乔 肿瘤学杂志 1687 - 8469 1687 - 8450 Hindawi 10.1155 / 2018/3979527 3979527 研究文章 探索PLK1的结合抑制与免疫治疗在癌症治疗 李 Mengyuan 1 2 3 刘 Zhixian 1 2 3 http://orcid.org/0000 - 0002 - 7199 - 7093 王 生 1 2 3 王 海伦 1 生物医学信息学研究实验室 学校的基础医学和临床药学 中国医药大学 南京211198 中国 cpu.edu.cn 2 癌症基因组研究中心 学校的基础医学和临床药学 中国医药大学 南京211198 中国 cpu.edu.cn 3 大数据研究机构 中国医药大学 南京211198 中国 cpu.edu.cn 2018年 2 12 2018年 2018年 15 08年 2018年 04 10 2018年 15 10 2018年 2 12 2018年 2018年 版权©2018李Mengyuan et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

背景。PLK1超表达是致癌,在各种癌症与不良预后相关。然而,当前PLK1抑制剂取得有限的临床成功。另一方面,虽然免疫疗法证明疗效在治疗许多难治性癌症,大量的病人不应对这些疗法。相结合的潜在PLK1抑制与免疫治疗癌症治疗值得探索。 方法。我们的关联进行了分析 PLK1表达与肿瘤免疫在33个不同的癌症类型。此外,我们分析了关联PLK1的药物敏感性与肿瘤免疫抑制剂在肿瘤细胞系。此外,我们探讨了机制PLK1和肿瘤免疫之间的重要关联。最后,我们通过实验验证了一些发现生物信息学分析。 结果。较高的癌症 PLK1表达水平较低的免疫活动,如低HLA表达式和减少B细胞,NK细胞和肿瘤浸润淋巴细胞浸润。另一方面,提高肿瘤免疫可能增加癌细胞PLK1抑制剂的敏感性。主要的机制之间的关联PLK1和肿瘤免疫可能在于癌症的异常细胞周期和p53通路。 结论。我们的研究结果表明PLK1抑制和免疫疗法组合可以实现协同抗肿瘤功效。

 中国医药大学 3150120001 2632018 yx01 1。介绍

PLK1 (Polo-like激酶1)是Polo-like激酶家族中的一员 1),在细胞周期调控中起着重要的作用[ 2] 。PLK1在调节细胞周期中所起的作用是不同的,包括控制有丝分裂条目,协调中心体和细胞周期调节染色体隔离,调节胞质分裂和减数分裂 2]。因此,PLK1的故障会导致细胞周期畸变,通常引起细胞增殖。事实上,大量的研究表明,PLK1在各种癌症中,及其超表达与不利的癌症患者的预后相关( 3]。因此,PLK1的抑制被认为是一个潜在的癌症治疗策略( 4]。许多PLK1抑制剂已经在实验室或临床研究探索BI2536等volasertib, GSK461364, rigosertib, poloxin, poloxin-2, RO3280 [ 3]。然而,这些探索性代理是迄今为止的诊所中使用( 5]。

另一方面,最近癌症免疫疗法是展示惊人的成功治疗各种癌症 6, 7]。特别是免疫检查点的封锁CTLA4(细胞毒性T-lymphocyte-associated蛋白4),PD1(程序性细胞死亡蛋白1),和PD-L1(1细胞程序性死亡配体)在各种癌症,包括黑色素瘤临床成功,肺癌,肾细胞癌、膀胱癌、头部和颈部癌症,何杰金氏淋巴瘤,癌症与MSI(微卫星不稳定性)或DNA错配修复缺陷 6]。另一个著名的癌症免疫治疗策略是嵌合抗原受体(汽车)T细胞疗法已成功用于治疗难治性白血病和淋巴瘤( 7]。尽管有这些成绩斐然的癌症免疫治疗,大部分患者有限或没有回应这样的疗法( 8]。预测患者对癌症免疫疗法,一些生物标记已经探索肿瘤突变等负担(三甲) 9, 10],neoantigens [ 11],MSI [ 12],PD-L1表达式( 13]。此外,为了提高癌症免疫疗法的疗效,免疫治疗与化疗的结合,已经探索过放射治疗或靶向治疗( 14]。例如,最近的一项研究表明,细胞周期蛋白依赖性激酶4和6的组合(CDK4/6)与免疫治疗能促进抗肿瘤免疫抑制剂( 15]。

