Valor pronóstico de la quinasa hepática B1 (LKB1) en la inmunidad del microambiente tumoral asociado al cáncer gástrico

Abstracto:

La quinasa hepática B1 (LKB1) es un gen supresor de tumores cuya inactivación se produce frecuentemente en diferentes tipos de tumores. Sin embargo, se desconoce si LKB1 está asociado con las características clínicas del cáncer gástrico (CG) y con la regulación de la inmunidad tumoral. En este estudio, demostramos que LKB1 se expresa altamente en el suero de individuos sanos (n = 176) en comparación con los pacientes con GC (n = 416) y también se asocia con resultados clínicos y buenas tasas de supervivencia en pacientes con CG. Además, los genes asociados con los puntos de control inmunológico y la activación de las células T, como la EP−1, PD−Se demostró que L1, CD8A, CD8B, CD28 y GZMM estaban altamente expresados ​​en subgrupos de GC con alta expresión de LKB1. En comparación con los tejidos cancerosos gástricos frescos, LKB1 se expresó altamente en células T CD3+CD8+ y CD3+CD8+CD28+ en células T no adyacentes frescas. tejidos cancerosos. Las células T CD3+CD8+ produjeron un IFN−anti−respuesta inmune al cáncer. Además, la proporción de células T CD3+CD8+ que expresaban LKB tenía una correlación positiva con IFN.−expresión. Además, los pacientes con GC con baja expresión de LKB1 tuvieron una tasa de respuesta objetiva deficiente y una peor supervivencia libre de progresión y supervivencia general cuando fueron tratados con pembrolizumab. En conclusión, LKB1 puede ser un posible punto de control inmunológico en pacientes con GC.

Beneficios de la cistanche tubulosa-Antitumoral

Palabras clave:

LKB1; cáncer gástrico; resultados clínicos; punto de control inmunológico; Células T CD3+CD8+

1. Introducción

A nivel mundial, el cáncer gástrico (CG) es un problema de salud pública y es la quinta neoplasia maligna más frecuentemente diagnosticada [1,2]. Aunque los enfoques de tratamiento comunes para el CG, como la resección gástrica, la quimioterapia, la radiación y las terapias dirigidas, se utilizan ampliamente en la práctica clínica [3], los 5−La tasa de supervivencia anual de CG avanzado es <20%. Como resultado de los avances en la terapia con GC [4,5], la inmunoterapia se considera un enfoque innovador [6] que ha dilucidado el tratamiento de esta enfermedad [7]. En la era de la inmunoterapia, la muerte celular programada 1 (PD−1)/PD−ligando 1 (PD−L1) ha demostrado ser un biomarcador para el diagnóstico de cáncer y la predicción de la respuesta a la inmunoterapia, pero no es lo suficientemente sensible. Por tanto, es importante identificar nuevos biomarcadores predictivos en inmunoterapia para GC.

La quinasa hepática B1 (LKB1), también conocida como STK11, es una serina/treonina quinasa que está ampliamente presente en numerosos tejidos [8]. Cada vez hay más pruebas que demuestran que LKB1 es un supresor tumoral clave en múltiples tipos de cánceres, como el cáncer de páncreas [9], el melanoma [10,11],−cáncer de pulmón de células pequeñas [12,13] y cáncer de cuello uterino [14]. Además, se sabe que LKB1 participa en la regulación de las funciones de las células inmunitarias [10]. La deficiencia de LKB1 en las células T promueve el desarrollo de poliposis gastrointestinal [15] y también involucra la IL−11−Vía JAK/STAT3 que conduce a la tumorigénesis gastrointestinal [16]. Además, LKB1 desempeña un papel vital en la función de los macrófagos al participar en procesos como el crecimiento celular, el metabolismo y la polarización [17]. Estudios recientes han demostrado que la pérdida de LKB1 puede estar implicada en la modulación del microambiente inmunológico del tumor [18]. Específicamente, la deficiencia de LKB1 suprime T−actividad celular al promover la producción de citocinas proinflamatorias y el reclutamiento de neutrófilos en el microambiente tumoral de pacientes con cáncer de pulmón [19]. Un número limitado de estudios ha aclarado la asociación entre la expresión de LKB1, los resultados clínicos, la contextura inmune y la capacidad de respuesta terapéutica en GC. En este estudio, demostramos una asociación entre la expresión de LKB1 y los resultados clínicos en pacientes con GC. Además, demostramos que la baja expresión de LKB1 promueve un microambiente inmunosupresor y podría resultar en un mal pronóstico entre los pacientes con GC. Además, los pacientes con GC con alta expresión de LKB1 recibieron mayores beneficios del tratamiento con pembrolizumab. El valor pronóstico y el papel potencial de LKB1 en la inmunología tumoral se analizan en este documento y pueden contribuir a comprender un posible mecanismo subyacente a la GC.

cistanche tubulosa-mejora el sistema inmunológico

2. Materiales y métodos

2.1. Pacientes y muestras de sangre.

Este estudio retrospectivo fue aprobado por el Comité de Ética local del Hospital Oncológico de Zhejiang (IRB-2021-154). Recolectamos muestras de sangre de 176 adultos sanos y 416 pacientes con GC entre enero de 2015 y agosto de 2022 y recolectamos 26 pares de tejidos cancerosos frescos y tejidos no cancerosos adyacentes de 26 pacientes con GC. Se excluyeron los pacientes con antecedentes de otros tumores malignos.

