Tumor hybrid cells in non-small cell lung cancer: population structure and contribution to prognosis

封面

如何引用文章

全文:

详细

Relevance. Non-small cell lung cancer (NSCLC) is the leading cause of cancer-­related mortality worldwide due to the high recurrence and metastasis rates. It is generally accepted that metastases and recurrences are formed by tumor cells with a highly invasive, stem and chemoresistant phenotype. Tumor hybrid cells (THCs) formed by the fusion of tumor cells with a wide range of normal cells: macrophages, fibroblasts, mesenchymal stem cells, etc. are considered to be potential metastasis and recurrence-­initiating cells. However, the phenotypic diversity of THCs, and their association with disease progression remain poorly understood. The aim of the study was to characterize the population composition of THCs in NSCLC and its association with clinicopathological characteristics, metastasis and recurrence. Materials and Methods. A total of 50 patients with NSCLC were included. Fresh frozen samples of tumor tissue obtained during resection and morphologically verified were used to analyze types and number of THCs. THCs were analyzed by flow cytometry in primary tumors using markers for tumor cells, cancer stem cells, leukocytes, macrophages and fibroblasts. Results and Discussion. THCs were detected in all NSCLC patients. Most THCs demonstrated leukocyte, macrophage and stem characteristics. The number and frequency of THCs depended on neoadjuvant chemotherapy. THCs with leukocyte and stem cell markers (pan-­CK+CD45+CD44+CD73+) were associated with locoregional recurrence, whereas THCs with macrophage and stem cell markers (EpCAM+CD45+CD44+CD73+CD163+) — with distant metastases. Conclusion. This study is the first to comprehensively describe the population composition of THCs in NSCLC, their association with clinicopathological characteristics, neoadjuvant chemotherapy and disease prognosis. Detection of prognostically relevant THCs could be an effective approach for predicting the risk of metastasis and recurrence of NSCLC and the basis for the development of therapy focused on the prevention of cancer progression.

作者简介

Anna Khozyainova

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5475-5981
SPIN 代码: 4201-0611
Tomsk, Russian Federation

Maxim Menyailo

Tomsk National Research Medical Center

编辑信件的主要联系方式.
Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4630-4934
SPIN 代码: 6929-4298
Tomsk, Russian Federation

Maria Tretyakova

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5040-931X
SPIN 代码: 5207-8330
Tomsk, Russian Federation

Ustinia Bokova

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2179-5685
SPIN 代码: 3546-0527
Tomsk, Russian Federation

Anastasia Korobeynikova

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2633-9884
SPIN 代码: 5523-8156
Tomsk, Russian Federation

Tatiana Gerashchenko

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7283-0092
SPIN 代码: 7900-9700
Tomsk, Russian Federation

Evgeny Rodionov

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4980-8986
SPIN 代码: 7650-2129
Tomsk, Russian Federation

Sergey Miller

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5365-9840
SPIN 代码: 6510-9849
Tomsk, Russian Federation

Evgeny Denisov

Tomsk National Research Medical Center

Email: max89me@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2923-9755
SPIN 代码: 9498-5797
Tomsk, Russian Federation