在这项研究中,探索潜在的PLK1抑制剂结合免疫疗法在治疗癌症,我们分析了协会 PLK1表达与免疫细胞浸润和免疫活动在33个不同癌症类型基于癌症基因组图谱(TCGA)数据(https://cancergenome.nih.gov/)。此外,我们分析了关联PLK1抑制剂的药物敏感性与免疫细胞浸润和免疫活动在癌症细胞系(进一步)基于药物基因组学的灵敏度癌症(GDSC)项目数据(http://www.cancerrxgene.org/)。此外,我们探讨了潜在的重大关系背后机制 PLK1表达和肿瘤免疫。

 2。方法 2.1。数据集

TCGA基因表达谱数据(RNA-Seq三级)和基因体细胞突变(三级)从基因组数据共享数据下载门户( https://portal.gdc.cancer.gov/)。33 TCGA癌症类型分析如表所示 1。GDSC基因表达谱的数据(Affymetrix人类基因组U219数组)和药物敏感性(IC50)从威康基金会桑格研究所的网站下载: https://www.cancerrxgene.org/downloads。我们分析了浓缩的水平6在癌症免疫细胞类型和功能包括B细胞、自然杀伤(NK)细胞,肿瘤浸润淋巴细胞(尖),人类白细胞抗原(HLA)调节性T (Treg)细胞,cancer-testis抗原(cta)基于基因表达谱的签名。这些基因签名补充表所示 S1。

33 TCGA癌症类型分析。

癌症类型 全名 #癌症样本
ACC 肾上腺皮质癌 79年
BLCA 膀胱移行细胞癌 408年
BRCA 乳腺浸润性癌 1100年
塞斯克 宫颈鳞状细胞癌和子宫adeno-carcinoma 306年
胆固醇 胆管癌 36
COAD 结肠腺癌 287年
DLBC 淋巴肿瘤弥漫型大b细胞淋巴瘤 48
光电子能谱 食管癌癌 185年
“绿带运动” 多形性成胶质细胞瘤 166年
HNSC 头颈部鳞状细胞癌 522年
KICH 肾脏chromophobe 66年
KIRC 肾脏肾透明细胞癌 534年
KIRP 肾脏肾乳头状细胞癌 291年
LAML 急性髓系白血病 173年
LGG 大脑低档次的神经胶质瘤 530年
LIHC 肝脏肝细胞癌 373年
LUAD 肺腺癌 517年
LUSC 肺鳞状细胞癌 501年
内消旋 间皮瘤 87年
机汇 卵巢浆液性囊腺癌 307年
PAAD 胰腺adeno-carcinoma 179年
PCPG 嗜铬细胞瘤和副神经节瘤 184年
马 前列腺腺癌 498年
读 直肠腺癌 95年
不仅 肉瘤 263年
SKCM 皮肤皮肤黑色素瘤 472年
STAD 胃腺癌 415年
TGCT 睾丸生殖细胞肿瘤 156年
THCA 甲状腺癌 509年
THYM 胸腺瘤 120年
UCEC 子宫语料库子宫内膜癌 370年
UCS 子宫癌肉瘤 57
UVM 葡萄膜黑色素瘤 80年
2.2。评估活动的癌症的免疫细胞类型或函数

我们量化的活动(或浓缩水平)免疫细胞类型或函数使用single-sample癌症样本基因片段的富集分析(ssGSEA)得分 16, 17]。基因簇是免疫细胞类型的基因签名的设置和功能。ssGSEA得分越高,更高的免疫细胞的活动类型或函数。此外,我们评估了癌症的免疫渗透水平的估计算法( 18]。估计输出免疫分数量化癌症免疫渗透水平基于基因表达谱数据。

 2.3。细胞系,细胞培养

人类细胞从肺鳞状细胞癌(SK-MES-1)多形性成胶质细胞瘤(U251),子宫语料库子宫内膜癌(HEC-1B)和皮肤皮肤黑色素瘤(SK-MEL-2)从美国文化类型集合(写明ATCC)。SK-MES-1 U251细胞在DMEM培养(美国GIBCO)补充10%胎牛血清(美国GIBCO的边后卫)。HEC-1B细胞孵化在罗斯威尔公园纪念研究所- 1640(美国GIBCO rpmi - 1640)补充10%的边后卫。SK-MEL-2培养在MEM(美国GIBCO)补充10%的边后卫。所有的细胞培养在湿润孵化器在37°C和5%的股份2的气氛。在对数生长期细胞收获所有实验进行研究。

