肿瘤间和肿瘤内异质性是原发性肝癌（PLC）精确治疗的主要障碍。最近的一项研究建立了一个PLC生物库，由来自例患者的个肿瘤类器官组成，概括了亲代肿瘤的组织病理学和基因组图谱，并且可以可靠地用于药物敏感性筛选。该研究描述了PLC异质性的特征，开发了预测性生物标志物面板，并确定了联合治疗的lenvatinib耐药机制。
文章介绍
题目：使用大型肝癌类器官生物库分析肿瘤内异质性的药物基因组学分析
杂志：CancerCell
影响因子：IF=50.3
发表时间：年4月
#1
研究背景
Background
原发性肝癌（PLC）是全球癌症相关死亡的第三大原因，肿瘤间和肿瘤内异质性（ITH）已被认为是有效治疗癌症的主要障碍。患者源性类器官（PDO）培养已被证明是概括肿瘤异质性和研究不同癌症类型药物敏感性的有力工具，包括PLC的疾病建模和药物筛选。在这里，研究人员建立了一个个肿瘤类器官的活生物库，这些肿瘤类器官来自例肝癌患者手术标本的不同区域。研究人员分析了基因组和表型异质性，筛选了临床相关药物并与患者反应进行了比较，确定了预测性分子生物标志物，并揭示了lenvatinib耐药机制，对具有显著协同作用的化合物（连接lenvatinib和c-Jun抑制剂）的开发具有指导作用。
#2
研究思路
Methods
研究团队利用来自名患者的个肿瘤类器官生物库揭示了肝癌的基因组和表型间和肿瘤内异质性。药物基因组学分析和机制研究产生了预测药物反应的生物标志物面板，并确定c-Jun过表达是导致lenvatinib耐药的关键因素。
#3
研究结果
Results
1.一个多区域类器官生物库概括了肝癌的组织学、基因组学和转录组学特征
研究人员利用多区域采样策略，从例肝癌患者的切除标本中代表空间不同的区域，建立了肝癌PDO生物库；同时对99对衍生类器官和亲本肿瘤组织进行了WES和RNA-seq，RNAseq还分析了另外个PDOs，总共有个PDOs具有转录组和药物筛选谱，用于开发预测性生物标志物。研究人员从每个组织样本中收集了1-5个区域进行研究，基于HE染色，研究人员观察到类器官与亲代组织之间的组织病理学相似。此外，在HCC患者中，多区域类器官和亲本肿瘤组织一样显示HCC标记物（HepPar1/AFP）和ICC标记物（KRT19/EPCAM）。
其次，在肿瘤组织和类器官之间发现了87.5%的癌症相关突变的中位一致性。研究人员还发现CAN峰在亲代肿瘤和衍生类器官之间高度相似，大多数肝癌相关基因的克隆和亚克隆突变都保留在PDO中。研究人员进一步分析确定了配对肿瘤和类器官在转录组水平上的高度相关性（图1）。总之，研究人员的综合比较分析表明，衍生的PLCPDOs保留了亲代组织的组织病理学特征、基因组和转录组学特征，这将有助于研究PLC肿瘤间和肿瘤内的异质性。
图1一个多区域类器官生物库概括了肝癌的组织学、基因组学和转录组学特征
2.肝癌基因组ITH多区域类器官特征分析及其功能意义
研究人员研究了32例PLC患者的基因组ITH，发现包括P1、P4、P6和P23在内的一个亚组患者在多区域样本中肿瘤突变负荷（TMB）存在明显差异，多个PLC癌症相关基因在同一肿瘤样本的不同区域具有异质体细胞突变和/或CNAs。为了系统地表征基因组ITH，研究人员基于已识别的体细胞点突变，应用最大简约算法构建了个体患者的系统发育树。在PLC中发现了许多常见的主干事件，包括TP53、RB1、AXIN1和CCND1的突变，这与先前的研究一致。根据树干比，即泛在突变与非泛在突变的比值，将12例患者的系统发育树视为树干显性（树干比1），其余20例患者为分支显性，发现躯干比例降低似乎与ITH升高有关。此外，突变-ITH与CNA-ITH呈正相关，突变-ITH和CNA-ITH水平都与患者预后有显著相关性。
接下来，研究人员推测基因组和相关转录组的异质性可能导致药物敏感性的异质性。用79例患者的例PDOs研究了PLC一线药物sorafenib和lenvatinib靶基因的表达，发现一些患者，如P6和P32，在来自不同区域的类器官中靶基因的表达存在很大差异，表明可能存在肿瘤内药物反应的异质性。为了证实这一点，研究人员用这两种药物处理了P6和P32患者的多个类器官培养物，发现靶基因表达水平降低的区域显示出更高的耐药性（图2）。总的来说，研究人员揭示了PLC中广泛的基因组ITH水平，这显示了预后相关性，并可能导致对药物治疗的异质反应。
图2具有基因组ITH特征的多区域类器官分析及其相关功能意义
3.筛选临床相关药物预测患者反应，揭示肿瘤内药物敏感性的异质性
研究人员在来自名患者的个类器官中筛选了7种PLC相关药物，其中包括一线药物lenvatinib和sorafenib，二线药物regorafenib和apatinib，抗VEGFR抗体贝伐单抗，以及靶向具有可操作突变的ICC的药物，包括pemigatinib和ivosidenib。计算了IC50和AUC，发现7种筛选药物的IC50和AUC值之间存在很强的相关性。研究人员将患者所有区域的最大IC50（或AUC）值视为患者水平的IC50（或AUC）值，所有患者按患者水平AUC进行排名，并根据报告的临床总缓解率使用百分位数截断将每种药物分别分为敏感组和耐药组。
