych typów komórek w mikrośrodowisku guza wykazała, że u pacjentów odpowiadających na leczenie makrofagi typu M1 znajdowały się bliżej komórek nowotworowych, podczas gdy makrofagi typu M2 były bardziej oddalone. Ponadto, w grupie R zaobserwowano wyższy poziom wszystkich trzech stanów funkcjonalnych limfocytów CD8+ (naiwne, wyczerpane i cytotoksyczne) w porównaniu do grupy NR, co sugeruje silniejszą odpowiedź immunologiczną.

Szczegółowa dekonwolucja identyfikacji typów komórek wykazała preferencyjne wzbogacenie określonych typów komórek w zależności od odpowiedzi na nivolumab. Komórki B, CD8 i CD4 były wzbogacone u pacjentów z grupy R, podczas gdy fibroblasty związane z nowotworem (iCAF), makrofagi związane z nowotworem (TAM) i fibroblasty prezentujące antygen (apCAF) były wzbogacone u pacjentów z grupy NR. Cytotoksyczne limfocyty CD8+ były częściej obecne w grupie R, podczas gdy wyczerpane limfocyty CD8+ dominowały w grupie NR. Wśród limfocytów CD4+ limfocyty Th1 były znacząco skoncentrowane w grupie R, co potwierdza ich istotną rolę w regulacji aktywności przeciwnowotworowej infiltrujących guz komórek immunologicznych.

Badacze zidentyfikowali również znaczące różnice w liczbie kopii genów (CNV) między grupami R i NR. W grupie R zaobserwowano częstsze i bardziej znaczące zmiany CNV, szczególnie w punktach kontaktu komórek nowotworowych z limfocytami CD8+, co może stanowić sygnał wyzwalający odpowiedź przeciwnowotworową zależną od limfocytów CD8+.

Jak wpływ lipidów modulują odpowiedź na terapię immunologiczną?

Analiza lipidowego profilu metabolicznego wykazała istotne różnice między grupami R i NR. W grupie NR zaobserwowano wzbogacenie zdarzeń różnicowej ekspresji genów wspieranych przez CNV w procesach lipogenezy, podczas gdy w grupie R wzbogacone były procesy lipolizy. Wyniki te zostały potwierdzone barwieniem Oil Red O, które konsekwentnie wykazało podwyższony poziom biosyntezy lipidów w guzach NR i obniżony w guzach R. Dodatkowo, analiza qPCR potwierdziła podwyższoną ekspresję różnych genów zaangażowanych w metabolizm lipidów w guzach NR. Stopień martwicy patologicznej guza wykazywał negatywną korelację z ekspresją genów związanych z lipidami, co sugeruje, że wysoka zawartość lipidów może czynić pacjentów mniej podatnymi na działanie nivolumabu.

Czy nowa oś sygnałowa może stanowić klucz do przełomu terapeutycznego?

Szczególnie interesującym odkryciem było zidentyfikowanie osi sygnałowej UBASH3B-NR1I2-CEACAM1-HAVCR2, zaangażowanej w komunikację między makrofagami, komórkami nowotworowymi i limfocytami CD8+. Ta oś wykazywała znaczące różnice między grupami R i NR, co sugeruje jej potencjalną rolę w modulowaniu odpowiedzi na nivolumab. Ekspresja HAVCR2 (kodującego białko TIM3) oraz siła sygnału komunikacyjnego były istotnie i pozytywnie skorelowane ze stopniem martwicy guza, sugerując, że HAVCR2 może służyć jako użyteczny biomarker odpowiedzi na leczenie.

Badacze zidentyfikowali także znaczącą interakcję PVR-CD226 między limfocytami CD8+ a komórkami nowotworowymi, co wskazuje, że ta kostymulacyjna interakcja punktu kontrolnego może być kluczowa dla lepszej odpowiedzi na leczenie. Ponadto zaobserwowano wyraźną interakcję CEACAM1-HAVCR2 między komórkami nowotworowymi a limfocytami CD8+, co rzuca światło na potencjalną rolę tej koinhibicyjnej osi punktu kontrolnego immunologicznego w modulowaniu działania nivolumabu.

