SCience子刊！癌症和衰老与表观基因组相关研究~

SCience子刊！癌症和衰老与表观基因组相关研究~ by 作图丫

最近有小伙伴反映收不到推送，因为公众号改了推送算法，现在需要加星标，多点赞、点在看，才能准时收到推送哦。

导语：衰老是癌症的主要危险因素。虽然有人提出与年龄相关的体细胞突变积累驱动了这种关系，但这可能不是全部。

背景介绍

今天小编为大家带来的这篇文章，作者证明衰老和癌症具有共同的表观遗传复制特征。文章发表在《SCIENCE ADVANCES》上，文章题目为：More than bad luck: Cancer and aging are linked to replication-driven changes to the epigenome。

数据介绍

本研究中使用的所有数据总结如下：训练：hTERT 训练数据[本研究（GSE226079），n = 31 个样本]；验证：hTERT验证数据[本研究（GSE226079），n = 14]，肝脏老化（GSE48325），脑老化（GSE74193），血液老化（GSE40279），皮肤老化（GSE52980），原代星形胶质细胞[本研究（GSE226079）， n = 25]、胎儿星形胶质细胞（本研究/GSE202554）、原代真皮成纤维细胞和原代乳腺成纤维细胞（EMTAB-8327）；癌症：合并癌症样本 (GSE53051)、乳腺癌生存数据 (GSE37754)、健康乳腺组织 — Rozenblit 等人 2022、全身组织（ENTEx 研究）；重编程：Yamanaka 成纤维细胞重编程和传代数据 (GSE54848)、iPSC/ESC 传代数据 (GSE31848) 以及其他可变传代条件 ESC 数据集 (GSE56851)。

结果解析

复制指纹的识别与分离

人端粒酶逆转录酶（hTERT）——永生化胎儿星形胶质细胞被连续传代，并且在每次传代时纵向评估DNAm（图1A）。在本研究中，与非永生化星形胶质细胞相比，永生化星形胶质细胞的细胞寿命延长了 700% 以上。经过 73 次以上的累积群体倍增，细胞没有表现出生长停滞、基因组不稳定或端粒侵蚀的迹象，这使本研究能够更好地分离基于复制的表观遗传变化的影响（图 1B）。作为识别细胞分裂特征的第一步，本研究进行了共识网络分析来识别共甲基化 CpG 的模块。简而言之，最初根据弹性网络选择的主成分 (PC) 的归一化负载分数选择了 20,101 个 CpG 的子集，这些主成分在本研究的体外模型中用 cPD 进行跟踪。然后，根据本研究的体外模型和来自人类肝脏的多年龄样本（N = 85、23 至 83 岁）之间的共识聚类，对这些 CpG 进行聚类。这使本研究能够从细胞培养物中分离出生理相关的复制信号（图1C）。它还提供了一个生理模型，同时仍然限制对一个组织（肝脏）的训练。在多种细胞和组织中评估了 14 个共有模块与体外细胞分裂次数 (cPD) 或体内衰老的关联。两个模块——称为“黄色”和“棕褐色”——因其具有随着增殖和衰老而持续增加的特征而脱颖而出（图1D）。黄色和棕褐色模块是生理上最相关的复制指纹，与多种体内组织的年龄具有很强的相关性，包括肝脏，皮肤，发育中大脑和成人大脑和血液（图 1D ）。由于这些原因，黄色和棕褐色模块中的 CpG 作为研究中所有其他下游分析的基础。

图 1

最相互连接的黄色和棕褐色模块 CpG（通过基于特征基因的连接性 (kME) 确定）富含启动子核心和近端以及 50 个非翻译区 (50 UTR) 区域（图 2A ）。此外，这些复制指纹CpG 富含多梳抑制复合物 2 (PRC2)、多能性因子和细胞周期调节域。使用 Cistrome 数据库评估富集情况，这两个模块均在组蛋白 3 赖氨酸 27 三甲基化 (H3K27me3) 标记的区域中富集，其中包括体细胞和干细胞数据集（图 2B)。当测试与已知 TF 结合位点的重叠时，本研究观察到黄色模块中 TF 的富集，这些 TF 与 PRC2 结构域形成了一个交互式 STRING 蛋白网络（图 2C）。PRC2 是一种三聚体多蛋白复合物 (EZH2/EED/SUZ12)，尽管它与许多其他上游和下游辅因子（如 EP300、JARID2 和 TRIM28）相互作用，所有这些都对控制细胞分化、信号传导和全基因组调控产生深远影响。本研究的富集数据表明，表观基因组可能通过许多 PRC2 组件相互作用（包括除三聚体核心之外的上游和下游调节因子）导致复制驱动的失调。tan 模块中的 CpG 表现出富集其他值得注意的 TF，包括 kruppel 样因子 4 (KLF4)、DNA 修复蛋白 RAD51 (RAD51) 以及信号转导子和转录激活子 3 (STAT3)（图 2C）。KLF4 是一种多能因子，被认为是多种癌症的肿瘤抑制因子，而 RAD51 和 STAT3 可能通过错误的 DNA 修复或信号激活使细胞易患癌症。黄色和棕褐色模块富含 TF 的命中是不同的，唯一的重叠是 CCCTC 结合因子 (CTCF)，表明它们代表两个独立的复制信号。

