Chemotherapy-induced developmental trajectories of monocytes in breast cancer

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance . Monocytes are circulating immune cells which are traditionally divided into three subsets. The contribution of each subset to breast cancer pathogenesis is controversial. Moreover, there is no data regarding the programming of monocyte subsets towards antitumor activity induced by chemotherapy. Aim . To study the trajectories of monocyte subsets and transcriptomic changes in blood monocytes during neoadjuvant chemotherapy (NAC). Materials and Methods . Mononuclear cells were purified from the peripheral blood of nine triple-negative breast cancer (TNBC) patients before NAC and on the 3rd and 21st day after the first NAC cycle (AC regimen). Total cell concentration and viability (Calcein/DRAQ7) were assessed by flow cytometry. Single-cell RNA sequencing was performed on a Genolab M platform (GeneMind Biosciences) using the 10x Genomics technology for fixed samples. Data were analyzed using Seurat, SingleR, and the dynverse R package for trajectories. Results and Discussion . The trajectory analysis indicated that monocytes were clustered into three subsets: classical, non-classical, and intermediate. Classical monocytes were characterized by high expression of CD14 , CSF3R , S100A8 , S100A9 , VCAN , LYZ , SELL , and GRN genes, whereas non-classical monocytes expressed FCGR3A , MTSS1 , TCF7L2 , CSF1R , SPN , EVL , and LYN . The developmental trajectories of monocytes were significantly affected by chemotherapy. Transcriptionally, classical monocytes were subdivided into two clusters: one characterized by proliferative signals and the other by stress signals. By day 21st after NAC, developmental trajectories of monocytes and their subset composition were observed to recover. Chemotherapy promoted the pro-inflammatory activity of monocytes. Conclusion . Peripheral blood monocytes of TNBC patients are capable of recovering their subset composition after NAC by the 21st day after the first cycle of chemotherapy.

About the authors

Tatiana S. Gerashchenko

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7283-0092
SPIN-code: 7900-9700
Tomsk, Russian Federation

Marina R. Patysheva

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0003-2865-7576
SPIN-code: 5714-4611
Tomsk, Russian Federation

Anastasia A. Fedorenko

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences; National Research Tomsk State University

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0003-3297-1680
SPIN-code: 8092-0070
Tomsk, Russian Federation

Anastasia P. Filatova

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-0693-2314
Tomsk, Russian Federation

Maria A. Vostrikova

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-0256-5342
Tomsk, Russian Federation

Olga D. Bragina

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0001-5281-7758
SPIN-code: 7961-5918
Tomsk, Russian Federation

Anton A. Fedorov

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-5121-2535
SPIN-code: 1315-8100
Tomsk, Russian Federation

Pavel S. Iamshchikov

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-0646-6093
SPIN-code: 9624-3257
Tomsk, Russian Federation

Evgeny V. Denisov

Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences

Email: t_gerashchenko@oncology.tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0003-2923-9755
SPIN-code: 9498-5797
Tomsk, Russian Federation

