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文献简评丨肿瘤内微生物促进胃肠间质瘤肝转移

2024-10-11作者：论坛报晶资讯

非原创

标题：Intratumoral microbiome promotes liver metastasis and dampens adjuvant imatinib treatment in gastrointestinal stromal tumor

摘要

探索胃肠道间质瘤(Gastrointestinal Stromal Tumor, GIST)肝转移(Liver Metastasis, LM)长期预后的决定因素是至关重要的。我们通过手术标本建立了肿瘤内微生物组的特征选择模型，在发现队列(n=74)和验证队列(n=34)中分别实现了0.953和0.897 AUCs的稳健预测精度。值得注意的是，尽管伊马替尼辅助治疗(Adjuvant Imatinib, AI)显著降低了LM的发生率，但瘤内微生物组对术后LM的独立作用更强。采用16S和全长rRNA测序，我们确定细胞内希瓦氏菌（S. algae）是AI和非AI治疗患者中最重要的LM危险因素。实验验证确定了S. algae在GIST肿瘤内的存在，以及对GIST细胞的迁移/侵袭促进作用。此外，在转移小鼠模型中，S. algae促进LM并抑制AI治疗疗效。我们的研究结果发现在术中可纳入肿瘤内微生物组评估，并提出S. algae作为GIST中抑制肝转移的治疗靶点。

伍小军、李伟豪、肖斌毅

中山大学附属肿瘤医院

简评

尽管高、中危险度的GIST患者可从术后辅助伊马替尼治疗中获益，但仍有相当比例患者在治疗2-3年内会出现疾病进展及复发。肝转移是GIST最常见的疾病进展模式，导致78%的GIST患者死亡。现存的危险度分级仍有待进一步完善，以达到更加精准分层及诊治。肿瘤内微生物组对肿瘤的发生发展起到重要的作用，于是本文研究者探究了GIST肿瘤内微生物组与术后肝转移及伊马替尼治疗的关系。

通过收集未经治疗的手术切除新鲜GIST组织并进行16S rRNA基因的V3-V4区域扩增子Pacbio SMRTCell测序，采用机器学习算法进行特征选择，筛选并构建了微生物组特征的GIST肝转移预测模型（LM富集属）。在训练队列中（队列1），该预测模型具有0.953曲线下面积(AUC)的高准确性（95% CI: 0.906-1)。在验证队列（队列2）的交叉验证中，该模型获得了0.897 (95% CI: 0.780-1) AUC。LM富集属（SLEG）具有独立的促进LM的预测作用。同时SLEG对于预测GIST术后风险分层也具有显著出色的预测作用，与是否接受AI治疗无关。最终，研究者还鉴定了其中作用最为关键的菌属-希瓦氏菌（Shewanella algae, S. algae），并在体内外水平证实S. algae通过促进GIST细胞迁徙和侵袭能力进而促进肝转移及伊马替尼治疗抵抗。

本研究通过高通量测序及生信分析探索并鉴定了促进GIST肝转移及伊马替尼治疗抵抗的瘤内微生物组，为预后分层、治疗应用提供了潜在的新靶点、新策略。美中不足的是对于S. algae究竟如何促进GIST细胞迁徙和侵袭能力的机制研究并不完善，需要进一步深入探究。肿瘤内微生物组通过多种机制影响肿瘤的发展，包括：促进炎症反应、代谢产物的影响、改变肿瘤微环境、影响肿瘤血管生成、改变基因组不稳定性、与肿瘤细胞的直接相互作用、微生物组与肿瘤细胞的共同进化等。因此，进一步的研究是必要的，以充分理解其相互作用并开发新的治疗策略。这篇研究借助肿瘤内微生物组这一研究热点，整体设计严谨，为我们GIST研究带来了新的研究思路和观点。

来源：北京大学肿瘤医院消化内科

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