图 2

评估癌症患者的复制指纹（CellDRIFT）

为了直接测试这些信号与衰老和癌症变化之间的关联，本研究根据黄色和棕褐色模块中的 2322 个 CpG 创建了一个复合测量值，称为 CellDRIFT（细胞分裂和复制诱导的 FingerprintT）（图 2D）。恶性肿瘤细胞通过多种增殖机制超越健康细胞，包括抑癌基因活性降低、癌基因表达增加、染色质失调和转录改变。许多这些特征，特别是表观遗传重塑，可能在转化前随着时间的推移逐渐获得。本研究假设 CellDRIFT 将捕捉癌前变化累积的各个方面，并且本研究预测 CellDRIFT (i) 与正常组织相比，在肿瘤中增加，(ii) 在正常组织中会更高与健康对照相比，患癌症的个体的这一水平更高，并且(iii)在具有更高增殖活性和随后的癌症风险的组织中更高（图3A）。

为了测试这一点，本研究分析了甲状腺癌、乳腺癌、肺癌、胰腺癌和结肠癌中的 CellDRIFT。本研究观察到，与相应的正常组织相比，合并的肿瘤样本中的 CellDRIFT（根据年龄、性别和组织类型进行调整）显着增加（图 3B）。本研究随后分析了一个更大的乳腺癌队列，并报告了生存数据，同样发现，即使在调整年龄、治疗、种族、肿瘤分级（临床分期）和淋巴结状态之后，来自肿瘤的 CellDRIFT 也可以预测总体生存（图3C）。这表明，CellDRIFT 建模的表观遗传变化捕获了癌症的侵袭性和适应性，甚至可能在未来作为辅助诊断和预后终点对癌症病理学家有用。

本研究接下来确定 CellDRIFT 是否可以预测患病前健康组织中的高风险患者。为了实现这一目标，本研究评估了患有和未诊断出乳腺癌的患者（治疗前）的正常乳腺组织中的 CellDRIFT， CellDRIFT 捕获了肿瘤发生前正常衰老组织的变化（图 3D）。正如假设的那样，本研究发现与从未患过乳腺癌的个体相比，乳腺癌患者的正常组织中的 CellDRIFT 升高，即使在对年龄、绝经状态和体重指数 (BMI) 进行残差后也是如此（图 3D）。

图 3

最后，根据 Tomasetti 和 Vogelstein以及其他人的研究结果，本研究推断并非所有组织都会表现出相同的复制 DNAm 特征，并且癌症易感性（终生组织特异性癌症风险）和组织特异性干细胞细胞分裂率（复制活性）与 CellDRIFT 在各种组织中捕获的表观遗传变化程度相关。为了测试这一点，本研究评估了 ENTEx 样本中的 CellDRIFT，该样本分析了来自 4 名患者捐赠者的 29 个组织。在本研究的初步分析中，本研究将组织限制为那些报告终生癌症风险的组织[根据国家癌症研究所的监测、流行病学和最终结果 (SEER) 计划]。本研究的结果表明，CellDRIFT 与组织特异性癌症风险（图 3E）和终生干细胞分裂（图 3F）呈正相关。总体而言，这表明更多的增殖组织可能具有更大的 CellDRIFT，这可能解释了该组织在整个生命周期中患癌症的可能性更高。

多能干细胞中相关基因重编程与长期传代的评估

本研究的最后一个问题是确定细胞重编程是否可以重置或调节 CellDRIFT。本研究分析了重编程为诱导多能干细胞 (iPSC) 的人成纤维细胞的时间过程数据，并在 Yamanaka 因子重编程的三个阶段（启动、成熟和稳定）中跟踪 CellDRIFT。在重编程的早期启动阶段没有看到任何变化。然而，本研究观察到成熟阶段 CellDRIFT 信号急剧下降，这与去分化或向多能性的转变一致（图 4A）。在稳定阶段传代后，本研究观察到 CellDRIFT 略有“上升”，尽管它没有达到统计学显着性，可能是由于缺乏统计功效（图 4A）。因此，本研究分析了报告延长传代的额外 iPSC 和胚胎干细胞 (ESC) 数据集（图 4B）。在真皮成纤维细胞衍生的 iPSC 和 ESC 系中，传代强烈诱导进一步的 CellDRIFT，这表明多能细胞尽管具有传代能力不能免受复制相关的表观遗传漂变的影响（图 4B）。本研究的研究将体外观察到的表观遗传重塑的特征定义为 DNA 复制的“纯粹”功能。本研究表明，这种特征随着体内年龄的增加而增加，并提供证据表明，它可能是组织从正常组织和细胞功能的（年轻）状态向致瘤（衰老）临界点的与年龄相关的转变的基础。

图 4

小编总结

本研究利用体外广泛传代的永生化人类细胞的 DNA 甲基化对其进行建模，并在临床组织上进行测试。这种称为 CellDRIFT 的特征在多个组织中随着年龄的增长而增加，将肿瘤与正常组织区分开来，在癌症患者的正常乳腺组织中升级，并在重新编程时短暂重置。此外，人体内组织差异与预测的终生组织特异性干细胞分裂和组织特异性癌症风险相关。本研究的研究结果表明，与年龄相关的复制可能会驱动细胞的表观遗传变化，并可能将它们推向更具致瘤性的状态。