2.2. Expresión de CEA, CA19-9, AFP y LKB1

Se utilizó un kit de prueba ELISA comercial (RX106671H; Ruixinbio, Quanzhou, Fujian, China) para evaluar el nivel de expresión de LKB1 en las muestras de plasma de acuerdo con un protocolo estandarizado. Brevemente, se agregaron muestras de plasma correspondientes (50 µl) y proteínas modelo estándar (50 µl) a placas de 96 pocillos. A continuación, se agregaron 100 µl de un anticuerpo marcado con HRP y las placas de 96 pocillos se incubaron durante 1 hora a 37 ◦C. Luego, las placas se lavaron tres veces con un tampón de lavado. Se añadió la mezcla de sustrato (100 µL) y las placas se analizaron en un lector de microplacas a OD 450. Se usó quimioluminiscencia para determinar CEA (CFDA 20163402679, Siemens Healthcare Diagnostic Products., Shanghai, China), CA19-9 (CFDA 20173401781, Siemens Healthcare Diagnostic Products., Shanghai, China) y expresión AFP (CFDA 20173400053, Siemens Healthcare Diagnostic Products., Shanghai, China). Se utilizó el software SPSS 19.0 (IBM, Armonk, NY, EE. UU.) para determinar el área bajo las curvas de características operativas del receptor (ROC) de CEA, CA19-9, AFP y LKB1. Según el estadio patológico TNM, el estadio FIGO y la expresión de HER2, 416 pacientes con GC se dividieron en diferentes subgrupos. Se utilizó una prueba t pareada para analizar la expresión de LKB1 en diferentes subgrupos de pacientes con GC.

2.3. Análisis de la expresión de LKB1 en células inmunitarias y asociación con puntos de control inmunitarios

Comprehensive Analysis on Multi-Omics of Immunotherapy in Pan-cancer [CAMOIP] (http://www.camoip.net/) (consultado el 1 de enero 2{{10}}23) es una herramienta para analizar datos de expresión y mutación de los proyectos tratados con el análisis del genoma del cáncer (TCGA) y el inhibidor del punto de control inmunológico (ICI). Se utilizó un proceso de procesamiento estándar para analizar la inmunogenicidad y el enriquecimiento de la vía en pacientes con GC. CAMOIP también se utilizó para analizar diferentes expresiones de células inmunitarias según la expresión de LKB1 en pacientes con GC. La base de datos UCSC Xena (https://xena.ucsc.edu/public) (consultada el 1 de enero de 2023) es una plataforma de análisis de datos genómicos del cáncer que admite la visualización y el análisis de datos histológicos de múltiples muestras de cáncer. La base de datos UCSC Xena proporciona LKB1, genes de puntos de control inmunológico de células T, activación de células T y presentación de antígenos de expresión de ARNm. Se creó un mapa de calor complejo utilizando el lenguaje R (4.2.1). Se utilizó el software SPSS 19.0 (IBM, Armonk, NY, EE. UU.) para analizar la expresión de LKB1 en función de cuartiles. Dividimos a los pacientes con GC en grupos de expresión alta y baja de LKB1 según el valor medio de la expresión de LKB1. Se utilizó una prueba t para analizar los genes de los puntos de control inmunológico de las células T, la activación de las células T y la presentación de antígenos de la expresión del ARNm en pacientes con GC en subgrupos de pacientes con GC de expresión alta y baja de LKB1. Los valores de p < 0,001 se consideraron estadísticamente significativos.

Beneficios de la cistanche tubulosa-Antitumoral

2.4. Citometría de flujo

Los tejidos cancerosos frescos (n {{0}}) y los tejidos no cancerosos adyacentes frescos (n=26) obtenidos intraoperatoriamente se trituraron en una solución de fresado de tejido en 30 minutos. Se recogieron solución de molienda y células mononucleares de sangre periférica (PBMC) (1 x 106 células/ml) en solución salina tamponada con fosfato (PBS) (50 µl, CR20012; Zhejiang Crenry, Zhejiang, China) suplementada con albúmina sérica bovina (BSA) al 0,5%. (Thermo Fisher, Waltham, MA, EE. UU.) y se incubaron con anticuerpos monoclonales antihumanos durante 15 minutos. Se utilizaron anticuerpos monoclonales antihumanos, como se muestra en la Tabla 1, la Tabla complementaria S1 y la Figura complementaria S1: anti-LKB1 (PTG, Wuhan, Hubei, China); anti-CD68 (Biolegend, San Diego, CA, EE. UU.); anti-CD209 (Biolegend, San Diego, CA, EE. UU.); anti-CD28 (Biolegend, San Diego, CA, EE. UU.); anti-CD45/CD56/CD19 (Beckman Coulter, St. Louis, MO, EE. UU.); anti-CD45/CD4/CD8/CD3 (Beckman Coulter, St. Louis, MO, EE. UU.); anti-CD4, CD3 (Beckman Coulter, St. Louis, MO, EE. UU.); anti-CD45RO (Beckman Coulter, St. Louis, MO, EE. UU.); anti-CD8 (Beckman Coulter, St. Louis, MO, EE. UU.); anti-CD38 (Beckman Coulter, St. Louis, MO, EE. UU.); y anti-CD45RA (Beckman Coulter, St. Louis, MO, EE. UU.). Se adquirió un kit de detección de CD3/CD4/CD8/CD28/PD-1 de Raise Care (Hangzhou, China). Se utilizaron el software de análisis CXP y un citómetro de flujo Beckman Coulter FC 500 para analizar los resultados [20, 21]. Se utilizó un kit de detección de citoquinas (Seager, Dalian, China) para la detección de citoquinas en muestras de plasma de pacientes con GC de acuerdo con las instrucciones del fabricante.

Tabla 1. Comparación entre pacientes con CG e individuos sanos con parámetros clínicos.

