Ştiinţă. Manuscris de autor; disponibil în PMC 2022 pe 31 martie.
Publicat în forma finală editată ca:
Ştiinţă. 24 decembrie 2021; 374(6575): 1632–1640.
Publicat online 23 dec 2021. doi: 10.1126/science.aaz7015
PMCID: PMC8970537 NIHMSID: NIHMS1785033 PMID: 34941392
Informații despre autor Informații despre drepturi de autor și licență PMC DisclaimerVersiunea finală editată de editor a acestui articol este disponibilă la
Date asociate
Abstract
Bacteriile intestinale modulează răspunsul la tratamentul cu blocarea punctelor de control imun (ICB) în cancer, dar efectul dietei și al suplimentelor asupra acestei interacțiuni nu este bine studiat. Am evaluat profilurile microbiotei fecale, obiceiurile alimentare și utilizarea suplimentelor probiotice disponibile comercial la pacienții cu melanom și am efectuat studii preclinice paralele. Fibrele alimentare mai mari au fost asociate cu o supraviețuire fără progresie semnificativ îmbunătățită la 128 de pacienți tratați cu ICB, beneficiul cel mai pronunțat fiind observat la pacienții cu un aport suficient de fibre alimentare și fără utilizare de probiotice. Rezultatele au fost recapitulate în modele preclinice, care au demonstrat răspunsul afectat la tratament la terapia bazată pe moartea celulară anti-programată 1 (anti-PD-1) la șoarecii care au primit o dietă săracă în fibre sau probiotice, cu o frecvență mai scăzută a interferonului-γ-pozitiv. celulele T citotoxice în micromediul tumoral. Împreună, aceste date au implicații clinice pentru pacienții cărora li se administrează ICB pentru cancer.
Tratamentul cu blocarea punctelor de control imun (ICB) a revoluționat terapia cancerului ( 1 ), iar influența microbiomului intestinal asupra răspunsului terapeutic a fost acum demonstrată în numeroase cohorte umane și în modele preclinice ( 2 – 7 ). Microbiomul intestinal uman este în sine modelat de o mare varietate de expuneri la mediu, inclusiv dieta ( 8 , 9 ) și utilizarea medicamentelor ( 10 – 13 ), genetica gazdă reprezentând <10% din variație ( 14 ). Cu toate acestea, rămâne neclar dacă factori precum aportul de fibre alimentare și utilizarea probioticelor disponibile comercial afectează răspunsurile la imunoterapie la pacienții cu cancer.
Pentru a ajuta la rezolvarea acestui lucru, am profilat microbiomul intestinal (fecal) și am evaluat caracteristicile și rezultatele clinicopatologice la o cohortă mare de pacienți cu melanom ( n = 438;Fig. 1Aiar fig. S1 ). Majoritatea acestor pacienți au primit terapie sistemică pentru melanom metastatic ( n = 321), iar răspunsurile la tratament au fost evaluate prin imagistică radiografică la cei cu răspunsuri evaluabile la tratament ( n = 293), clasificând pacienții fie ca răspunsuri [(R) complete, fie răspuns parțial sau boală stabilă ≥6 luni; n = 193] sau non-respondenți [(NR) boală stabilă <6 luni sau boală progresivă; n = 100] utilizând criteriile de evaluare a răspunsului în tumorile solide (RECIST 1.1) ( 15 ). Majoritatea pacienților au fost tratați cu ICB (87%), cel mai frecvent terapie anti-moarte celulară programată 1 (anti-PD-1) (Fig. 1A, fig. S1 și tabelul S1 ). Pacienților care inițiază terapia cu ICB li s-a cerut să se înscrie în comun la un protocol de studiu privind stilul de viață, care a inclus evaluări de bază ale obiceiurilor alimentare și utilizarea suplimentelor probiotice în ultima lună ( n = 158;Fig. 1A, fig. S1 și tabelul S1 ) ( 16 , 17 ).
Profilele microbiotei intestinale la pacienții cu melanom și asocieri cu rezultatele terapiei.