 2.4。逆转录定量PCR (qPCR)分析

BI2536是从Selleck购买的。处理后细胞收获BI2536 (1 μ米,48 h)。总RNA分离试剂盒(美国表达载体),相对地转录成cDNA RevertAid第一链cDNA合成装备(美国热费希尔)。引物序列用于qPCR补充表中给出了 S2。引物在nuclease-free稀释水的混合实时PCR (rt - PCR)主(SYBR绿色)(TOYOBO有限公司、日本)。相对拷贝数是由计算感兴趣的基因相对于叠化差异 β肌动蛋白。qPCR是ABI 7500快,应用生物系统公司StepOnePlus rt - pcr的机器。

 2.5。流式细胞术

细胞被胰蛋白酶化后治疗48小时,洗了PBS。细胞被resuspended标签缓冲区(PBS NaN3补充的边后卫为10%和1%)的最终浓度5×105 /毫升,沾W6/32单克隆抗体(1:20,eBIOSCIENCE: 12-9983-42) 37°C没有灯光30分钟。细胞被洗的PBS流仪分析使用LSRII 4-laser流式细胞分析仪(美国,正欲)。计算出的结果进行了分析和MFI FlowJo。

 2.6。统计分析

我们计算之间的相关性 PLK1表达水平和另一个基因的表达水平使用皮尔逊的方法,和之间的相关性 PLK1表达水平和其他变量包括浓缩水平(ssGSEA分数)的基因簇,肿瘤突变,和药物敏感性(IC50)使用枪兵的方法。的比较 TP53较高的癌症之间的变异率 PLK1表达水平(三)和较低的癌症 PLK1表达水平低(第三),我们使用了确切概率法。我们调整了多个测试使用错误发现率(罗斯福)计算Benjamini和业务(BH)方法( 19]。罗斯福< 0.1的阈值是用来识别统计学意义。所有的计算和统计分析实现了R (https://www.r-project.org/)。实验数据分析了棱镜5.0软件(GraphPad)和被当作平均数±标准差。的 t被认为具有统计显著性检验P < 0.05。

 3所示。结果 3.1。<斜体> PLK1 < /斜体>表达可能与抑郁相关免疫细胞浸润在癌症和免疫活动

我们发现 PLK1表达水平与免疫相关负面分数10癌症(LUSC、TGCT STAD,“绿带运动”,光电子能谱,PAAD, LUAD, UCEC, ACC,和DLBC)虽然是积极与免疫相关的得分在4癌症(KIRC, THCA、THYM LGG)(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 1(一))在33癌症类型分析。此外,高 PLK1表达水平与更丰富的B细胞渗透在13个癌症(STAD LUSC TGCT, ACC,光电子能谱,LIHC, HNSC, LGG,塞斯克,BRCA, LUAD, KICH,和PAAD)在5 B细胞浸润较少有关癌症(THCA, THYM,马、KIRC UVM)(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 1 (b))。值得注意的是,所有的10 B细胞基因签名( BANK1, HVCN1, CD79B, RALGPS2, FCRL3, CD79A, BACH2, FCRL1, 黑色,和 BTLA显示阴性表达的相关性 PLK1在光电子能谱表达式,9在LUSC STAD(皮尔逊相关性,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 1 (c))。此外,在6癌症(TGCT,马,塞斯克,LIHC KICH,和STAD), upregulation PLK1与更高水平的NK细胞渗透,在1癌症类型(LUAD),我们观察到一个相反的趋势(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 1 (d))。此外,我们的相关联 PLK1表达水平与浓缩的尖水平癌症。我们发现 PLK1表达水平与浓缩的尖水平负相关9癌症(LUSC, TGCT、STAD GBM PAAD,光电子能谱,LUAD, ACC,和DLBC),并在4癌症类型(KIRC, THYM THCA, BRCA),我们观察到一个相反的趋势(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 1 (e))。值得注意的是,114年(95%)的120年尖基因显示阴性表达的相关性 PLK1表达LUSC, 110(92%)基因在TGCT尖(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。总之,这些数据表明,升高 PLK1表达往往会抑制免疫细胞浸润和抗肿瘤免疫的癌症类型。

反向PLK1可能与免疫细胞浸润在癌症和免疫活动。(一) PLK1反向表达水平与免疫分数10癌症类型,积极与免疫得分4癌症(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。(b) PLK1反向表达水平与B细胞渗透在13个癌症类型和积极与B细胞渗透5癌症类型(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。(c)的B细胞基因签名显示消极的表达相关性 PLK1在能谱表达式,LUSC和STAD(皮尔逊相关性,罗斯福< 0.1)。(d) PLK1反向表达水平与NK细胞渗透在6癌症类型和积极与NK细胞渗透1癌症类型(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。(e) PLK1反向表达水平与尖渗透在9癌症类型和积极与尖渗透在4癌症类型(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。接待员:斯皮尔曼皮尔逊相关系数。罗斯福:错误发现率。NK:自然杀手。尖:肿瘤浸润淋巴细胞。