参考

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2021;71(3):209–249. doi: https://doi.org/10.3322/caac.21660
  2. Herbst RS, Morgensztern D, Boshoff C. The biology and management of non-small cell lung cancer. Nature. 2018;553(7689):446–454. doi: 10.1038/nature25183
  3. Howlader N, Forjaz G, Mooradian MJ, Meza R, Kong CY, Cronin KA, Mariotto AB, Lowy DR, Feuer EJ. The Effect of Advances in Lung-­Cancer Treatment on Population Mortality. N Engl J Med. 2020;383(7):640–649. doi: 10.1056/NEJMoa1916623
  4. Mittal V. Epithelial Mesenchymal Transition in Tumor Metastasis. Annual Review of Pathology: Mechanisms of Disease. 2018;13(1):395–412. doi: 10.1146/annurev-­pathol-020117-043854
  5. Huang Z, Zhang Z, Zhou C, Liu L, Huang C. Epithelial–mesenchymal transition: The history, regulatory mechanism, and cancer therapeutic opportunities. MedComm. 2022;3(2): e144. doi: https://doi.org/10.1002/mco2.144
  6. Kondratyuk RB, Grekov IS, Seleznev EA. Microenvironment influence on the development of epithelialmesenchymal transformation in lung cancer. RUDN Journal of Medicine. 2022;26(3):325–337. (in Russian). doi: 10.22363/2313-0245-2022-26-3-325-337.
  7. Menyailo ME, Tretyakova MS, Denisov EV. Heterogeneity of Circulating Tumor Cells in Breast Cancer: Identifying Metastatic Seeds. Int J Mol Sci. 2020;21(5):1696. doi: 10.3390/ijms21051696
  8. Aramini B, Masciale V, Grisendi G, Bertolini F, Maur M, Guaitoli G, Chrystel I, Morandi U, Stella F, Dominici M, Haider KH. Dissecting Tumor Growth: The Role of Cancer Stem Cells in Drug Resistance and Recurrence. Cancers (Basel). 2022;14(4):976. doi: 10.3390/cancers14040976
  9. Ye X, Huang X, Fu X, Zhang X, Lin R, Zhang W, Zhang J, Lu Y. Myeloid-like tumor hybrid cells in bone marrow promote progression of prostate cancer bone metastasis. Journal of Hematology & Oncology. 2023;16(1):46. doi: 10.1186/s13045-023-01442-4
  10. Montalbán-­Hernández K, Cantero-­Cid R, Casalvilla-­Dueñas JC, Avendaño-­Ortiz J, Marín E, Lozano-­Rodríguez R, Terrón-­Arcos V, Vicario-­Bravo M, Marcano C, Saavedra-­Ambrosy J, Prado- J, Valentín J, Pérez de Diego R, Córdoba L, Pulido E, del Fresno C, Dueñas M, López-­Collazo E. Colorectal Cancer Stem Cells Fuse with Monocytes to Form Tumour Hybrid Cells with the Ability to Migrate and Evade the Immune System. Cancers. 2022;14(14):3445. doi: 10.3390/cancers14143445
  11. Scemama A, Lunetto S, Tailor A, Di Cio S, Ambler L, Coetzee A, Cottom H, Khurram SA, Gautrot J, Biddle A. Hybrid cancer stem cells utilise vascular tracks for collective streaming invasion in a metastasis-on-a-chip device. bioRxiv. 2024;2024.01.02.573897. doi: 10.1101/2024.01.02.573897
  12. Dörnen J, Sieler M, Weiler J, Keil S, Dittmar T. Cell Fusion-­Mediated Tissue Regeneration as an Inducer of Polyploidy and Aneuploidy. Int J Mol Sci. 2020;21(5):1811. doi: 10.3390/ijms21051811
  13. Sutton TL, Walker BS, Wong MH. Circulating Hybrid Cells Join the Fray of Circulating Cellular Biomarkers. Cellular and Molecular Gastroenterology and Hepatology. 2019;8(4):595–607. doi: https://doi.org/10.1016/j.jcmgh.2019.07.002
  14. Tretyakova MS, Subbalakshmi AR, Menyailo ME, Jolly MK, Denisov EV. Tumor Hybrid Cells: Nature and Biological Significance. Frontiers in Cell and Developmental Biology. 2022;10:814714. doi: 10.3389/fcell.2022.814714