2.5. Proporciones de células inmunitarias en tejido fresco

Se utilizó una prueba t para analizar las proporciones de células inmunitarias en tejidos cancerosos frescos (n=26) y tejidos no cancerosos adyacentes frescos (n=26). La diferencia entre las proporciones de células inmunitarias LKB1+ y PD1+LKB1+ en tejidos cancerosos frescos y no cancerosos adyacentes frescos se analizó mediante una prueba t pareada. Se utilizó el software SPSS 19.0 (IBM, Armonk, NY, EE. UU.) para determinar la correlación entre las proporciones de células inmunitarias y las citoquinas en tejidos cancerosos frescos y no cancerosos adyacentes frescos.

2.6. Inmunohistoquímica tisular (IHC)

El Biobanco del Hospital Oncológico de Zhejiang proporcionó tejidos cancerosos frescos (n=26) y tejidos no cancerosos adyacentes frescos (n=26) utilizados en este estudio. Se utilizó un kit de IHC (Beijing Zhongshan Golden Bridge Biotechnology Co., Ltd., Beijing, China) para realizar la IHC de acuerdo con las instrucciones del fabricante. Brevemente, las secciones de parafina se desparafinaron, rehidrataron y hirvieron sucesivamente para la recuperación del antígeno. El anticuerpo primario LKB1 (IPB0924 [proporción de dilución, 1:100]; Baijia, Taizhou, Jiangsu, China) y el anticuerpo contra interferón gamma (IFN-) (IPB0703 [proporción de dilución, 1:100]; Baijia, Taizhou, Jiangsu, China) Se incubaron durante 2 h a temperatura ambiente. Las secciones se lavaron tres veces con PBS. Se añadió un potenciador de polímero histoquímico (400 µl) a las secciones de parafina durante 20 minutos, seguido de 3 lavados con PBS. A continuación, se agregaron anticuerpos secundarios a las secciones de parafina y se incubaron durante 20 minutos, seguido de lavado, tinción con DAB, contratinción y montaje.

2.7. Respuesta al tratamiento de pacientes con GC al pembrolizumab según la expresión de LKB1

La respuesta al tratamiento con pembrolizumab y los datos clínicos de pacientes con GC sometidos a bloqueo de puntos de control inmunológico (ICB) se obtuvieron de un informe anterior [22]. Se utilizó el software SPSS 19.0 (IBM, Armonk, NY, EE. UU.) para analizar la expresión de LKB1 en función de cuartiles. Dividimos a los pacientes con GC en grupos de expresión alta y baja de LKB1 según el valor medio de la expresión de LKB1. Se utilizó el lenguaje R (4.2.1) para determinar la respuesta al tratamiento con pembrolizumab de los pacientes con GC según la expresión de LKB1. La expresión de PD-L1 se analizó mediante el software SPSS 19.0 (IBM, Armonk, NY, EE. UU.) en función de cuartiles. Los pacientes con GC se dividieron en grupos de expresión alta y baja de PD-L1 según el valor medio. Según la expresión de LKB1 y PD-L1, los pacientes con GC se estratificaron en LKB1 alto y bajo dentro de los subgrupos de expresión alta y baja de PD-L1, y se utilizó Python para reflejar la respuesta al tratamiento con pembrolizumab en los subgrupos. La supervivencia global y la supervivencia libre de progresión de los pacientes con CG tratados con pembrolizumab se analizaron mediante el método de Kaplan-Meier con una prueba de rango logarítmico.

2.8. Análisis estadístico

Los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software SPSS 19.0 (IBM, Armonk, NY, EE. UU.). La supervivencia de los pacientes se confirmó telefónicamente y se analizó mediante el método de Kaplan-Meier con una prueba de rangos logarítmicos. Los valores de p < 0.05 se consideraron estadísticamente significativos. Además, se utilizó Kaplan-Meier Plotter (http://www.kmplot.com) (consultado el 1 de enero de 2023) para confirmar el efecto de LKB1 (expresión alta versus baja) en la supervivencia de los pacientes con GC. Se utilizó Python para reflejar las características y parámetros clínicos de los pacientes con GC.

3. Resultados

3.1. Asociación entre la expresión de LKB1 y las características clínicas en pacientes con GC

En este estudio, se incluyeron 416 pacientes con CG (268 hombres y 148 mujeres) y 176 individuos sanos (87 hombres y 89 mujeres). Las características de individuos sanos y pacientes con GC se resumen en la Figura 1A y la Tabla 1. Se resumen los resultados clínicos de los pacientes con GC, incluida la expresión de CEA, CA19-9, AFP y HER2, grado patológico, Unión para el Control Internacional del Cáncer (UICC). ) estadio del tumor, afectación de los ganglios linfáticos y metástasis a distancia (Figura 1B, Tablas 1 y 2). Como se muestra en la Figura 1C, CEA, CA19-9 y AFP se expresaron altamente en el suero de pacientes con GC, mientras que LKB1 se expresó altamente en individuos sanos. En comparación con CEA, CA19-9 y AFP, LKB1 tuvo la mejor especificidad y sensibilidad (AUC=0.727; Figura 1D). Entre los parámetros clínicos, LKB1 fue notablemente menor en los estadios T3-4, N2-3, M1 y III-IV según los criterios de estadificación de la UICC (p < {{30}}.0 5, p < 0.05, p < 0,001 y p < 0,01, respectivamente; Figura 1E y Tabla 2). Además, LKB1 se expresó numéricamente en gran medida en pacientes con GC HER2-negativo (Figura 1F). Por tanto, estos resultados sugirieron que LKB1 está potencialmente implicada en la progresión de GC.