 3.2。<斜体> PLK1 < /斜体>表达可能与抑郁HLA活动癌症

HLA基因编码MHC(主要组织相容性复合体)蛋白在肿瘤免疫调节很重要 20.]。我们发现 PLK1表达与HLA负相关活动在12个癌症(LUAD、LUSC TGCT,“绿带运动”,ACC, UCEC, DLBC, STAD, KICH,光电子能谱,SKCM,和UCS),而在3癌症类型(THCA、KIRC和LGG),我们观察到一个相反的趋势(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 2(一个))。GDSC数据分析显示 PLK1表达与HLA活动负相关癌症细胞系(斯皮尔曼相关,R = -0.12, P = 2.0 ∗ 10−4)(图 2(一个))。此外,我们发现多数24 HLA基因分析显示显著负的相关性 PLK112癌症类型的表达式 PLK1表达与HLA活动负相关。例如,在肺癌类型,所有24 HLA基因表达相关性是负数 PLK1在LUSC表达式,19 HLA基因在LUAD(皮尔逊相关性,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 2 (b))。22日和21 HLA基因显示阴性表达的相关性 PLK1分别表达TGCT和DLBC。值得注意的是, 抗原, HLA-DPA1, HLA-DQB1, HLA-DRA, HLA-DRB1, HLA-DRB5,和 HLA-J持续的负相关 PLK1表达式的癌症类型(图12 2 (b))。总的来说,这些结果表明, PLK1表达式可能抑制癌症的HLA活动。

在癌症PLK1可能反向与HLA活动。(一) PLK1反向表达水平与HLA活动在12个癌症和癌症细胞系和积极与HLA活动3癌症(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。(b)的大部分24 HLA基因显示阴性表达的相关性 PLK112癌症类型的表达式 PLK1反向表达与HLA活动(皮尔逊相关性,罗斯福< 0.1)。(c) PLK1积极表达水平与体细胞突变在癌症。(d) PLK1积极表达水平与突变产生的数量预测HLA-binding肽。人类白细胞抗原HLA:。进一步推动:癌症细胞系。接待员:斯皮尔曼皮尔逊相关系数。罗斯福:错误发现率。

neoantigens产生的基因突变与抗肿瘤免疫( 11]。我们发现高的肿瘤 PLK1总体细胞突变数量表达水平明显高于较低的肿瘤 PLK1表达水平,TCGA(斯皮尔曼相关,R = 0.46, P = 2.57 ∗ 10−214)(图 2 (c))。此外,肿瘤高表达 PLK1有更显著的突变产生预测HLA-binding肽( 21比肿瘤低表达 PLK1(斯皮尔曼相关,R = 0.43, P = 1.03 ∗ 10−186)(图 2 (d))。这表明,虽然 PLK1upregulation与更高的三甲neoantigens,它能抑制抗肿瘤免疫反应的抑制HLA活动。

 3.3。<斜体> PLK1 < /斜体>表达可能与抑郁的调节性T细胞活性的癌症

Treg细胞发挥重要作用在肿瘤免疫抑制 22]。我们发现高 PLK1表达水平与抑郁相关Treg 16癌症细胞富集水平(THYM、LUSC GBM、TGCT SKCM,马,UCEC,光电子能谱,UCS, UVM, OV, DLBC, LUAD, STAD,塞斯克,和KICH)在5与Treg细胞活性增强有关癌症(THCA, KIRC LIHC, BRCA, BLCA)(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 3)。GDSC数据分析表明,高 PLK1表达水平与降低Treg细胞富集水平癌症细胞系(斯皮尔曼相关,R = -0.13, P = 3.29 ∗ 10−5)(图 3)。总之,这些数据表明 PLK1表达与Treg细胞呈现负相关活动范围广泛的癌症。

反向PLK1可能与癌症调节性T细胞活动。Treg:监管进一步推动:癌症细胞系。

 3.4。<斜体> PLK1 < /斜体>表达式可能积极与表达式Cancer-Testis抗原的癌症

cta是异常激活免疫原性蛋白在许多癌症 23]。引人注目的是,我们发现高 PLK1CTA浓缩水平较高的表达水平显著相关,在31个33的癌症类型(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 4(一))。明显,CTA基因 ATAD2, CEP55, FANCA, KIF2C, NUF2, OIP5, PBK有显著积极的表达相关性吗 PLK1表达在30癌症(皮尔逊相关性,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 4 (b))。此外,166年(74%)的223年CTA显示基因阳性表达的相关性 PLK1表达LIHC, 145(65%)在KIRC CTA基因。此外,GDSC数据分析显示 PLK1表达水平与CTA浓缩水平呈正相关癌症细胞系(斯皮尔曼相关,R = 0.22, P = 4.09 ∗ 10−12)(图 4(一))。总之,这些数据表明,高 PLK1表达与更高的CTA显示相关联。