  15. Zhang LN, Huang YH, Zhao L. Fusion of macrophages promotes breast cancer cell proliferation, migration and invasion through activating epithelial-­mesenchymal transition and Wnt/β-catenin signaling pathway. Arch Biochem Biophys. 2019;676:108137. doi: 10.1016/j.abb.2019.108137
  16. Lartigue L, Merle C, Lagarde P, Delespaul L, Lesluyes T, Le Guellec S, Pérot G, Leroy L, Coindre JM, Chibon F. Genome remodeling upon mesenchymal tumor cell fusion contributes to tumor progression and metastatic spread. Oncogene. 2020; 39(21):4198–4211. doi: 10.1038/s41388-020-1276-6
  17. Gast CE, Silk AD, Zarour L, Riegler L, Burkhart JG, Gustafson KT, Parappilly MS, Roh-­Johnson M, Goodman JR, Olson B, Schmidt M, Swain JR, Davies PS, Shasthri V, Iizuka S, Flynn P, Watson S, Korkola J, Courtneidge SA, Fischer JM, Jaboin J, Billingsley KG, Lopez CD, Burchard J, Gray J, Coussens LM, BC, Wong MH. Cell fusion potentiates tumor heterogeneity and reveals circulating hybrid cells that correlate with stage and survival. Sci Adv. 2018;4(9): eaat7828. doi: 10.1126/sciadv.aat7828
  18. Aguirre LA, Montalbán-­Hernández K, Avendaño-­Ortiz J, Marín E, Lozano R, Toledano V, Sánchez-­Maroto L, Terrón V, Valentín J, Pulido E, Casalvilla JC, Rubio C, Diekhorst L, Laso-­García F, Del Fresno C, Collazo-­Lorduy A, Jiménez-­Munarriz B, Gómez-­Campelo P, Llanos-­González E, Fernández-­Velasco M, Rodríguez-­Antolín C, Pérez de Diego R, Cantero-­Cid R, Hernádez-­Jimenez E, Álvarez E. Rosas R, Dies López-­Ayllón B, de Castro J, Wculek SK, Cubillos-­Zapata C, Ibáñez de Cáceres I, Díaz-­Agero P, Gutiérrez Fernández M, Paz de Miguel M, Sancho D, Schulte L, Perona R, Belda-­Iniesta C, Boscá L, López-­Collazo E. Tumor stem cells fuse with monocytes to form highly invasive tumor-­hybrid cells. Oncoimmunology. 2020;9(1):1773204. doi: 10.1080/2162402x.2020.1773204
  19. Ye N, Cai J, Dong Y, Chen H, Bo Z, Zhao X, Xia M, Han M. A multi-omic approach reveals utility of CD45 expression in prognosis and novel target discovery. Frontiers in Genetics. 2022;13: 928328. doi: 10.3389/fgene.2022.928328
  20. Chen Y, Cui T, Yang L, Mireskandari M, Knoesel T, Zhang Q, Pacyna-­Gengelbach M, Petersen I. The diagnostic value of cytokeratin 5/6, 14, 17, and 18 expression in human non-small cell lung cancer. Oncology. 2011;80(5–6):333–40. doi: 10.1159/000329098
  21. Kim Y, Kim HS, Cui ZY, Lee HS, Ahn JS, Park CK, Park K, Ahn MJ. Clinicopathological implications of EpCAM expression in adenocarcinoma of the lung. Anticancer Res. 2009;29(5):1817–22.
  22. Han C, Liu T, Yin R. Biomarkers for cancer-­associated fibroblasts. Biomarker Research. 2020;8(1):64. doi: 10.1186/s40364-020-00245-w
  23. Kahounová Z, Kurfürstová D, Bouchal J, Kharaishvili G, Navrátil J, Remšík J, Šimečková Š, Študent V, Kozubík A, Souček K. The fibroblast surface markers FAP, anti-fibroblast, and FSP are expressed by cells of epithelial origin and may be altered during epithelial-to-mesenchymal transition. Cytometry A. 2018;93(9):941–951. doi: 10.1002/cyto.a.23101
  24. Walcher L, Kistenmacher AK, Suo H, Kitte R, Dluczek S, Strauß A, Blaudszun AR, Yevsa T, Fricke S, Kossatz-­Boehlert U. Cancer Stem Cells — Origins and Biomarkers: Perspectives for Targeted Personalized Therapies. Frontiers in Immunology. 2020;11:1280. doi: 10.3389/fimmu.2020.01280
  25. Ma XL, Hu B, Tang WG, Xie SH, Ren N, Guo L, Lu RQ. CD73 sustained cancer-stem-cell traits by promoting SOX9 expression and stability in hepatocellular carcinoma. Journal of Hematology & Oncology. 2020;13(1):1–16. doi: 10.1186/s13045-020-0845-z