Eksperymenty in vitro i in vivo potwierdziły funkcjonalne znaczenie zidentyfikowanej osi sygnałowej. Wykazano, że leczenie rekombinowanym białkiem UBASH3B zwiększało ekspresję CEACAM1 w komórkach Huh7. Biorąc pod uwagę sugestię, że makrofagi TAM są źródłem białka UBASH3B, badacze wykorzystali linię komórkową THP-1 do określenia, czy pożywka kondycjonowana z komórek THP-1 z wyciszonym UBASH3B wpłynie na ekspresję CEACAM1 w komórkach docelowych HCC. Odkryto, że pożywka kondycjonowana z komórek THP-1 shUBASH3B znacząco hamowała ekspresję CEACAM1 w komórkach Huh7.

Wyciszenie CEACAM1 w mysich komórkach HCC znacząco hamowało inicjację guza i prowadziło do zmniejszenia liczby limfocytów T CD8+ z ekspresją TIM3. Co więcej, limfocyty T CD8+ wykazywały wyższą ekspresję markerów aktywacji (GRAMB i CD69) w guzach z wyciszonym CEACAM1, co sugeruje zwiększoną aktywację cytotoksycznych limfocytów T.

Jak zintegrowane badania molekularne kształtują przyszłość leczenia HCC?

Badanie to dostarcza cennych informacji na temat mechanizmów odpowiedzi na terapię neoadjuwantową nivolumabem w HCC. Wyniki sugerują, że kombinacja blokady PD-1 z terapiami ukierunkowanymi na inne punkty kontrolne immunologiczne, takie jak TIM3, może prowadzić do lepszych wyników leczenia. Ponadto, zidentyfikowane biomarkery mogą pomóc w stratyfikacji pacjentów i personalizacji leczenia immunoterapeutycznego.

Szczególnie istotne wydaje się odkrycie dotyczące PPARG. Geny wspierane przez CNV, które wykazywały różnicową ekspresję między grupami R i NR, poddano analizie funkcjonalnej i wzbogacania ścieżek. Podczas gdy guzy NR charakteryzowały się podwyższoną regulacją sygnalizacji docelowej myc, metabolizmu ksenobiotyków, kwasów żółciowych i homeostazy cholesterolu, guzy R wykazywały wzbogacenie w podwyższoną regulację zestawów genów związanych z dopełniaczem, koagulacją i odpowiedzią na interferon γ. PPARG okazał się być wspólnym czynnikiem we wszystkich tych podwyższonych zestawach genów w guzach R, a jego ekspresja była pozytywnie skorelowana z obecnością amplifikacji CNV. Sugeruje to, że PPARG może służyć jako kluczowy czynnik modulujący odpowiedź na leczenie. Co więcej, w badanej kohorcie PPARG był nadekspresjonowany w HCC w porównaniu z odpowiadającymi im nienowotwororowymi tkankami wątroby, przy czym 55% HCC wykazywało ponad dwukrotną regulację w górę. Podwyższona ekspresja PPARG była znacząco związana z gorszym przeżyciem bez choroby i całkowitym przeżyciem.

Należy jednak zauważyć, że badanie to przeprowadzono na ograniczonej liczbie pacjentów, co wymaga potwierdzenia wyników w większych kohortach. Niemniej jednak, przedstawione dane stanowią solidną podstawę do dalszych badań nad optymalizacją immunoterapii w leczeniu raka wątrobowokomórkowego.

Podsumowanie

Badania nad terapią neoadjuwantową z wykorzystaniem nivolumabu w leczeniu raka wątrobowokomórkowego (HCC) dostarczyły istotnych odkryć dotyczących mechanizmów odpowiedzi immunologicznej. U pacjentów odpowiadających na leczenie zaobserwowano znaczącą ekspansję klonalną limfocytów T CD8+ oraz zwiększoną ekspresję genów związanych z cytotoksycznością. Analiza przestrzenna mikrośrodowiska guza wykazała różnice w profilach ekspresji genów między pacjentami odpowiadającymi i nieodpowiadającymi na terapię. Kluczowym odkryciem było zidentyfikowanie osi sygnałowej UBASH3B-NR1I2-CEACAM1-HAVCR2, która może modulować odpowiedź na nivolumab. Badania wykazały również istotną rolę metabolizmu lipidów w odpowiedzi na leczenie, gdzie wysoka zawartość lipidów korelowała z gorszą odpowiedzią na terapię. Odkryto także znaczenie czynnika PPARG jako potencjalnego biomarkera odpowiedzi na leczenie. Te odkrycia mogą przyczynić się do optymalizacji immunoterapii w HCC i lepszej stratyfikacji pacjentów.