肝細胞癌 ( hepatocellular carcinoma ) 雖然是目前世界死亡率第四的癌症類型，但針對該癌症仍缺乏有效的治療方式。如同很多腫瘤的環境，T 細胞的耗竭 ( exhaustion ) 是腫瘤惡化的成因與指標之一。原本應該扮演攻擊癌細胞角色的胞殺性 T 細胞 ( cytotoxic T cells; CD8+ T cells ) 因為受到腫瘤微環境中的細胞激素 ( cytokines )、趨化素 ( chemokines )、代謝產物、酸鹼度、缺氧環境等干擾，導致 T 細胞的訊息傳遞、能量代謝、表觀遺傳修飾產生變化，進而使 T 細胞毒殺功能下降。臨床試驗中，免疫檢查點抑制劑的治療也會受到 T 細胞耗竭的影響而失去效用。找到腫瘤微環境中產生耗竭 T 細胞的原因成為癌症治療的關鍵之一。
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TIGER-LC 是美國國家癌症研究所與泰國合作的大型數據庫計畫，透過採集當地癌症患者的檢體，建立轉錄體 ( transcriptomics )、代謝體 ( metabolomics )、單細胞 RNA 定序 ( single-cell RNA sequencing ) 資料庫 [1]。該資料庫建立了大量可比對的數據，包含患者的腫瘤組織、健康組織、血液樣本等，是肝癌研究的重要資料庫。
由於在肝細胞癌中發現了顯著的 T 細胞耗竭，因此，美國國家癌症研究所的 Dr. Xin Wei Hung 團隊 [2] 透過分析 TIGER-LC 數據庫中肝細胞癌患者的腫瘤單細胞定序數據，定義了八十二個 T 細胞耗竭的基因，並透過機器學習 ( leave-one-out-cross-validation strategy ) 試圖分析這些基因表現量與患者存活率的關係 ( 圖一 ) 。分析後有四個基因被選為「耗竭分數」( exhaustion score; ES ) 的計算指標，包括 YARS、PKM2、TPI1、MTHFD2。透過該四個基因的表現量與加入權重計算後可以顯著的預測患者的未來狀況。以該耗竭分數分析不同的數據庫都能顯著的預測患者存活率。簡單來說，耗竭分數為患者腫瘤中的 T 細胞耗竭程度給分，而該分數能預測患者的存活率，低分代表存活率高，反之高分代表存活率低。
圖一：利用 單細胞 RNA 定序、臨床的資訊、及「耗竭分數」( ES ) 分析 T 細胞耗竭再臨床病人存活率的關係。 (A) 透過機器學習分析 T 細胞耗竭的指標基因與患者存活率，將耗竭程度給予分數並以此比較腫瘤代謝體及探討可能潛在的臨床意義。 (B) 利用耗竭分數預測不同資料庫中患者的存活率。
圖片來源：https://doi.org/10.1038/s41467-021-21804-1
為了找到肝細胞癌使 T 細胞耗竭的關鍵，團隊繼續比較了患者腫瘤中的代謝物分析。透過比較同一個患者的腫瘤與健康組織，可以找到腫瘤微環境中異常增加的代謝物。這些患者的代謝物會與稍早定義的耗竭分數交叉比對，便可以鎖定來自 T 細胞嚴重耗竭患者的腫瘤微環境代謝物 ( 圖二 )。這些代謝物很可能是造成患者 T 細胞耗竭與存活率低的原因。而在這些代謝物中 5-methylthioadenosine ( MTA ) 及 S-adenosylmethionine ( SAM ) 被篩選出來 ( 圖二a )。MTA 及 SAM 都是細胞中甲硫胺酸 ( methionine ) 回收路徑 ( salvage pathway ) 的中間產物 ( 圖二b )。如果回頭比較甲硫胺酸回收路徑基因表現量高的患者，便可以發現這些患者有較高的耗竭分數與較低的存活率。更值得一提的是，部分患者的血液中也可以觀察到 MTA 的增加，有機會成為評估病程狀況的參考。
圖二：腫瘤微環境內的代謝物與 T 細胞耗竭的關聯。 (A) 與耗竭分數正相關 (藍色) 與負相關 (綠色) 的腫瘤代謝物。(B) 細胞中甲硫胺酸的代謝路徑。
圖片來源： https://doi.org/10.1038/s41467-021-21804-1
在後續的驗證中可以發現，SAM 與 MTA 並不會影響 T 細胞的活化 ( activation )，但卻會抑制 T 細胞的分化 ( proliferation ) 與發炎的基因表現。透過分析染色質開放程度 ( chromatin accessibility ) 也可以發現給予 SAM 與 MTA 的 T 細胞有更多關閉的染色質，且與耗竭的 T 細胞更為接近。在小鼠實驗中，團隊將肝癌細胞中甲硫胺酸回收路徑的上游基因 MAT2A 敲除並注入小鼠肝臟後發現：敲除 MAT2A 基因後長成的肝臟腫瘤較小，且腫瘤中的 T 細胞較為活化，說明肝癌細胞中的甲硫胺酸代謝物確實與腫瘤生長與 T 細胞耗竭有重要的關聯性。
總結來說，結果顯示患者的肝癌細胞可能在使用甲硫胺酸回收路徑中釋放了中間產物進入微環境中，而胞殺性 T 細胞因此受到干擾而進入耗竭狀態。團隊以機器學習的方式找到患者間的共同點，並以給予分數的方式精準篩選代謝物標的。該結果不僅顯示甲硫胺酸回收路徑可以成為肝細胞癌治療中的目標，更建立了跨體學分析的平台，凸顯多體學分析在臨床研究中的優勢。這比起以往從細胞研究癌症的模式，從大量的臨床病例中找尋研究方向更為精確且有意義。
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參考文獻：
1. Chaisaingmongkol, J., Budhu, A., Dang, H., Rabibhadana, S., Pupacdi, B., Kwon, S. M., … & TIGER-LC Consortium. (2017). Common molecular subtypes among Asian hepatocellular carcinoma and cholangiocarcinoma. Cancer cell, 32(1), 57-70. https://doi.org/10.1016/j.ccell.2017.05.009
2. Hung, M.H., Lee, J.S., Ma, C. et al. Tumor methionine metabolism drives T-cell exhaustion in hepatocellular carcinoma. Nat Commun 12, 1455 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-21804-1
撰文｜蔡宗霖
審稿｜蕭皓文