Figura 1. Las relaciones entre la expresión de LKB1 y las características clínicas. (A, B), las características clínicas en individuos sanos (n=176) y pacientes con GC (n=416) se mapearon utilizando Python. (C), se midió la expresión de CEA, CA19-9 y AFP en el suero de pacientes con GC y de individuos sanos. (D), en comparación con CEA, CA19-9 y AFP, LKB1 tuvo una mayor sensibilidad y especificidad. (E), la expresión de LKB1 fue menor en pacientes con GC en estadio N2-3, M1 y estadio III-IV. (F), LKB1 se expresó numéricamente en gran medida en pacientes con GC HER2-negativo. HER2-~+: pacientes con GC HER2 negativo. HER2++~+++: excepto pacientes con GC HER2 negativo. Prueba t no apareada, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0,001.

Tabla 2. Características basales de los pacientes con CG

3.2. LKB1 fomenta un microambiente inmunosupresor en pacientes con GC

Según las bases de datos de TCGA, el complejo del receptor de células T fue significativamente diferente entre los pacientes con GC con expresión alta y baja de LKB1 (Figura 2A). Además, demostramos que la expresión de las células T difería en pacientes con GC en los subgrupos de expresión alta y baja de LKB1, incluidas las células T CD8+, las células T reguladoras, los neutrófilos y los eosinófilos (Figura 2B). Además, se observaron fuertes patrones de correlación entre la expresión de LKB1 y la regulación positiva de genes implicados en los puntos de control inmunológico de las células T, la activación de las células T y la presentación de antígenos (Figura 2C). Estratificamos aún más a los pacientes con GC según la expresión de ARNm de PD-1, PD-L1, CD8A, CD8B, CD28 y GZMM dentro de los subgrupos de expresión alta y baja de LKB1. Curiosamente, todos los genes se expresaron altamente en el subgrupo de alta expresión de LKB1 (Figura 2D). La expresión de LKB1, PD-1 y PD-L1 mostró diferencias limitadas en el tipo mucinoso y difuso (Figura complementaria S2). Estos datos sugieren que LKB1 podría estar asociado con el fenotipo de activación de células T y el punto de control inmunológico de células T en pacientes con CG.

3.3. LKB1 se expresa selectivamente en infiltrados de células T (CD3+CD8+) en GC

Para determinar la expresión de LKB1 en el microambiente inmunológico, medimos la expresión de seis células inmunes infiltrantes en sangre periférica (B), tejidos cancerosos frescos (T) y tejidos no cancerosos adyacentes (N), y 12 tipos de expresión de citocinas en pacientes con GC ( Figura 3A). También demostramos la expresión de LKB1 basada en la abundancia de las seis células de infiltración inmune, incluidas las células B, las células T, los neutrófilos, los macrófagos y las células dendríticas (Figura 3A y Figura complementaria S3). Encontramos que la proporción de células T (CD3+CD8+) era mayor en tejidos adyacentes no cancerosos (N), mientras que la proporción de células T (CD3+CD{{ 9}}) fue mayor en tejidos cancerosos frescos (T), y otras células T mostraron diferencias limitadas entre tejidos cancerosos frescos (T) y tejidos no cancerosos adyacentes (N; Figura 3B). Además, las células T (CD3+CD8+LKB1+, CD3+CD8+CD28+LKB1+, CD 3+CD8+CD28+PD−1+LKB1+) tuvo proporciones significativamente más altas en tejidos no cancerosos adyacentes frescos (N; Figura 3C). La expresión de LKB1 en otras células inmunes fue similar entre los tejidos cancerosos frescos (T) y los no cancerosos adyacentes (N), excepto los neutrófilos (Figura complementaria S3). En conjunto, estos resultados demostraron que LKB1 podría estar asociado específicamente con el microambiente de infiltrado de células T (CD3+CD8+, CD3+CD8+CD28+). en pacientes con CG.

Figura 2. LKB1 está asociado con el gen de activación de células T y los puntos de control inmunológico. (A) El complejo receptor de células T mostró la mayor diferencia en los subgrupos de expresión alta y baja de LKB1. (B) Análisis de la base de datos CAMOIP de la expresión diferencial de células inmunes entre los subgrupos de expresión alta y baja de LKB1. (C) El mapa de calor muestra los valores de log-cpm normalizados de puntuación z para conjuntos de genes inmunes característicos basados ​​en la expresión de LKB1 (n=407). (D) PD-1, PD-L1, CD8A, CD8B, CD28 y GZMM se expresaron altamente en el subgrupo de pacientes con GC alto en LKB1. Prueba t no apareada, ns: sin diferencia significativa, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0,001 , **** p < 0,0001.

Figura 3. LKB1 se asocia con la infiltración de células T en pacientes con GC. (A) El mapa de calor muestra la proporción de células inmunitarias en sangre periférica (B), tejidos cancerosos frescos (T) y no cancerosos adyacentes (N), y la expresión de citoquinas. (B) Las proporciones de diferentes tipos de células T en tejidos cancerosos frescos (T) y no cancerosos adyacentes (N). (C) Proporciones diferenciales de células T que expresan LKB1 en tejidos cancerosos frescos (T) y no cancerosos adyacentes (N). Prueba t pareada, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0,001.

3.4. LKB1 está potencialmente correlacionado con la expresión de IFN-

Supusimos que LKB1 expresada en células inmunitarias se correlaciona con la función de las células inmunitarias. Con base en los resultados, analizamos la asociación entre la proporción de células de infiltración inmune (LKB1+) y la expresión de citocinas (Figura 4A). Un estudio previo demostró que el IFN- producido por las células T (CD3+CD8+) es un indicador eficaz para predecir la eficacia clínica y la supervivencia con el bloqueo anti-PD-1 en pacientes con GC [23,24]. . Descubrimos que solo las proporciones de células T (CD3+LKB1+) y (CD3+CD8+LKB1+) tenían una ligera correlación positiva con IFN-. expresión en tejidos cancerosos frescos (T) y no cancerosos adyacentes (N; Figura 4B). A continuación, determinamos la expresión de LKB1 e IFN- en los tejidos cancerosos frescos (T) y no cancerosos adyacentes (N) mencionados anteriormente y descubrimos que la expresión de LKB1 era significativamente menor en los tejidos cancerosos en comparación con la expresión de IFN- (Figura 4C). Estos hallazgos sugirieron que LKB1 podría tener una asociación positiva con la expresión de IFN antitumoral secretada por las células T (CD3+CD8+, CD3+CD8+CD{{ 23}}).