PLK1可能积极与cancer-testis癌抗原(CTA)活动。(一) PLK1表达水平与CTA浓缩水平呈正相关31癌症(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。每个癌症类型的斯皮尔曼相关系数成正比的长度栏指向癌症类型。(b) CTA基因 ATAD2, CEP55, FANCA, KIF2C, NUF2, OIP5, PBK显示显著积极表达的相关性 PLK1表达式在30癌症类型(皮尔逊相关性,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)。

 3.5。提高免疫活动倾向于提高癌细胞PLK1抑制剂的敏感性

GDSC数据涉及到肿瘤细胞的药物敏感性(IC50)数以百计的化合物,其中GW84368 PLK1和bi - 2536的目标。我们发现浓缩的B细胞,NK细胞,和尖GW84368的IC50值呈负相关,和浓缩的B细胞和尖水平负相关的IC50值bi - 2536(斯皮尔曼相关,P < 0.05)(图 5)。它表明,更高水平的B细胞,NK细胞,或者尖可以促进癌细胞PLK1抑制剂的敏感性。理性在更高水平的B细胞,NK细胞,或尖与低水平的PLK1需要低浓度的PLK1抑制剂抑制癌症细胞增殖。此外,GDSC数据分析表明,GW84368和bi的IC50值- 2536与癌细胞的免疫分数负相关(斯皮尔曼相关,P < 0.01)(图 5),再次表明提高免疫活动增加癌细胞PLK1抑制剂的敏感性。

癌症免疫活动积极与癌细胞PLK1抑制剂的敏感性(GW84368和bi - 2536)。ssGSEA: single-sample基因片段的富集分析。

 3.6。PLK1抑制抗肿瘤免疫通过< /斜体> <斜体>细胞周期调控

PLK1是细胞周期进程的基本监管机构之一( 24]。正如所料,TCGA的数据分析表明, PLK1强烈表达水平与细胞周期相关的活动在所有33癌症类型的正方向(补充表 S3)。此外,我们的分析表明,高细胞周期活动倾向于抑制抗肿瘤免疫。例如,细胞周期活动负相关与尖浓缩在20 3癌症癌症与积极的关联与尖浓缩(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(图 6)。细胞周期活动负相关与HLA浓缩在21个癌症类型,只有在癌症类型显示正相关(图1 6)。此外,细胞周期活动负相关B细胞浓缩在11个癌症类型和5类型与B细胞浓缩(图呈正相关 6)。有趣的是,细胞周期显示正相关的CTA浓缩在30 33癌症(斯皮尔曼相关,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.1)(补充表 S4)。此外,我们发现,在20个癌症细胞周期活动是与免疫相关的负面得分相比,在4癌症细胞周期活动正在积极与免疫相关的分数(图 6)。总之,这些结果表明, PLK1upregulation抑制抗肿瘤免疫 通过提高癌症细胞周期活动。这是符合最近的一项研究表明,细胞周期抑制促进抗肿瘤免疫( 15]。

免疫活动可能与癌症细胞周期活动负相关。

 3.7。PLK1抑制增加我在多个细胞系表达MHC类

我们使用了PLK1抑制剂(BI2536)治疗癌症细胞系和MHC类的表达水平相比我( 抗原, HLA-B, HLA-C, B2M,和 TAP1基因和蛋白质产品)之间的前和后细胞系。我们观察到,MHC类我分子在烧伤科细胞株表达显著增加使用细胞系相比,结果是一致的在所有的四个不同的细胞系(UCEC LUSC,“绿带运动”,和SKCM)测试(图 7)。这个实验验证的结果,生物信息学分析 PLK1反向表达与HLA活动在不同癌症类型。

PLK1抑制增加我在细胞系表达MHC类。(一)qPCR MHC的分析类我mRNA表达和处理后与BI2536细胞系。(b)流仪结果MHC类的我(HLA-ABC W6/32标签)表达式和治疗后与BI2536细胞系。

