Активность сигнального пути 4-1BB/4-1BBL у пациентов с опухолями толстой кишки

DOI: https://doi.org/10.29296/24999490-2022-04-10

А.В. Четверяков, В.Л. Цепелев
ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России,
Российская Федерация, 672000, Чита, ул. Горького, 39а

Введение. Белок 4-1BB (CD137) усиливает активность Т-клеток, предотвращает их гибель, а также способствует выработке цитокинов, что делает его мощным костимулирующим фактором. В настоящее время ведется изучение применения этого гликопротеина с целью воздействия на ключевые звенья канцерогенеза. Цель исследования. Оценка уровня 4-1ВВ в сыворотке крови, ткани опухоли и лимфатических узлов у больных с опухолями толстой кишки. Методы. Исследование выполнено на базе ГУЗ «Краевой онкологический диспансер» (Чита) и включало 44 пациента с колоректальным раком, а также 25 больных с доброкачественными новообразованиями толстой кишки, проходивших лечение в период с 2019 по 2020 гг. Контрольная группа включала 25 пациентов, проходивших лечение (пластика колостомы) в ГУЗ «Краевая клиническая больница» (Чита). Концентрацию 4-1BB определяли в сыворотке крови, супернатанте гомогената ткани опухоли и лимфатических узлов с помощью метода проточной цитофлуометрии. Результаты. Установлено, что у больных раком толстой кишки концентрация растворимой формы 4-1BB в сыворотке крови увеличивалась в 1,88 раза, у пациентов с доброкачественными новообразованиями толстой кишки – в 1,86 раза относительно контрольной группы. Концентрация 4-1BB в ткани опухоли у пациентов с колоректальным раком превышала данный показатель группы контроля в 2,06 раза и группы больных с доброкачественными новообразованиями в 1,43 раза. Заключение. Сигнальный путь 4-1BB/4-1BBL вовлечен в каскад реакций врожденного и адаптивного иммунитета и является одним из звеньев канцерогенеза у больных с колоректальным раком.
Ключевые слова: 
колоректальный рак, 4-1BB, иммунитет
Для цитирования: 
Четверяков А.В., Цепелев В.Л. Активность сигнального пути 4-1BB/4-1BBL у пациентов с опухолями толстой кишки. Молекулярная медицина, 2022; (4): 60-64https://doi.org/10.29296/24999490-2022-04-10
Список литературы: 
  1. Fan X., Wang D., Zhang W., Liu J., Liu C., Li Q., Ma Z., Li H., Guan X., Bai Y. Inflammatory markers predict survival in patients with advanced gastric and colorectal cancers receiving Anti-PD-1 therapy. Front Cell Dev Biol. 2021; 9: 638312. https://doi.org/10.3389/fcell.2021.638312
  2. Palameta S., Manrique-Rincon A.J., Toscaro J.M., Semionatto I.F., Fonseca M.C., Rosa R.S.M., Ruas L.P., Oliveira P.S.L., Bajgelman M.C. Boosting antitumor response with PSMA-targeted immunomodulatory VLPs, harboring costimulatory TNFSF ligands and GM-CSF cytokine. Mol Ther Oncolytics. 2022; 17 (24): 650–62. https://doi.org/10.1016/j.omto.2022.02.010
  3. Zizzari I.G., Filippo A.Di., Botticelli A. Circulating CD137+ T-cells correlate with improved response to Anti-PD1 immunotherapy in patients with cancerCD137+ T-cells for a successful immunotherapy. Clinical Cancer Research. 2022; 1–11. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-21-2918
  4. Legut M., Gajic Z., Guarino M. A genome-scale screen for synthetic drivers of T cell proliferation. Nature. 2022; 603 (7902): 728–35. https://doi.org/10.1038/s41586-022-04494-7
  5. Meier S.L., Satpathy A.T., Wells D.K. Bystander T-cells in cancer immunology and therapy. Nature Cancer. 2022; 3 (2): 143–55. https://doi.org/10.1038/s43018-022-00335-8
  6. Yi L., Jin X., Wang J., Yan Z., Cheng X., Wen T., Yang B., Wang X., Che N., Liu Z., Zhang H. CD137 agonists targeting CD137-mediated negative regulation show enhanced antitumor efficacy in lung cancer. Front Immunol. 2022; 7 (13): 771809. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.771809