Figura 4. LKB1 se correlacionó positivamente con la expresión de IFN-. (A) Análisis de la asociación entre la proporción de infiltrado de células inmunes (LKB1+) y la expresión de citocinas. (B) Correlación de las proporciones de células T (CD3+LKB1+) y (CD3+CD8+LKB1+) con la expresión de IFN− en células cancerosas frescas. (T) y tejidos no cancerosos adyacentes (N). (C) Análisis inmunohistoquímicos de la expresión de LKB1 e IFN- en tejidos cancerosos frescos (T) y no cancerosos adyacentes (N).

3.5. LKB1 predice una buena capacidad de respuesta al pembrolizumab en GC

Según los resultados, LKB1 podría ser un posible punto de control inmunológico. Como se indica en la Figura 5A, la expresión baja de LKB1 se relacionó con una supervivencia general significativamente más corta según la supervivencia de los pacientes con GC de 2015 a 2019. De acuerdo con este hallazgo, la base de datos Kaplan-Meier (http://kmplot.com/) ( consultado el 1 de enero de 2023) también indicó que la expresión de LKB1 afectó significativamente el pronóstico de los pacientes con GC, con una supervivencia general significativamente menor en aquellos pacientes con baja expresión de LKB1 (Figura 5B). A continuación, para evaluar el valor predictivo de LKB1 para inmunoterapia, se analizó la cohorte ICB formada por pacientes con GC tratados con pembrolizumab (Tabla 3). En comparación con los pacientes con GC con alta expresión de LKB1, el subgrupo con baja expresión de LKB1 tuvo una tasa de respuesta objetiva disminuida (ORR; Figura 5C). Además, los pacientes con GC con baja expresión de LKB1 demostraron una peor SSP y SG (Figura 5D). Un estudio previo demostró que la expresión del ARNm de PD-L1 se asoció con la eficacia del tratamiento con pembrolizumab [6]. Además, según la expresión de LKB1 y PD-L1, los pacientes con GC se estratificaron en LKB1 alto y bajo dentro de los subgrupos de expresión alta y baja de PD-L1. Como se muestra en la Figura 5E, los pacientes con GC con alta expresión tanto de LKB1 como de PD-L1 tuvieron la ORR más alta. La correlación entre la expresión de PD−L1/LKB1 y los parámetros moleculares en pacientes con GC se resumió en la Tabla 4. En conjunto, LKB1 podría ser un posible punto de control inmunológico para predecir la capacidad de respuesta al pembrolizumab en pacientes con GC.

Tabla 3. Respuesta objetiva del paciente con cáncer gástrico al pembrolizumab.

Tabla 4. Asociación entre la expresión de LKB1/PD−L1 y los parámetros moleculares.

figura 5. La expresión de LKB1 predice la capacidad de respuesta al pembrolizumab en pacientes con CG. (A) Los niveles altos de expresión de LKB1 se asociaron con una supervivencia prolongada en pacientes con GC de 2015 a 2019. (B) El trazador Kaplan-Meier mostró que los niveles altos de LKB1 prolongaron la supervivencia de los pacientes con GC. (C) Los gráficos de barras apiladas y de cascada muestran la capacidad de respuesta a pembrolizumab en la cohorte ICB (n=43) según la expresión de LKB1. (Prueba de χ2 de Pearson). (D) Curvas de Kaplan-Meier de supervivencia libre de progresión (SSP) y supervivencia general (SG) en la cohorte ICB (n=43) basadas en la expresión de LKB1. (E) Según la expresión del ARNm de LKB1 en los subgrupos de pacientes con GC con expresión alta y baja de PD-L1, el mapa de calor demostró capacidad de respuesta al pembrolizumab y los parámetros moleculares en la cohorte ICB (n=43). GS, genómicamente estable; MSI-H: inestabilidad de microsatélites-alta; VEB, VEB positivo; células en anillo de sello: carcinoma gástrico de células en anillo de sello; TRO: tasa de respuesta objetiva; SD, enfermedad estable; PR, respuesta parcial; EP, enfermedad progresiva; CR, respuesta completa; Adeno M/D, adenocarcinoma moderadamente diferenciado; P/D adeno, adenocarcinoma poco diferenciado; Adeno W/D, adenocarcinoma bien diferenciado; Mixto (W/D y P/D), adenocarcinoma bien diferenciado y adenocarcinoma pobremente diferenciado.

4. Discusión

El CG es una enfermedad maligna común y ocupa el tercer lugar entre las principales causas de muerte por cáncer en todo el mundo [17,18]. En las últimas décadas, las estrategias terapéuticas y diagnósticas para el CG han mejorado significativamente [19]. Sin embargo, debido a la falta de marcadores diagnósticos eficaces, los pacientes suelen ser diagnosticados inicialmente en una etapa avanzada, con una tasa de supervivencia a 5 años de<20% [25,26]. Therefore, there is an urgent need to explore tumor markers with favorable specificity and sensitivity for GC diagnosis. In this study, we first showed that LKB1 expression was decreased in GC serum. Compared with GC diagnostic biomarkers mainly used in clinical practice, including CEA, CA19−9, and a−1−fetoprotein (AFP), LKB1 showed the best specificity and sensitivity. Furthermore, LKB1 was associated with clinical features of GC patients, such as grade, invasion depth, TNM stage, UICC stage, and vital status. These results suggested that LKB1 serves as a tumor suppressor gene and suppresses GC progression.