接下来，研究人员将基于类器官的药物敏感性结果与相应的临床反应进行比较，基于对研究期间复发的14例患者的调查，这些患者至少使用了一种研究药物，包括lenvatinib，sorafenib和apatinib。发现临床反应似乎支持使用类器官的lenvatinib敏感性结果，与sorafenib和apatinib的类似比较也证实了研究人员的类器官药物筛选的预测价值。此外，在研究期间，14名患者中有4名在基于mrecist标准评估反应后经历了治疗方案的改变。例如，患者p51对sorafenib和经导管动脉化疗栓塞治疗无反应，但后来接受了lenvatinib的CR治疗，共5个月。与临床反应一致，P51的所有三种类器官都被发现对sorafenib耐药，但对lenvatinib敏感。类器官药物筛选的结果也通过类器官来源的异种移植物得到验证，所有来源于药物敏感类器官的异种移植物对lenvatinib治疗均有抑制作用。
最后，研究人员利用药物筛选结果定量评估了目前临床上用于PLC患者的七种靶向治疗药物的潜在益处。在个体和累积敏感性方面，估计区域（类器官）水平和患者水平之间存在显著差异（图3）。这些结果证明了PLC类器官在预测患者治疗反应方面的临床应用潜力。
图3使用活体生物库进行大规模药物筛选，并与患者反应达成一致
4.分子分析鉴定了预测lenvatinib和其他三种药物敏感性的表达特征
由于基因组异质性已被认为是导致耐药的主要因素，研究人员首先使用多区域PDOs研究了基因组异质性与PLC药物敏感性的关系。与敏感组相比，lenvatinib耐药组患者突变ITH和CNA-ITH水平均显著升高，表明ITH在lenvatinib治疗耐药中的作用。研究人员还分别研究了基因组ITH与sorafenib、regorafenib和apatinib敏感性的关系，发现apatinib耐药组患者的CAN-ITH水平升高。研究人员继续使用转录组谱来模拟PLC药物敏感性，两组具有RNAseq和药物筛选谱的类器官分别用于训练和验证。使用训练集，研究人员首先鉴定出个与lenvatinib敏感性显著相关的基因，其中3个基因（JUN、IL1B和TNFRSF8）是FDA批准药物的靶标。利用这个基因，研究人员对来自TCGA-LIHC项目的例HCC患者进行了聚类，并对四组患者进行了分层，发现有一组患者耐药基因明显低表达，说明该组患者可能对lenvatinib治疗敏感。
为了确定生物标志物开发中与药物反应相关的关键基因，研究人员进一步应用了基于机器学习的方法，并确定了13个特征基因作为lenvatinib反应的预测性生物标志物，包括JUN、HIST1H1E和WNT6A。该多基因生物标志物在AUROC曲线下的面积达到0.86，并且在类器官验证集（AUROC0.81）中表现出类似的良好表现。此外，研究人员对其他三种PLC药物（sorafenib、regorafenib和apatinib）应用了相同的分析程序，并开发了sorafenib、regorafenib和apatinib治疗反应的预测性生物标志物。研究人员还通过在研究期间接受所研究的PLC药物治疗的患者和多区域类器官分析来评估所开发的生物标志物的临床效用，其中lenvatinib治疗的7例患者中有6例在特征预测和临床反应之间显示出一致的结果，而sorafenib治疗的患者和apatinib治疗的患者观察到完全一致（图4）。总之，研究人员开发并验证了多基因表达特征，预测了四种用于PLC临床实践的抗肿瘤药物的反应，保证了未来的临床研究，包括生物标志物引导的试验。
图4分子分析确定了预测临床相关药物敏感性的表达特征
5.c-Jun介导的lenvatinib耐药性
为了鉴定lenvatinib耐药基因，研究人员使用与lenvatinib敏感性显著相关的基因进行了PPI网络分析。其中，JUN是该PPI网络的枢纽蛋白，是lenvatinib反应的13个特征基因之一，也是FDA批准的药物的靶标。研究发现JUN基因表达与lenvatinib耐药呈IC50值正相关。免疫组织化学染色评估的c-Jun蛋白水平在lenvatinib耐药类器官的个区域也显著高于个敏感类器官的区域。此外，在例患者中，肿瘤中c-Jun的表达高于配对的癌旁组织。研究人员进一步对一名HCC患者（P20）和一名ICC患者（P94）进行功能研究，发现与敏感类器官相比，lenvatinib耐药类器官中c-Jun水平升高。
接下来，研究人员敲除P20C2和P94C2类器官中的c-Jun，发现敲除c-Jun可使lenvatinib耐药类器官致敏，而c-Jun在P20C3和P94C1中的过表达使它们对lenvatinib治疗产生耐药性。为了系统地评估c-Jun在广泛的PLC患者lenvatinib耐药中的作用，研究人员进一步在个lenvatinib耐药类器官中敲除c-Jun，其中63个转化为敏感。因此，这可能使总共27名对lenvatinib治疗耐药的患者受益。研究人员采用了三种c-Jun抑制剂发现先前耐药类器官对lenvatinib治疗的敏感性增加。进一步分析表明，最多37.1%的患者对lenvatinib和三种c-Jun抑制剂中的一种联合治疗敏感。
