《Cancer Letters》：Multi-Omics Driven Immune Classification of Colorectal Cancer: Implications for Immunotherapy Efficacy Prediction and Enhancement With WNT Signaling Inhibition
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本研究为应对结直肠癌（CRC）患者肿瘤免疫微环境（TIME）异质性导致的预后差异和免疫治疗响应不一的问题，研究人员通过整合多组学数据，开发了名为MotifCC的新型免疫分型系统。该研究发现了三种具有不同分子和免疫特征的新型亚型，揭示了WNT通路高激活与免疫“冷”肿瘤的关联，并验证了WNT靶向治疗与免疫疗法联用的潜在协同增效作用，为CRC的个体化免疫治疗策略提供了新见解。
在全球范围内，结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）是发病率第三、致死率第二的癌症。尽管靶向治疗和免疫治疗等新方法不断涌现，其五年相对生存率仍徘徊在64%左右，提升空间有限。一个核心难题在于肿瘤内部的高度异质性，特别是肿瘤免疫微环境（Tumor Immune Microenvironment, TIME）的千差万别，这直接导致了患者预后天差地别，以及对免疫检查点抑制剂等前沿疗法响应不一：有些患者疗效显著，有些则毫无反应。传统的单组学（如仅基于基因转录或突变）分型系统，如共识分子分型（Consensus Molecular Subtypes, CMS），虽能部分揭示这种多样性，但在精准预测免疫治疗响应方面仍显不足，且不同分型系统间存在不一致性。为了更全面、精准地描绘CRC的免疫图谱，并为个体化治疗提供可靠依据，研究者们将目光投向了整合基因组、转录组、表观基因组的多组学分析。
为此，由中山大学附属第六医院团队主导的这项研究，在《Cancer Letters》上发表了题为“Multi-Omics Driven Immune Classification of Colorectal Cancer: Implications for Immunotherapy Efficacy Prediction and Enhancement With WNT Signaling Inhibition”的论文。该研究旨在通过整合多组学数据，构建一个全新的、更能反映肿瘤免疫异质性的CRC分型系统，并探索其指导精准免疫治疗的潜力。
为了开展这项研究，研究人员主要运用了以下几个关键技术方法：首先，从TCGA数据库（n=627）和本中心的COCC队列（Clinical Omics Study of Colorectal Cancer, n=977）两大CRC多组学队列中，收集了免疫相关基因的表达、突变和甲基化图谱。其次，采用多组学因子分析（Multi-Omics Factor Analysis, MOFA）模型对上述多组学肿瘤免疫特征（Multi-Omics Tumor Immune Features, MOTIFs）进行降维与整合。接着，基于预后相关的MOFA因子，通过无监督聚类算法建立了名为MotifCC（Multi-Omics Tumor Immune Features-based Clusters of CRC）的免疫分型系统。然后，利用生物信息学工具全面分析了不同MotifCC亚型的分子特征、肿瘤微环境细胞组成、免疫检查点表达、肿瘤突变负荷（Tumor Mutational Burden, TMB）、微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, MSI）状态等。最后，研究通过多个层面进行了实验验证：使用公共及内部单细胞转录组数据（GSE236581等）验证MotifCC预测免疫治疗响应的能力；在细胞系、患者来源类器官（Patient-Derived Organoids, PDOs）和动物模型中，验证WNT通路抑制对肿瘤生长及免疫治疗的增敏作用。
研究结果
1. 建立基于多组学肿瘤免疫特征的结直肠癌分型（MotifCC）
研究整合了1604例CRC患者的多组学数据，通过MOFA分析从免疫相关多组学特征中提取出20个因子，并筛选出4个与预后显著相关的因子。基于这4个因子进行无监督聚类，成功建立了三个具有显著差异的MotifCC亚型。Cluster1预后最差，与CMS4（间质型）高度重合，其特征是WNT信号通路、上皮-间质转化（Epithelial-Mesenchymal Transition, EMT）通路和TGF-β通路的高度活化。Cluster2以低免疫浸润和高糖酵解强度为特征，主要包含CMS2（经典型）和CMS3（代谢型）样本。Cluster3则表现为高基因甲基化、高肿瘤突变负荷和高细胞增殖活性，并显著富集了CMS1（免疫型）样本。
2. MotifCC各亚型的肿瘤微环境与免疫特征