References

  1. Guilliams M, Mildner A, Yona S. Developmental and Functional Heterogeneity of Monocytes. Immunity. 2018;49(4):595–613. doi: 10.1016/j.immuni.2018.10.005
  2. Grinberg MV, Lokhonina AV, Vishnyakova PA, Makarov AV, Kananykhina EY, Eremina IZ, Glinkina VV, Elchaninov AV, Fatkhudinov TK. Migration, proliferation and cell death of regenerating liver macrophages in an experimental model. RUDN Journal of Medicine. 2023;27(4):449–458. doi: 10.22363/2313-0245-2023-27-4-449-458
  3. Patysheva M, Frolova A, Larionova I, Afanas’ev S, Tarasova A, Cherdyntseva N, Kzhyshkowska J. Monocyte programming by cancer therapy. Frontiers in immunology. 2022;13:994319. doi: 10.3389/fimmu.2022.994319
  4. Ugel S, Canè S, De Sanctis F, Bronte V. Monocytes in the Tumor Microenvironment. Annual review of pathology. 2021;16:93–122. doi: 10.1146/annurev-­pathmechdis-012418-013058
  5. Ziegler-­Heitbrock L, Ancuta P, Crowe S, Dalod M, Grau V, Hart DN, Leenen PJ, Liu YJ, MacPherson G, Randolph GJ, Scherberich J, Schmitz J, Shortman K, Sozzani S, Strobl H, Zembala M, Austyn JM, Lutz MB. Nomenclature of monocytes and dendritic cells in blood. Blood. 2010;116(16): e74–80. doi: 10.1182/blood-2010-02-258558
  6. Wong KL, Tai JJ, Wong WC, Han H, Sem X, Yeap WH, Kourilsky P, Wong SC. Gene expression profiling reveals the defining features of the classical, intermediate, and nonclassical human monocyte subsets. Blood. 2011;118(5): e16–31. doi: 10.1182/blood-2010-12-326355
  7. Anbazhagan K, Duroux-­Richard I, Jorgensen C, Apparailly F. Transcriptomic network support distinct roles of classical and non-classical monocytes in human. International reviews of immunology. 2014;33(6):470–89. doi: 10.3109/08830185.2014.902453
  8. Buscher K, Marcovecchio P, Hedrick CC, Ley K. Patrolling Mechanics of Non-­Classical Monocytes in Vascular Inflammation. Frontiers in cardiovascular medicine. 2017;4:80. doi: 10.3389/fcvm.2017.00080
  9. Olingy CE, Dinh HQ, Hedrick CC. Monocyte heterogeneity and functions in cancer. Journal of leukocyte biology. 2019;106(2):309–322. doi: 10.1002/jlb.4ri0818-311r
  10. Wang R, Bao W, Pal M, Liu Y, Yazdanbakhsh K, Zhong H. Intermediate monocytes induced by IFN-γ inhibit cancer metastasis by promoting NK cell activation through FOXO1 and interleukin‑27. Journal for immunotherapy of cancer. 2022;10(1) doi: 10.1136/jitc-2021-003539
  11. Kiss M, Caro AA, Raes G, Laoui D. Systemic Reprogramming of Monocytes in Cancer. Frontiers in oncology. 2020;10:1399. doi: 10.3389/fonc.2020.01399
  12. Gamrekelashvili J, Giagnorio R, Jussofie J, Soehnlein O, Duchene J, Briseño CG, Ramasamy SK, Krishnasamy K, Limbourg A, Kapanadze T, Ishifune C, Hinkel R, Radtke F, Strobl LJ, Zimber-­Strobl U, Napp LC, Bauersachs J, Haller H, Yasutomo K, Kupatt C, Murphy KM, Adams RH, Weber C, Limbourg FP. Regulation of monocyte cell fate by blood vessels mediated by Notch signalling. Nature communications. 2016;7:12597. doi: 10.1038/ncomms12597
  13. Miyake K, Ito J, Takahashi K, Nakabayashi J, Brombacher F, Shichino S, Yoshikawa S, Miyake S, Karasuyama H. Single-cell transcriptomics identifies the differentiation trajectory from inflammatory monocytes to pro-resolving macrophages in a mouse skin allergy model. Nature communications. 2024;15(1):1666. doi: 10.1038/s41467-024-46148-4
  14. Narasimhan PB, Marcovecchio P, Hamers AAJ, Hedrick CC. Nonclassical Monocytes in Health and Disease. Annual review of immunology. 2019;37:439–456. doi: 10.1146/annurev-­immunol-042617-053119
  15. Ohkuma R, Fujimoto Y, Ieguchi K, Onishi N, Watanabe M, Takayanagi D, Goshima T, Horiike A, Hamada K, Ariizumi H, Hirasawa Y, Ishiguro T, Suzuki R, Iriguchi N, Tsurui T, Sasaki Y, Homma M, Yamochi T, Yoshimura K, Tsuji M, Kiuchi Y, Kobayashi S, Tsunoda T, Wada S. Monocyte subsets associated with the efficacy of anti-­PD‑1 antibody monotherapy. Oncology letters. 2023;26(3):381. doi: 10.3892/ol.2023.13967
  16. Hanna RN, Cekic C, Sag D, Tacke R, Thomas GD, Nowyhed H, Herrley E, Rasquinha N, McArdle S, Wu R, Peluso E, Metzger D, Ichinose H, Shaked I, Chodaczek G, Biswas SK, Hedrick CC. Patrolling monocytes control tumor metastasis to the lung. Science (New York, NY). 2015;350(6263):985–90. doi: 10.1126/science.aac9407