 4所示。讨论

PLK1主调节器的细胞周期,它的超表达是致癌在不同癌症类型。因此,针对PLK1可能有前途的治疗各种恶性肿瘤。然而,当前PLK1抑制剂取得了非常有限的临床成功。另一方面,虽然免疫疗法是实现快速临床成功在许多难治性癌症治疗,相当数量的病人不应对这些疗法。改善治疗的临床疗效,PLK1抑制和免疫疗法值得考虑。探讨两种疗法相结合的可能性,我们之间的联系进行了分析 PLK1表达和肿瘤免疫在各种不同的癌症类型。我们的生物信息学分析表明, PLK1表达倾向于较高的癌症抑制抗肿瘤免疫 PLK1表达水平通常HLA表达水平较低和尖渗透。此外,体外实验证实PLK1抑制显著增加的表达HLA分子在各种癌症。一个PLK1抑制抗肿瘤免疫的主要机制在于,PLK1 upregulation激活细胞周期可能减少肿瘤免疫原性(图 8(一个))。此外,我们发现高的癌症 PLK1表达水平明显更高的频率 TP53比较低的癌症突变 PLK1表达水平在12个癌症(确切概率法,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.05)(图 8 (b)),这表明 PLK1upregulation与的患病率呈正相关 TP53突变。因此,较高的 TP53变异率较高的癌症 PLK1表达水平也可能是部分原因沮丧的这些癌症肿瘤免疫(图 8(一个)),因为之前的一项研究表明,野生型p53可能促进肿瘤免疫( 25]。

PLK1抑制肿瘤免疫机制的可行性PLK1抑制和免疫疗法在癌症治疗相结合。(一)PLK1抑制肿瘤免疫 通过调节细胞周期和p53通路。(b) PLK1表达水平较高的癌症的患病率更高 TP53较低的突变与癌症 PLK1表达水平在12个癌症类型(确切概率法,富兰克林·德兰诺·罗斯福< 0.05)。或:优势比。(c) PLK1抑制和免疫疗法的组合是可行的在促进抗肿瘤功效。

的相关性 PLK1表达与免疫签名可能会受到其他因素的影响,如患者年龄、性别、肿瘤阶段,与品位。我们重新分析的相关性 PLK1表达与免疫签名(免疫分数)患者根据年龄分层下(< 60岁和≥60岁),性别(男性和女性)阶段(早期阶段(阶段i ii)和后期(阶段iii iv)),与品位(低级(G1-2)和高档(G3-4)),分别。我们没有观察到明显的变化的统计相关性,当这些协变量被认为是(补充表 S5)。此外,我们进行了多元线性回归分析之间的相关性 PLK1表达和免疫签名通过添加协变量“年龄”。我们的结果表明之间的关系 PLK1表达和免疫签名不太可能影响变量“年龄”(补充表 S6)。

理性预期,PLK1抑制和免疫疗法的结合可以提高抗肿瘤疗效。首先,PLK1抑制能够促进肿瘤抗原表示和抗肿瘤免疫渗透,可以进一步增强的免疫疗法(图 8 (c))。第二,癌症免疫疗法可提高肿瘤免疫原性,进而增加癌细胞PLK1抑制剂的敏感性(图 8 (c))。因此,PLK1抑制和免疫疗法的组合可以承诺在癌症治疗,尽管它需要进一步证明了实验和临床验证。

 5。结论

PLK1可能抑制抗肿瘤免疫,提高肿瘤免疫可能增强癌细胞PLK1抑制剂的敏感性。商周文饰PLK1的结合抑制和免疫治疗可能实现协同抗肿瘤功效。

 缩写 PLK1:

Polo-like激酶1

 CTLA4:

细胞毒性T-lymphocyte-associated蛋白4

 PD1:

程序性细胞死亡蛋白1

 PD-L1:

细胞程序性死亡配体

 CDK4/6:

细胞周期蛋白依赖性激酶4和6

 尖:

肿瘤浸润淋巴细胞

 HLA:

人类白细胞抗原

 MHC:

主要组织相容性复合体

 Treg:

调节性T

 商品交易顾问基金:

Cancer-testis抗原

 MSI:

微卫星不稳定

 汽车:

嵌合抗原受体

 三甲:

肿瘤基因突变的负担

 罗斯福:

错误发现率

 ssGSEA:

Single-sample基因片段的富集分析

 TCGA:

癌症基因组图谱

 GDSC:

基因组学癌症的药物敏感性

 进一步推动:

癌症细胞系

 qPCR:

定量聚合酶链反应

 rt - pcr:

实时PCR。

 数据可用性

肿瘤组织的数据可以从基因组数据共享数据门户网站下载( https://portal.gdc.cancer.gov/),癌症细胞系的数据可以从该网站下载: https://www.cancerrxgene.org/downloads。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