深入分析发现，三个亚型构建了截然不同的免疫微环境。Cluster1虽然总体免疫细胞浸润水平最高，但其中富含癌症相关成纤维细胞（Cancer-Associated Fibroblasts, CAFs）、调节性T细胞（Regulatory T Cells, Tregs）和M2型巨噬细胞等促肿瘤成分，形成了实质上的免疫抑制性“冷”微环境，且其肿瘤免疫功能障碍与排斥（Tumor Immune Dysfunction and Exclusion, TIDE）评分最高。Cluster2表现出最低的免疫和基质细胞浸润水平。Cluster3则具有中等的免疫浸润水平，但免疫检查点基因（如PD-L1）表达最高，TMB最高，且MSI肿瘤富集，提示其可能是免疫治疗的潜在获益人群。免疫组化实验进一步证实了Cluster1中CAFs标志物α-SMA的高表达，以及Cluster3中PD-L1（CD274）在肿瘤细胞上的高表达。
3. MotifCC分型预测结直肠癌免疫治疗响应
为了验证MotifCC的预测能力，研究者分析了一个接受抗PD-1治疗的CRC患者队列（GSE236581）的单细胞数据。结果显示，免疫治疗完全缓解（Complete Response, CR）的患者中显著富集Cluster3肿瘤，而无完全缓解（Non-CR）的患者中则富集Cluster1肿瘤。单细胞通讯分析揭示，Cluster1肿瘤细胞通过高表达MDK（Midkine）与巨噬细胞上的LRP1等受体相互作用，可能促进巨噬细胞向M2型极化；同时通过PDGFA-PDGFR相互作用招募CAFs，这共同塑造了其免疫抑制微环境，可能是导致免疫治疗抵抗的原因。
4. MotifCC各亚型对WNT通路抑制的差异化响应
Cluster1的一个核心分子特征是WNT/β-catenin信号通路的高度活化，其关键分子CTNNB1（β-catenin）和LEF1表达显著上调。药物敏感性分析显示，在数据库和体外实验中，归类为Cluster1的CRC细胞系对WNT通路抑制剂（如β-catenin抑制剂MSAB）更为敏感。在Cluster1代表性细胞系中敲低LEF1，可下调干细胞标志物NANOG、OCT4和免疫检查点PD-L1的表达，并减弱肿瘤球的形成能力，同时使细胞对MSAB的敏感性下降。RNA测序显示LEF1敲低后抗原呈递相关通路上调，提示WNT通路抑制可能逆转免疫逃逸。相比之下，敲低另一家族成员TCF4效果不明显，表明β-catenin/LEF1复合物在Cluster1中起主导作用。此外，患者来源类器官实验也证实，Cluster1类器官对MSAB处理更为敏感，其结构完整性和活力在较低药物浓度下即被显著破坏。
5. WNT通路抑制增强结直肠癌的免疫治疗响应
体内动物实验提供了关键证据。在C57BL/6和BALB/c小鼠皮下移植瘤模型中，单独使用WNT抑制剂MSAB或抗PD-1抗体均能抑制肿瘤生长。更重要的是，MSAB与抗PD-1的联合治疗展现了协同增效作用，其抗肿瘤效果显著优于任一单药治疗。肿瘤组织免疫组化分析显示，MSAB治疗组肿瘤中M2型巨噬细胞（CD163+）浸润减少，这为联合疗法重塑免疫微环境提供了直接证据。
6. MotifCC各亚型的潜在治疗策略
除了针对Cluster1的WNT抑制剂联合免疫治疗策略，研究还为其他亚型探索了潜在疗法。Cluster2因高糖酵解特征，其对应细胞系对糖酵解抑制剂2-脱氧-D-葡萄糖（2-Deoxy-D-glucose, 2-DG）更敏感，且III期患者可能从化疗中获益。Cluster3则因高TMB、MSI富集及高免疫检查点表达，是免疫治疗的优选人群；同时其高甲基化（CIMP-H）特征和高频的BRAF、MTOR等可成药基因突变，提示可能受益于去甲基化药物或相应的靶向治疗。
研究结论与意义
本研究的核心成果是成功构建了MotifCC这一全新的、基于多组学的CRC免疫分型系统。该系统克服了传统单组学分型的局限，从多维度整合视角深刻揭示了CRC肿瘤免疫微环境的异质性。研究不仅将CRC划分为三个具有独特分子与免疫特征的亚型（预后极差、WNT通路高活的促瘤微环境Cluster1；低免疫浸润、高糖酵解的Cluster2；及高突变、高甲基化、免疫治疗敏感的Cluster3），更重要的是，它建立了分型与治疗策略的直接联系。
其重要意义在于：首先，MotifCC为CRC的预后预测提供了更精准的工具，尤其是指出了Cluster1这一高危群体。其次，该系统具有预测免疫治疗疗效的潜力，能帮助筛选可能对免疫检查点抑制剂响应的患者（Cluster3）和可能抵抗的患者（Cluster1）。最具有转化价值的是，研究通过多层次实验验证，为克服免疫治疗耐药提供了新思路：针对免疫“冷”的Cluster1肿瘤，WNT通路抑制剂（如靶向β-catenin/LEF1）不仅可直接抑制肿瘤生长，还可能通过下调PD-L1、增强抗原呈递、减少M2巨噬细胞极化等方式重塑免疫微环境，从而与抗PD-1疗法产生协同作用，为将“冷”肿瘤转化为“热”肿瘤提供了可行的联合治疗策略。同时，研究也为Cluster2和Cluster3分别提出了针对代谢和特定基因突变的治疗方向。
当然，该研究作为一项回顾性分析，其结论仍需前瞻性、多中心的临床试验，尤其是大型免疫治疗队列的验证。WNT抑制剂可能的系统性毒性也需要在后续研究中仔细评估。尽管如此，这项研究无疑为推进CRC的精准免疫治疗迈出了坚实的一步，展示了多组学整合分析在指导肿瘤个体化治疗中的强大力量。
