撰文
亦
#癌症#的进化伴随着细胞选择，多种癌症中都存在主要的亚克隆谱系，证明存在适应性更强的阳性选择，然而我们对亚克隆扩张的驱动机制理解得并不充分。在泛癌水平，经典癌症驱动基因的亚克隆改变相对罕见，与之相对，亚克隆突变基因大量富集参与DNA损伤应答的基因、表观调控子和剪接因子。表观遗传调控基因是多种癌症类型中突变最多的，但是它们的功能尚不清楚。
年11月3日，来自英国弗朗西斯克里克研究所的PaolaScaffidi团队在CancerCell上发表了题为Selectiveadvantageofepigeneticallydisruptedcancercellsviaphenotypicinertia的文章。他们模拟了病人中广泛存在的表观遗传相关突变，发现表观调控网络的破坏并不促进亚克隆基因型的选择，而是通过全局转录组调控来阻止细胞响应应激，从而增加癌细胞对于不适宜环境的耐受度，促进抵抗压力亚群的出现。
作者首先在6个泛癌数据集中探测了表观调控网络中超过个基因的状态，鉴定了60,个非同义突变，其中约1/3是功能缺失性突变（LOFmutations）。与高变异等位基因频率（VAF）改变相反，表观调控网络的突变整体呈现低VAF，提示很多肿瘤可能只在某一群细胞中有这些变异。为找出肿瘤进化后期选择的亚克隆突变，作者分析了例非小细胞肺癌（NSCLC）的多区域测序数据，发现62%的样本至少有一个基因有表观调控基因的非同义突变，但是没有特别明确地影响某一个基因或是功能，说明是整合调控网络中广泛的破坏。恶性胶质瘤和肾肿瘤中也观察到类似现象，亚克隆突变影响一系列功能各异的表观遗传调控因子，最终收敛导致相似的优势表型。
于是作者开始寻找能够解释这一突变模式的相关性状。生理学上，表观机制一般用于调节细胞对于环境的响应，那么表观调控的破坏是否影响癌细胞与肿瘤微环境（TME）的互作呢？作者选取了两种癌症类型——起源于上皮的NSCLC和起源于黑素细胞的黑色素瘤，获取了对应病人来源异种移植（PDX）模型的细胞，分别分离出克隆群体进行培养。他们发现在葡萄糖耗尽后，细胞群体并没有被抑制而是达到了一个稳定的状态，极少的抗性抵抗细胞在延长培养之后又恢复了增长。
为了模仿更大规模的LOF突变，作者利用sgRNA文库系统失活两癌症模型中表观遗传相关基因，分别在非干扰和谷氨酰胺剥夺的条件下培养敲除（KO）细胞群体。作者发现KO群体在压力条件下的适应性显著增强，且这一有利表型出现在较晚时间点，即随着时间增加，其适应性可能会更强，且这一现象在多种癌症类型中都保守。进一步的实验表明适应性增强是由于应激后存活细胞的频率增加，在低氧和酸性条件下也是如此，但在应对DNA损伤时就没有明显差异，说明表观的破坏主要影响的是细胞对于环境的应对能力。
接下来，作者想知道在与野生型细胞竞争时，表观遗传破坏的细胞表现如何。他们将KO群体与野生型共培养（营养和氧气有限），利用贝伐单抗（抑制血管生成的抗体）进一步施加环境压力，结果显示KO群体拥有绝对的竞争优势，比例高达95%，而对照组肿瘤中KO和野生型细胞比例均衡。至此，结合细胞、小鼠模型和病人证据，作者发现表观遗传被破坏的细胞，忍受环境压力能力增强，促进自身在癌症进化中的选择。
那么这一现象背后的分子机理是什么呢？作者发现表观遗传抑制剂加入和移除后，压力抗性表型会颠倒，说明抗性不是由基因编码的。于是作者想到其他两种可能，其一，表型可塑性，即细胞状态的转换之间的转变，可能是获得一种更有利的细胞状态或是从应激态逆转为初始态。其二，表型惰性，即细胞不能通过停止增殖或激活凋亡来对不利条件做出响应，其在短期内承受压力的能力就会增强，从而克服短暂挑战和获得二次适应性性状的机会就会增加。
通过对压力处理前后细胞转录组的分析，荧光共振能量转移和实时成像，作者发现细胞状态的转换是对环境变化的直接响应，发生在细胞增殖和活性受影响之前。不同时间点的单细胞RNA分析显示抗性细胞并未激活促使其转变为适应状态的相关程序，且早期应激基因呈现出渐进式变化。以上都说明表观破坏的细胞压力抵抗不源于细胞状态的转换。而细胞对于不同类型压力的耐受说明它们无法调节基因表达程序以应对不利条件，因此维持高水平的生长，这一“钝感”使得耐受性增强。
进一步地，作者想知道环境压力是如何影响转录活性以及表观控制的破坏是如何改变这一响应的。他们通过ATAC-seq发现KO群体启动子和增强子区域的染色质重塑存在缺陷，尤其是在适应性基因中染色质开放度很高，说明大量不同表观调控子的失活是通过染色质水平的调控，即无法实现染色质结构的重组装而转变为表型惰性的。在此基础上，作者发现压力抵抗的细胞对两个CDK9抑制剂和BET抑制剂都非常敏感，提示一种靶向压力提抗细胞的治疗策略。
综合来看，本文发现表观遗传遭到破坏的细胞对于环境中的压力表现出表型惰性，在转录水平躺平不做出响应调节，以此获得竞争优势，提高耐受度，促进肿瘤生长。
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