planta cistanche que aumenta el sistema inmunológico

Haga clic aquí para ver los productos Cistanche Enhance Immunity

【Pregunte por más】 Correo electrónico:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

LKB1 se identificó originalmente en 1997 y también se conoce como STK11 [27]. LKB1 es un importante gen supresor de tumores humanos, y en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC), las mutaciones de LKB1 o la pérdida genómica frecuentemente coexisten con alteraciones de KRAS. Esta combinación da como resultado un fenotipo muy agresivo y una tasa de supervivencia reducida [28-30]. La mayoría de los informes que involucran a LKB1 se han concentrado principalmente en el cáncer de pulmón, con informes limitados sobre el papel de LKB1 en GC. Un estudio previo demostró que la expresión de LKB1 podría estar asociada con un mal pronóstico en pacientes con GC [31]; sin embargo, no se ha establecido si LKB1 sirve como posible marcador de diagnóstico y objetivo inmunoterapéutico. Nuestro estudio demostró, por primera vez, que la baja expresión de LKB1 conducía a una respuesta terapéutica inferior al pembrolizumab en pacientes con CG, lo que sugiere que LKB1 podría ser un objetivo inmunoterapéutico potencial.

cistanche tubulosa-mejora el sistema inmunológico

Recientemente, la inmunoterapia ha demostrado grandes ventajas en el tratamiento clínico del CG [32,33]. El bloqueo de PD-1/PD-L1 ha surgido como una estrategia terapéutica novedosa y prometedora [34], que enfatiza la importancia de la inmunidad antitumoral y la normalización de la disfunción de los linfocitos T citotóxicos (CTL, CD8+) en los cánceres [35]. . En numerosos cánceres, la infiltración de CTL regula la regresión tumoral y se considera un indicador de pronóstico positivo [36]. Sin embargo, los estudios han indicado que la disfunción de los CTL en la infiltración conduce a la evasión inmune y, en última instancia, a la incapacidad de atacar las células cancerosas [37]. Se demostró que el bloqueo de PD-1/PD-L1 elimina los tumores establecidos a través de CTL disfuncionales que revitalizan la inmunidad antitumoral [38]. Demostramos que PD-1 / PD-L1 se expresaba altamente en subgrupos de pacientes con GC con alta expresión de LKB1, lo que sugiere que LKB1 podría estar asociado con puntos de control inmunológico de células T. Además, el IFN− es una citoquina que inhibe la replicación viral y mejora la presentación de antígenos específicos liberados por las células T CD8+ [39]. Además, encontramos que los genes de activación de células T y de presentación de antígenos también estaban altamente expresados ​​en los subgrupos de pacientes con GC, con expresión alta de LKB1 y T (CD3+CD8+LKB1+, Las células CD3+CD8+CD28+LKB1+) tuvieron una correlación positiva con la expresión de IFN- en tejidos frescos de pacientes con GC. Por lo tanto, inferimos que LKB1 podría impedir la secreción de células T (CD3+CD8+, CD3+CD8+CD28+) y está asociado positivamente con anti −expresión de IFN tumoral−. El mecanismo subyacente por el cual LKB1 se asocia con la activación de células T citotóxicas merece una mayor investigación.

Referencias

1. Lübeck, EG; Curtius, K.; Jeon, J.; Hazelton, WD Impacto de la progresión tumoral en las curvas de incidencia del cáncer. Res. Cáncer. 2013, 73, 1086–1096. [Referencia cruzada] [PubMed]

2. Li, Y.; Él, X.; Fan, L.; Zhang, X.; Xu, Y.; Xu, X. Identificación de un nuevo modelo de pronóstico inmunológico en el cáncer gástrico. Clínico. Traducción Oncol. 2021, 23, 846–855. [Referencia cruzada] [PubMed]

3. Lutz, diputado; Zalcberg, JR; Ducreux, M.; Ajani, JA; Allum, W.; Aust, D.; Explosión, YJ; Cascinu, S.; Holscher, A.; Jankowski, J.; et al. Aspectos destacados del Consenso Internacional de Expertos de EORTC St. Gallen sobre la terapia primaria del cáncer gástrico, gastroesofágico y de esófago: estrategias de tratamiento diferencial para subtipos de cáncer gastroesofágico temprano. EUR. J. Cáncer 2012, 48, 2941–2953. [Referencia cruzada] [PubMed]

4. Thomassen, I.; van Gestel, YR; van Ramshorst, B.; Luyer, MD; Bosscha, K.; Nienhuijs, SW; Lemmens, VE; de Hingh, IH Carcinomatosis peritoneal de origen gástrico: un estudio poblacional sobre incidencia, supervivencia y factores de riesgo. En t. J. Cáncer 2014, 134, 622–628. [Referencia cruzada]

5. Kahraman, S.; Yalcin, S. Avances recientes en tratamientos sistémicos para el cáncer gástrico avanzado HER-2 positivo. OncoTargets Ther. 2021, 14, 4149–4162. [Referencia cruzada]

6. Kono, K.; Nakajima, S.; Mimura, K. Estado actual de los inhibidores de puntos de control inmunológico para el cáncer gástrico. Cáncer gástrico 2020, 23, 565–578. [Referencia cruzada]

7. Lordick, F.; Shitara, K.; Janjigian, YY Nuevos agentes en el horizonte en el cáncer gástrico. Ana. Oncol. 2017, 28, 1767–1775. [Referencia cruzada]

8. Zhang, Y.; Meng, Q.; Sol, Q.; Xu, ZX; Zhou, H.; Wang, Y. Reprogramación metabólica inducida por deficiencia de LKB1 en tumorigénesis y enfermedades no neoplásicas. Mol. Metab. 2021, 44, 101131. [Referencia cruzada]