 作者的贡献

李Mengyuan进行数据分析,并帮助准备手稿。Zhixian刘进行实验,并帮助准备手稿。生王构思研究,设计分析策略,并写了手稿。所有作者阅读和批准最后的手稿。

 确认

这项工作是由中国药科大学(批准号3150120001和3150120001 yx01行内王)。

 补充材料

表S1: 6免疫细胞类型的基因签名和功能分析。表S2:引物序列用于qPCR分析。表S3:之间的相关性 PLK1表达水平和细胞周期活动在33 TCGA癌症类型。表S4: CTA浓缩水平之间的相关性和细胞周期活动在33 TCGA癌症类型。表S5:的相关性 PLK1表达与免疫的分数。表S6:多元线性回归分析之间的相关性 PLK1表达和免疫签名通过添加协变量“年龄”。

 Golsteyn r·M。 polo-like激酶家族 在细胞周期的研究进展 1996年 2 107年 114年 van de Weerdt b . c . M。 Medema r·H。 Polo-like激酶:一个团队控制部门 细胞周期 2006年 5 8 853年 864年 10.4161 / cc.5.8.2692 2 - s2.0 - 33745176774 刘 Z。 太阳 Q。 王 X。 PLK1,癌症治疗的潜在目标 平移肿瘤学 2017年 10 1 22 32 2 - s2.0 - 85011874681 10.1016 / j.tranon.2016.10.003 Degenhardt Y。 Lampkin T。 针对polo-like激酶在癌症治疗 临床癌症研究 2010年 16 2 384年 389年 2 - s2.0 - 74549116355 10.1158 / 1078 - 0432. - ccr - 09 - 1380 Gutteridge r·e·A。 Ndiaye m·A。 刘 X。 艾哈迈德 N。 Plk1抑制剂在癌症治疗:从实验室到诊所 分子癌症治疗 2016年 15 7 1427年 1435年 2 - s2.0 - 84979243523 1535 - 7163. - 10.1158 / mct - 15 - 0897 27330107 里巴斯 一个。 吴克 j . D。 癌症免疫疗法使用检查点封锁 科学 2018年 359年 6382年 1350年 1355年 10.1126 / science.aar4060 6月 c . H。 奥康纳 r S。 Kawalekar o . U。 Ghassemi 年代。 Milone m . C。 汽车T细胞免疫治疗人类癌症 科学 2018年 359年 6382年 1361年 1365年 10.1126 / science.aar6711 布劳恩 d . A。 伯克 k P。 范-艾伦 e . M。 基因组的方法来理解反应和抗免疫疗法 临床癌症研究 2016年 22 23 5642年 5650年 2 - s2.0 - 85006253066 10.1158 / 1078 - 0432. - ccr - 16 - 0066 古德曼 a . M。 加藤 年代。 Bazhenova l 帕特尔 s P。 弗兰普顿 g . M。 米勒 V。 史蒂芬斯 p . J。 丹尼尔斯 g。 Kurzrock R。 肿瘤突变负担作为一个独立的预测响应在不同癌症免疫疗法 分子癌症治疗 2017年 16 11 2598年 2608年 2 - s2.0 - 85032796880 1535 - 7163. - 10.1158 / mct - 17 - 0386 Rizvi n。 癌症免疫学。突变景观决定灵敏度PD-1封锁在非小细胞肺癌 科学 2015年 348年 6230年 124年 128年 Yarchoan M。 约翰逊 b。 鲁茨 e·R。 Laheru d . A。 贾菲 e . M。 针对neoantigens增加抗肿瘤免疫力 自然评论癌症 2017年 17 4 209年 222年 10.1038 / nrc.2016.154 肖 Y。 弗里曼 g . J。 结直肠癌的微卫星不稳定的子集是一个特别好的候选人检查点封锁免疫疗法 癌症的发现 2015年 5 1 16 18 2159 - 8290. - 10.1158 / cd - 14 - 1397 2 - s2.0 - 84922367332 帕特尔 s P。 Kurzrock R。 PD-L1表达式作为预测生物标志物在癌症免疫疗法 分子癌症治疗 2015年 14 4 847年 856年 1535 - 7163. - 10.1158 / mct - 14 - 0983 史密斯 m·J。 Ngiow 美国F。 里巴斯 一个。 腾 m . w . L。 癌症免疫疗法结合量身定做的肿瘤微环境 自然评论临床肿瘤学 2016年 13 3 143年 158年 10.1038 / nrclinonc.2015.209 2 - s2.0 - 84959133719 戈埃尔 年代。 Decristo m·J。 