  17. Hao Y, Stuart T, Kowalski MH, Choudhary S, Hoffman P, Hartman A, Srivastava A, Molla G, Madad S, Fernandez-­Granda C, Satija R. Dictionary learning for integrative, multimodal and scalable single-cell analysis. Nature biotechnology. 2024;42(2):293–304. doi: 10.1038/s41587-023-01767-y
  18. Cannoodt R. Inferring, interpreting and visualising trajectories using a streamlined set of packages. March 29, 2019. https://dynverse.github.io/dyno. Accessed February 13, 2024.
  19. Ożańska A, Szymczak D, Rybka J. Pattern of human monocyte subpopulations in health and disease. Scandinavian journal of immunology. 2020;92(1): e12883. doi: 10.1111/sji.12883
  20. Schauer D, Starlinger P, Reiter C, Jahn N, Zajc P, Buchberger E, Bachleitner-­Hofmann T, Bergmann M, Stift A, Gruenberger T, Brostjan C. Intermediate monocytes but not TIE2‑expressing monocytes are a sensitive diagnostic indicator for colorectal cancer. PloS one. 2012;7(9): e44450. doi: 10.1371/journal.pone.0044450
  21. Subimerb C, Pinlaor S, Lulitanond V, Khuntikeo N, Okada S, McGrath MS, Wongkham S. Circulating CD14(+) CD16(+) monocyte levels predict tissue invasive character of cholangiocarcinoma. Clinical and experimental immunology. 2010;161(3):471–9. doi: 10.1111/j.1365-2249.2010.04200.x
  22. Metcalf TU, Wilkinson PA, Cameron MJ, Ghneim K, Chiang C, Wertheimer AM, Hiscott JB, Nikolich-­Zugich J, Haddad EK. Human Monocyte Subsets Are Transcriptionally and Functionally Altered in Aging in Response to Pattern Recognition Receptor Agonists. Journal of immunology (Baltimore, Md: 1950). 2017;199(4):1405–1417. doi: 10.4049/jimmunol.1700148
  23. Ito Y, Nakahara F, Kagoya Y, Kurokawa M. CD62L expression level determines the cell fate of myeloid progenitors. Stem cell reports. 2021;16(12):2871–2886. doi: 10.1016/j.stemcr.2021.10.012
  24. Patel AA, Zhang Y, Fullerton JN, Boelen L, Rongvaux A, Maini AA, Bigley V, Flavell RA, Gilroy DW, Asquith B, Macallan D, Yona S. The fate and lifespan of human monocyte subsets in steady state and systemic inflammation. The Journal of experimental medicine. 2017;214(7):1913–1923. doi: 10.1084/jem.20170355
  25. Geller MA, Bui-­Nguyen TM, Rogers LM, Ramakrishnan S. Chemotherapy induces macrophage chemoattractant protein‑1 production in ovarian cancer. International journal of gynecological cancer: official journal of the International Gynecological Cancer Society. 2010;20(6):918–25. doi: 10.1111/IGC.0b013e3181e5c442
  26. Dijkgraaf EM, Heusinkveld M, Tummers B, Vogelpoel LT, Goedemans R, Jha V, Nortier JW, Welters MJ, Kroep JR, van der Burg SH. Chemotherapy alters monocyte differentiation to favor generation of cancer-­supporting M2 macrophages in the tumor microenvironment. Cancer research. 2013;73(8):2480–92. doi: 10.1158/0008-5472.can-12-3542
  27. Valdés-­Ferrada J, Muñoz-­Durango N, Pérez-­Sepulveda A, Muñiz S, Coronado-­Arrázola I, Acevedo F, Soto JA, Bueno SM, Sánchez C, Kalergis AM. Peripheral Blood Classical Monocytes and Plasma Interleukin 10 Are Associated to Neoadjuvant Chemotherapy Response in Breast Cancer Patients. Frontiers in immunology. 2020;11:1413. doi: 10.3389/fimmu.2020.01413
  28. Friedlová N, Zavadil Kokáš F, Hupp TR, Vojtěšek B, Nekulová M. IFITM protein regulation and functions: Far beyond the fight against viruses. Frontiers in immunology. 2022;13:1042368. doi: 10.3389/fimmu.2022.1042368
  29. Sheng G, Chu H, Duan H, Wang W, Tian N, Liu D, Sun H, Sun Z. LRRC25 Inhibits IFN-γ Secretion by Microglia to Negatively Regulate Anti-­Tuberculosis Immunity in Mice. Microorganisms. 2023;11(10). doi: 10.3390/microorganisms11102500
  30. Juric V, Mayes E, Binnewies M, Lee T, Canaday P, Pollack JL, Rudolph J, Du X, Liu VM, Dash S, Palmer R, Jahchan NS, Ramoth Å J, Lacayo S, Mankikar S, Norng M, Brassell C, Pal A, Chan C, Lu E, Sriram V, Streuli M, Krummel MF, Baker KP, Liang L. TREM1 activation of myeloid cells promotes antitumor immunity. Science translational medicine. 2023;15(711): eadd9990. doi: 10.1126/scitranslmed.add9990

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».