9. Kottakis, F.; Nicolay, BN; Romane, A.; Karnik, R.; Gu, H.; Nagle, JM; Boukhali, M.; Hayward, MC; Li, YY; Chen, T.; et al. La pérdida de LKB1 vincula el metabolismo de la serina con la metilación del ADN y la tumorigénesis. Naturaleza 2016, 539, 390–395. [Referencia cruzada]

10. Su, KH; Dai, S.; Tang, Z.; Xu, M.; Dai, C. El factor de choque térmico 1 es un antagonista directo de la proteína quinasa activada por AMP. Mol. Celda 2019, 76, 546–561.e8. [Referencia cruzada]

11. Olvedy, M.; Tisserand, JC; Luciani, F.; Boeckx, B.; Wouters, J.; López, S.; Rambow, F.; Aibar, S.; Thienpont, B.; Barra, J.; et al. La oncogenómica comparada identifica la tirosina quinasa FES como un supresor de tumores en el melanoma. J.Clin. Investigando. 2017, 127, 2310–2325. [Referencia cruzada]

12. Hollstein, PE; Eichner, LJ; Brun, SN; Kamireddy, A.; Svensson, RU; Vera, LI; Ross, DS; Rymoff, TJ; Hutchins, A.; Gálvez, HM; et al. Las quinasas SIK1 y SIK3 relacionadas con AMPK median los efectos supresores de tumores clave de LKB1 en el NSCLC. Descubrimiento del cáncer. 2019, 9, 1606–1627. [Referencia cruzada]

13. Svensson, RU; Parker, SJ; Eichner, LJ; Kolar, MJ; Wallace, M.; Brun, SN; Lombardo, PS; Van Nostrand, JL; Hutchins, A.; Vera, L.; et al. La inhibición de la acetil-CoA carboxilasa suprime la síntesis de ácidos grasos y el crecimiento tumoral del cáncer de pulmón de células no pequeñas en modelos preclínicos. Nat. Medicina. 2016, 22, 1108–1119. [Referencia cruzada]

14. Zeng, Q.; Chen, J.; Li, Y.; Werle, KD; Zhao, RX; Quan, CS; Wang, YS; Zhai, YX; Wang, JW; Youssef, M.; et al. LKB1 inhibe la progresión del cáncer asociado al VPH al atacar el metabolismo celular. Oncogén 2017, 36, 1245–1255. [Referencia cruzada]

15. Poffenberger, MC; Metcalfe-Roach, A.; Aguilar, E.; Chen, J.; Hsu, SER; Wong, AH; Johnson, RM; Flynn, B.; Samborska, B.; Mamá, EH; et al. La deficiencia de LKB1 en las células T promueve el desarrollo de poliposis gastrointestinal. Ciencia 2018, 361, 406–411. [Referencia cruzada]

16. Ollila, S.; Domenech-Moreno, E.; Laajanen, K.; Wong, IP; Tripathi, S.; Pentinmikko, N.; Gao, Y.; Yan, Y.; Niemela, EH; Wang, TC; et al. La deficiencia estromal de Lkb1 conduce a una tumorigénesis gastrointestinal que involucra la vía IL-11-JAK/STAT3. J.Clin. Investigando. 2018, 128, 402–414. [Referencia cruzada]

17. Sung, H.; Ferlay, J.; Siegel, RL; Laversanne, M.; Soerjomataram, I.; Jemal, A.; Bray, F. Estadísticas mundiales del cáncer 2020: Estimaciones GLOBOCAN de incidencia y mortalidad en todo el mundo para 36 cánceres en 185 países. CA Cáncer J. Clin. 2021, 71, 209–249. [Referencia cruzada]

18. Pons-Tostivint, E.; Lugat, A.; Fontana, JF; Denis, MG; Bennouna, J. STK11/LKB1 Modulación de la respuesta inmunitaria en el cáncer de pulmón: de la biología al impacto terapéutico. Celdas 2021, 10, 3129. [CrossRef]

19. Koyama, S.; Akbay, EA; Li, YY; Están lejos; Skoulidis, F.; Herter-Sprie, GS; Buczkowski, KA; Liu, Y.; Awad, MM; Denning, WL; et al. La deficiencia de STK11/LKB1 promueve el reclutamiento de neutrófilos y la producción de citocinas proinflamatorias para suprimir la actividad de las células T en el microambiente del tumor pulmonar. Res. Cáncer. 2016, 76, 999–1008. [Referencia cruzada]

20. Janjigian, YY; Marón, SB; Chatila, WK; Millang, B.; Chaván, SS; Alterman, C.; Chou, JF; Segal, MF; Simmons, MZ; Momtaz, P.; et al. Pembrolizumab y trastuzumab de primera línea en el cáncer de esófago, gástrico o de la unión gastroesofágica positivo para HER2-: ensayo de fase 2 abierto, de un solo grupo. Lanceta Oncol. 2020, 21, 821–831. [Referencia cruzada]

21. Picard, E.; Verschoor, CP; Mamá, GW; Pawelec, G. Relaciones entre paisajes inmunológicos, subtipos genéticos y respuestas a la inmunoterapia en el cáncer colorrectal. Frente. Inmunol. 2020, 11, 369. [CrossRef] [PubMed]

22. Kim, ST; Cristescu, R.; Bajo, AJ; Kim, KM; Odegaard, JI; Kim, K.; Liu, XQ; Sher, X.; Jung, H.; Lee, M.; et al. Caracterización molecular integral de las respuestas clínicas a la inhibición de PD-1 en el cáncer gástrico metastásico. Nat. Medicina. 2018, 24, 1449–1458. [Referencia cruzada] [PubMed]