瓦特 a . C。 Brinjones H。 Sceneay J。 李 B . B。 汗 N。 Ubellacker j . M。 谢 年代。 Metzger-Filho O。 这位 J。 埃利斯 m·J。 马 c . X。 兰姆 年代。 Krop 即。 维纳 e . P。 罗伯茨 t M。 金 周宏儒。 麦卡利斯特 美国年代。 赵 J·J。 CDK4/6抑制触发抗肿瘤免疫力 自然 2017年 548年 7668年 471年 475年 2 - s2.0 - 85028340229 10.1038 / nature23465 芭比娃娃 d . A。 Tamayo P。 波姆 j·S。 金 s Y。 喜怒无常的 s E。 邓恩 i F。 Schinzel a . C。 桑迪 P。 Meylan E。 肖勒 C。 Frohling 年代。 陈 e . M。 紧急求救信号 m . L。 米歇尔 K。 Mermel C。 银 美国J。 堰 b。 Reiling j . H。 盛 Q。 古普塔 p . B。 Wadlow r . C。 勒 H。 Hoersch 年代。 Wittner b S。 Ramaswamy 年代。 利文斯顿 d . M。 萨巴蒂 d . M。 迈尔逊 M。 托马斯。 r·K。 着陆器 大肠。 Mesirov j . P。 根 d E。 Gilliland d·G。 杰克 T。 哈恩 w . C。 系统的RNA干扰表明致癌KRAS-driven癌症需要TBK1 自然 2009年 462年 7269年 108年 112年 2 - s2.0 - 70449091786 10.1038 / nature08460 Hanzelmann 年代。 Castelo R。 Guinney J。 GSVA:基因变异分析微阵列和RNA-Seq数据 BMC生物信息学 2013年 14 7 2 - s2.0 - 84872202078 俊井 K。 Shahmoradgoli M。 马丁内斯 E。 Vegesna R。 金 H。 Torres-Garcia W。 Trevino V。 盛ydF4y2Ba H。 Laird p W。 莱文 d . A。 卡特 s . L。 男孩旁边 G。 Stemke-Hale K。 米尔斯 g . B。 Verhaak r·g·W。 推断肿瘤纯洁和基质和免疫细胞外加剂表达数据 自然通讯 2013年 4,货号。2612年 2 - s2.0 - 84885673911 10.1038 / ncomms3612 24113773 Benjamini Y。 业务 Y。 控制错误发现率:一种实用和强大的多个测试方法 皇家统计学会学报B:方法论 1995年 57 1 289年 300年 MR1325392 Zbl0809.62014 弗里奇 e . F。 Rajasagi M。 奥特 p。 Brusic V。 Hacohen N。 吴 c·J。 在人类肿瘤neoepitopes HLA-binding属性 癌症免疫学研究 2014年 2 6 522年 529年 2 - s2.0 - 84990011361 2326 - 6066. - 10.1158 / cir - 13 - 0227 24894089 鲁尼 m . S。 舒克拉 美国一个。 吴 c·J。 男孩旁边 G。 Hacohen N。 肿瘤相关分子和遗传特性的局部免疫细胞溶解的活动 细胞 2015年 160年 1 - 2 48 61年 2 - s2.0 - 84920962202 10.1016 / j.cell.2014.12.033 田中 一个。 坂口 年代。 调节性T细胞在肿瘤免疫治疗 细胞研究 2017年 27 1 109年 118年 2 - s2.0 - 85006789449 10.1038 / cr.2016.151 Salmaninejad 一个。 Zamani m·R。 Pourvahedi M。 Golchehre Z。 Hosseini Bereshneh 一个。 雷扎 N。 癌症/睾丸抗原:表达、调控、肿瘤入侵,并使用在癌症免疫疗法 免疫学研究 2016年 45 7 619年 640年 2 - s2.0 - 84988683795 10.1080 / 08820139.2016.1197241 27603913 Mundt k . E。 Golsteyn r·M。 车道 h·A。 尼格 大肠。 在人类的监管和功能polo-like激酶1 (PLK1):超表达对细胞周期进程的影响 生物化学和生物物理研究通信 1997年 239年 2 377年 385年 2 - s2.0 - 0031581099 10.1006 / bbrc.1997.7378 9344838 王 B。 妞妞 D。 赖 l 任 e . C。 上调P53表达增加MHC类我的内质网氨基肽酶ERAP1 自然通讯 2013年 4 2359年 10.1038 / ncomms3359 2 - s2.0 - 84883167987