  7. Cheng H., Zong L., Kong Y., Gu Y., Yang J., Xiang Y. Emerging targets of immunotherapy in gynecologic cancer. Onco Targets Ther. 2020; 13: 11869–82. https://doi.org/10.2147/OTT.S282530
  8. Cheng L., Cheng Y., Liu W., Shen A., Zhang D. A humanized 4-1BB-targeting agonistic antibody exerts potent antitumor activity in colorectal cancer without systemic toxicity. Journal of Translation Medicine. 2022; 1: 1–21. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1352893/v1
  9. Общероссийский национальный союз. Ассоциация онкологов России. Злокачественные новообразования ободочной кишки и ректосигмоидного отдела. Клинические рекомендации. 2020. [Russian National Union. Association of Oncologists of Russia. Colorectal cancer. Clinical recommendations. 2020 (In Russian)]
  10. Alshogran O.Y., Al-Delaimy W.K. Understanding of international committee of medical journal editor’s authorship criteria among faculty members of pharmacy and other health sciences in Jordan. J. Empir Res Hum Res Ethics. 2018; 13 (3): 276 84. https://doi.org/10.1177/15562646187 64575
  11. Lang T.A., Altman D.G. Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: Statistical analyses and methods in the published literature or the SAMPL guidelines. Int J. Nurs Stud. 2015; 52 (1): 5–9. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006
  12. Мудров В.А. Алгоритмы статистического анализа количественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020; 1: 140–50. [Mudrov V.A. Statistical analysis algorithms of quantitative features in biomedical research using the SPSS software package. Zabajkal’skij medicinskij vestnik. 2020; 1: 140–50 (In Russian)]
  13. Мудров В.А. Алгоритмы статистического анализа качественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020; 1: 151–63. [Mudrov V.A. Statistical analysis algorithms of qualitative features in biomedical research using the SPSS software package. Zabajkal’skij medicinskij vestnik. 2020; 1: 151–63 (In Russian)]
  14. Мудров В.А. Алгоритмы корреляционного анализа данных в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020; 2: 169–76. [Mudrov V.A. Algorithms for performing data correlation analysis in biomedical research using the SPSS software package. Zabajkal’skij medicinskij vestnik. 2020; 2: 169–76 (In Russian)]
  15. Yi L., Jin X., Wang J., Yan Z., Cheng X., Wen T., Yang B., Wang X., Che N., Liu Z., Zhang H. CD137 agonists targeting CD137-mediated negative regulation show enhanced antitumor efficacy in lung cancer. Front Immunol. 2022; 7 (13): 771809. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.771809
  16. Kim H.D. 4-1BB delineates distinct activation status of exhausted tumor infiltrating CD8+ T cells in hepatocellular carcinoma. Hepatology. 2020; 71 (3): 955–71.
  17. Kayukova E.V., Sholokhov L.F., Belokrinitskaya T.E., Tereshkov P.P. Checkpoint proteins in patients with precancer and cervical cancer. BioRxiv. 2021; 02.09.430409. https://doi.org/10.1101/2021.02.09.430409
  18. Ye L., Park J.J., Yang Q. A genome-scale gain-of-function CRISPR screen in CD8 T cells identifies proline metabolism as a means to enhance CAR-T therapy. Cell Metabolism. 2022; 34 (4): 595–614.
  19. Zhou L. Group 3 innate lymphoid cells produce the growth factor HB-EGF to protect the intestine from TNF-mediated inflammation. Nature Immunology. 2022; 23 (2): 251–61. https://doi.org/10.1038/s41590-021-01110-0
  20. Hinner M.J., Aiba R.S.B., Jaquin T.J., Berger S., Dürr M.C. Tumor-localized costimulatory T-Cell engagement by the 4-1BB/HER2 bispecific antibody-anticalin fusion PRS-343. Clin. Cancer Res. 2019; 125 (19): 5878–89. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-18-3654