  26. Rakaee M, Busund LR, Jamaly S, Paulsen EE, Richardsen E, Andersen S, Al-­Saad S, Bremnes RM, Donnem T, Kilvaer TK. Prognostic Value of Macrophage Phenotypes in Resectable Non-­Small Cell Lung Cancer Assessed by Multiplex Immunohistochemistry. Neoplasia. 2019;21(3):282–293. doi: 10.1016/j.neo.2019.01.005
  27. Shabo I, Midtbö K, Andersson H, Åkerlund E, Olsson H, Wegman P, Gunnarsson C, Lindström A. Macrophage traits in cancer cells are induced by macrophage-­cancer cell fusion and cannot be explained by cellular interaction. BMC Cancer. 2015;15(1):922. doi: 10.1186/s12885-015-1935-0
  28. Pfannschmidt J. Editorial on “Long-term survival outcome after postoperative recurrence of non-small cell lung cancer: who is ‘cured’ from postoperative recurrence?”. J Thorac Dis. 2018;10(2):610–613. doi: 10.21037/jtd.2018.01.02
  29. Sekihara K, Hishida T, Yoshida J, Oki T, Omori T, Katsumata S, Ueda T, Miyoshi T, Goto M, Nakasone S, Ichikawa T, Matsuzawa R, Aokage K, Goto K, Tsuboi M. Long-term survival outcome after postoperative recurrence of non-small-cell lung cancer: who is ‘cured’ from postoperative recurrence? Eur J Cardiothorac Surg. 2017;52(3):522–528. doi: 10.1093/ejcts/ezx127
  30. Lou F, Huang J, Sima CS, Dycoco J, Rusch V, Bach PB. Patterns of recurrence and second primary lung cancer in early-­stage lung cancer survivors followed with routine computed tomography surveillance. J Thorac Cardiovasc Surg. 2013;145(1):75–81. doi: 10.1016/j.jtcvs.2012.09.030
  31. Chitwood CA, Dietzsch C, Jacobs G, McArdle T, Freeman BT, Banga A, Noubissi FK, Ogle BM. Breast tumor cell hybrids form spontaneously in vivo and contribute to breast tumor metastases. APL Bioeng. 2018;2(3):031907. doi: 10.1063/1.5024744
  32. Manjunath Y, Mitchem JB, Suvilesh KN, Avella DM, Kimchi ET, Staveley-­O’Carroll KF, Deroche CB, Pantel K, Li G, KaifiJT. Circulating Giant Tumor-­Macrophage Fusion Cells Are Independent Prognosticators in Patients With NSCLC. Journal of Thoracic Oncology. 2020;15(9):1460–1471. doi: https://doi.org/10.1016/j.jtho.2020.04.034
  33. Xu MH, Gao X, Luo D, Zhou XD, Xiong W, Liu GX. EMT and acquisition of stem cell-like properties are involved in spontaneous formation of tumorigenic hybrids between lung cancer and bone marrow-­derived mesenchymal stem cells. PLoS One. 2014;9(2): e87893. doi: 10.1371/journal.pone.0087893
  34. Ding J, Jin W, Chen C, Shao Z, Wu J. Tumor associated macrophage× cancer cell hybrids may acquire cancer stem cell properties in breast cancer. PloS one. 2012;7(7): e41942. 10.1371/journal.pone.0041942
  35. Menyailo ME, Zainullina VR, Khozyainova AA, Tashireva LA, Zolotareva SY, Gerashchenko TS, Alivanov VV, Savelieva OE, Grigoryeva ES, Tarabanovskaya NA, Popova NO, Choinzonov EL, Cherdyntseva NV, Perelmuter VM, Denisov EV. Heterogeneity of Circulating Epithelial Cells in Breast Cancer at Single-Cell Resolution: Identifying Tumor and Hybrid Cells. Advanced Biology. 2023;7(2):2200206. doi: 10.1002/adbi.202200206
  36. Anderson AN, Conley P, Klocke CD, Sengupta SK, Robinson TL, Fan Y, Jones JA, Gibbs SL, Skalet AH, Wu G, Wong MH. Analysis of uveal melanoma scRNA sequencing data identifies neoplastic-­immune hybrid cells that exhibit metastatic potential. bioRxiv. 2023;10. doi: 10.1101/2023.10.24.563815

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».