23. Savas, P.; Virassamy, B.; Sí, C.; Salim, A.; Mintoff, CP; Caramia, F.; Salgado, R.; Byrne, DJ; Teo, ZL; Dushyanthen, S.; et al. El perfil unicelular de las células T del cáncer de mama revela un subconjunto de memoria residente en los tejidos asociado con un mejor pronóstico. Nat. Medicina. 2018, 24, 986–993. [Referencia cruzada] [PubMed]

24. Brewitz, A.; Eickhoff, S.; Dahling, S.; Quast, T.; Bedoui, S.; Kroczek, RA; Kurts, C.; Garbí, N.; Barchet, W.; Iannacone, M.; et al. Las células T CD8(+) organizan la cooperatividad espacial y funcional de las células dendríticas pDC-XCR1(+) para optimizar el cebado. Inmunidad 2017, 46, 205–219. [Referencia cruzada]

25. Kinoshita, J.; Yamaguchi, T.; Moriyama, H.; Fushida, S. Estado actual de la cirugía de conversión para el cáncer gástrico en estadio IV. Cirugía. Hoy 2021, 51, 1736–1754. [Referencia cruzada]

26. Du, Y.; Wei, Y. Potencial terapéutico de las células asesinas naturales en el cáncer gástrico. Frente. Inmunol. 2018, 9, 3095. [Referencia cruzada]

27. Zhao, RX; Xu, ZX Dirigido al supresor de tumores LKB1. actual. Objetivos de drogas 2014, 15, 32–52. [Referencia cruzada]

28. Skoulidis, F.; Goldberg, ME; Greenawalt, DM; Hellmann, MD; Awad, MM; Ganador, JF; Schrock, AB; Hartmaier, RJ; Trabucco, SE; Gay, L.; et al. Mutaciones STK11/LKB1 y resistencia al inhibidor de PD-1 en el adenocarcinoma de pulmón con mutación KRAS. Descubrimiento del cáncer. 2018, 8, 822–835. [Referencia cruzada]

29. Kim, J.; Lee, HM; Cai, F.; Ko, B.; Yang, C.; Lugar, EL; Mahoma, N.; Rhyne, S.; Li, K.; Haloul, M.; et al. La vía de biosíntesis de hexosamina es un problema abordable en el cáncer de pulmón mutante KRAS/LKB1. Nat. Metab. 2020, 2, 1401–1412. [Referencia cruzada]

30. Kitajima, S.; Tani, T.; Springer, BF; Campisi, M.; Osaki, T.; Haratani, K.; Chen, M.; Knelson, EH; Mahadevan, NR; Ritter, J.; et al. La inhibición de MPS1 aumenta la inmunogenicidad del cáncer de pulmón mutante KRAS-LKB1. Célula cancerosa 2022, 40, 1128–1144e1128. [Referencia cruzada]

31. Hu, M.; Zhao, T.; Liu, J.; Zou, Z.; Xu, Q.; Gong, P.; Guo, H. La disminución de la expresión de LKB1 se asocia con la transición epitelial-mesenquimatosa y condujo a un pronóstico desfavorable en el cáncer gástrico. Tararear. Patol. 2019, 83, 133-139. [Referencia cruzada]

32. Hogner, A.; Moehler, M. Inmunoterapia en el cáncer gástrico. actual. Oncol. 2022, 29, 1559–1574. [Referencia cruzada]

33. Kole, C.; Charalampakis, N.; Tsakatikas, S.; Kouris, NI; Papaxoinis, G.; Karamouzis, MV; Koumarianou, A.; Schizas, D. Inmunoterapia para el cáncer gástrico: una actualización de 2021. Inmunoterapia 2022, 14, 41–64. [Referencia cruzada]

34. Oliva, S.; Tróia, R.; D'Agostino, M.; Boccadoro, M.; Gay, F. Promesas y obstáculos en el uso de inhibidores de PD-1/PD-L1 en el mieloma múltiple. Frente. Inmunol. 2018, 9, 2749. [Referencia cruzada]

35. Farhood, B.; Najafi, M.; Mortezaee, K. Linfocitos T citotóxicos CD8(+) en inmunoterapia contra el cáncer: una revisión. J. Celda. Fisiol. 2019, 234, 8509–8521. [Referencia cruzada]

36. Kalathil, SG; Thanavala, Y. Células asesinas naturales y células T en el carcinoma hepatocelular y la hepatitis viral: estado actual y perspectivas para futuros enfoques inmunoterapéuticos. Celdas 2021, 10, 1332. [CrossRef]

37. Zhang, H.; Jiang, R.; Zhou, J.; Wang, J.; Xu, Y.; Zhang, H.; Chico.; Fu, F.; Shen, Y.; Zhang, G.; et al. Atenuación de CTL regulada por PS1 en fibroblastos asociados al cáncer. Frente. Inmunol. 2020, 11, 999. [Referencia cruzada]

38. Xiao, M.; Xie, L.; Cao, G.; Lei, S.; Wang, P.; Wei, Z.; Luo, Y.; Colmillo, J.; Yang, X.; Huang, Q.; et al. La vacunación de refuerzo heteróloga basada en epítopos de células T CD4(+) potencia la inmunidad antitumoral y la inmunoterapia PD-1/PD-L1. J. Inmunotro. Cáncer 2022, 10, e004022. [Referencia cruzada]

39. Wang, W.; Verde, M.; Choi, JE; Gijón, M.; Kennedy, PD; Johnson, JK; Liao, P.; Lang, X.; Kryczek, I.; Vender, A.; et al. Las células T CD8+ regulan la ferroptosis tumoral durante la inmunoterapia contra el cáncer. Naturaleza 2019, 569, 270–274. [Referencia cruzada]