为了揭示c-Jun介导的lenvatinib耐药的信号通路，研究人员使用个与lenvatinib应答显著负相关的基因进行了功能富集分析，发现Wnt和c-JNK信号通路显著失调。在lenvatinib耐药类器官中，发现β-catenin（一种关键的Wnt信号调节因子）和c-Jun的表达呈正相关。研究人员继续使用P20（HCC）和P94（ICC）类器官进行功能研究，发现在lenvatinib耐药类器官中均显示高水平的c-Jun和β-catenin，而在敏感类器官中则显示低水平。P20C2和P94C2类器官中β-catenin的敲低降低了c-Jun蛋白水平，增加了对lenvatinib治疗的敏感性。研究人员进一步筛选了所有lenvatinib耐药类器官，发现18.5%的类器官对β-catenin敲低敏感。而野生型和突变型β-catenin的过度表达显著降低了这两种敏感类器官对lenvatinib治疗的敏感性。然而，β-catenin的敲低仅部分解释了c-Jun敲低后对lenvatinib治疗致敏的类器官。研究人员还发现在lenvatinib耐药区域，JNK和c-Jun的表达也呈正相关。
此外，lenvatinib耐药类器官PC2和P10C1的JNK水平高于敏感类器官PC3和P10C2，JNK敲低显著增加了这两种耐药类器官对lenvatinib治疗的敏感性。使用类器官生物库系统地敲低JNK显著提高了所有个lenvatinib耐药类器官中28个对lenvatinib的敏感性，相比之下，在PC3和P10C2类器官中过表达野生型或组成活性形式的JNK显著降低lenvatinib的敏感性（图5）。这些结果表明，JNK和Wnt/β-catenin可能是c-Jun介导lenvatinib耐药的上游调控因子。
图5c-Jun被鉴定为lenvatinib耐药的媒介
6.c-Jun通过化合物PKUF-01抑制lenvatinib对lenvatinib耐药类器官表现出明显的协同作用
由于lenvatinib与c-Jun抑制的协同作用，研究人员设计合成了6种连接lenvatinib与veratramine的化合物，发现一种被命名为PKUF-01的化合物可以有效阻断c-Jun和FGFRs，并显示出良好的抑制效果。当PKUF-01与类器官生物库进一步评估时，发现与lenvatinib治疗相比，敏感性显着提高。对于来自90名患者的个lenvatinib耐药类器官，PKUF-01在20.0%的这些类器官中诱导了显著反应。研究人员进一步检测了PKUF-01在类器官移植异种移植模型中的疗效，发现lenvatinib或veratramine治疗未能抑制三种类器官来源的异种移植模型的肿瘤生长，而PKUF-01治疗可显著抑制肿瘤生长。
此外，基于机器学习方法，研究人员开发了一个由17个特征基因组成的生物标志物，其中也包括c-Jun，在训练集中的AUROC为0.，在验证集中的AUROC为0.。此外，基于GSEA分析对PKUF-01处理具有不同敏感性的类器官组的转录组，研究人员发现胚胎器官发育相关基因集和与干细胞23相关的基因集在抗性类器官中上调。通过对整个PLC类器官生物库的分析发现，PKUF-01在PLC中的疗效明显高于单独lenvatinib治疗，并且可以使PLC患者受益10.4%；PKUF-01与临床实践中使用的7种筛选药物一起靶向治疗可使48.3%的PLC患者受益。综上，lenvatinib可以靶向FGFR和其他受体，减弱下游信号以抑制肿瘤生长；然而，受Wnt/β-catenin和JNK途径调控的c-Jun有助于lenvatinib耐药。PKUF-01靶向c-Jun在lenvatinib耐药类器官中显示出显著疗效，并可能使更多PLC患者受益（图6）。
图6一种化合物PKUF-01增加了lenvatinib耐药类器官的敏感性
小结
该研究为描述基因组异质性对不同治疗药物敏感性的影响提供了宝贵的资源。该研究开发的抗血管生成TKIs的预测性生物标志物和联合治疗方案值得未来的临床研究，以促进肝癌的精准医疗。
参考文献
YangH,ChengJ,ZhuangH,XuH,WangY,ZhangT,YangY,QianH,LuY,HanFetal:Pharmacogenomicprofilingofintra-tumorheterogeneityusingalargeorganoidbiobankoflivercancer.Cancercell,42(4):-.doi:10./j.ccell..03..
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