( A ) Schema de proiectare a studiului. ( B ) Diagrame cu casete care compară abundența relativă a taxonilor asociati răspunsului anti-PD-1 de la Gopalakrishnan și colab . ( 4 ) cu o cohortă nou recrutată ( n = 132) de pacienți tratați cu anti-PD-1 ( P = 0,036 și , respectiv, P = 0,018, pentru Ruminococcaceae și Faecalibacterium prin testul sumei rangurilor Wilcoxon). Pacienții incluși în studiul anterior au fost excluși din această analiză. ( C ) Graficul vulcanului ilustrând comparații în perechi ale abundențelor relative de taxoni bacterieni. Axa y afișează rata de descoperire falsă (FDR) −log 10 – valoarea P corectată (linia întreruptă, q < 0,1), iar axa x arată modificarea log2 ori comparând 193 de pacienți R și 100 NR cu terapie sistemică în întreaga cohortă , inclusiv pacienții din studiul anterior (prin testul sumei de rang Wilcoxon cu corecție FDR pe nivel). ( D ) Hartă termică a abundențelor relative la scară [părți pe milion (PPM)] ale bacteriilor aparținând ordinului Clostridiales și familiei Ruminococcaceae în probe pre și post-FMT ale receptorilor FMT de melanom metastatic refractar anti-PD-1 care au răspuns la FMT + anti –PD-1 în Davar et al . ( 20 ) [Centrul Național de Informare în Biotehnologie (NCBI) nr. PRJNA672867]. Numărul de zile de la FMT este reprezentat în partea de sus a fiecărei coloane de hărți termice, valorile post-FMT fiind mediile geometrice ale zilelor tuturor punctelor de timp post-FMT pentru acel pacient. Media geometrică a abundențelor relative ale probelor post-FMT de la fiecare pacient a fost calculată ca abundență relativă medie unică post-FMT. Excepție este pacientul PT-18-0018, care a primit două FMT (notate cu un asterisc). Prima coloană post-FMT pentru acest pacient reflectă media geometrică a probelor care au condus la al doilea eveniment FMT. ( E ) Hartă termică a abundențelor relative la scară de bacterii aparținând ordinului Clostridiales și familiei Ruminococcaceae în probe pre și post-FMT ale receptorilor FMT de melanom metastatic refractar anti-PD-1 care au răspuns la FMT + anti-PD-1 în Baruch și colab . . ( 19 ) (nr. acces NCBI PRJNA678737). Numărul de zile de la FMT este reprezentat în partea de sus a fiecărei coloane de hărți termice, valorile post-FMT fiind mediile geometrice ale zilelor tuturor punctelor de timp post-FMT pentru acel pacient. Media geometrică a abundențelor relative ale probelor post-FMT de la fiecare pacient a fost calculată ca abundență relativă medie unică post-FMT.
Am evaluat mai întâi abundența relativă de taxoni microbieni intestinali asociate cu răspunsul la imunoterapia anti-PD-1 în studiul nostru publicat anterior (4) într -o cohortă mai mare de pacienți tratați cu anti-PD-1 nou acumulați ( n = 132 în total; n = 87 R și n = 45 NR), excluzând pacienții din cohorta publicată anterior. Pe baza studiului nostru anterior, am emis ipoteza că bacteriile din familia Ruminococcaceae și genul Faecalibacterium ar fi asociate cu răspunsul la terapie. Am testat acest lucru interogând în mod specific abundența acestor taxoni la respondenți față de cei care nu răspund la anti-PD-1, observând din nou îmbogățirea ambilor taxoni (Fig. 1B) precum și a Faecalibacterium prausnitzii din subgrupul metagenomic ( n = 111 total; n = 71R și n = 40 NR; fig. S2A ) la respondenții anti-PD-1. Nu am observat diferențe semnificative în diversitatea alfa și beta a microbiotei intestinale la respondenți față de cei care nu răspund ( fig. S2 , E și F ), spre deosebire de studiul nostru anterior. Această discrepanță poate reflecta asocieri determinate de un număr mic de pacienți din studiul anterior cu o putere îmbunătățită și o eroare redusă în cohorta mai mare ( fig. S3 și tabelele S2 până la S4 ) și subliniază lipsa de concordanță în numeroase studii care implică intestinul. bacterii ca răspuns la imunoterapia cancerului ( 18 ).
Apoi, am evaluat compoziția microbiomului intestinal la respondenți și nonresponders în întreaga cohortă de pacienți cu melanom în stadiu avansat cu răspunsuri evaluabile la orice terapie sistemică ( n = 293 în total; n = 193 R și n = 100 NR;Fig. 1C), precum și la toți pacienții tratați cu monoterapie anti-PD-1 ( fig. S2 ), inclusiv la pacienții atât din cohortele nou acumulate, cât și din cele publicate anterior. În întreaga cohortă, am observat o abundență semnificativ mai mare de Ruminococcaceae în microbiota intestinală a respondenților față de cei care nu au răspuns tratați cu anti-PD-1 sau alte terapii sistemice care au rămas consistente după ajustarea pentru potențiali factori de confuzie [vârstă, sex, indice de masă corporală (IMC). ), tratament anterior și utilizarea antibioticelor] (Fig. 1C, fig. S2 și tabelele S5 până la S9 ). Cu toate acestea, nu am observat diferențe semnificative în compoziția globală a microbiotei intestinale la respondenți față de cei care nu au răspuns în această cohortă mai mare de pacienți cu terapie sistemică ( fig. S2 și tabelul S9 ), și nici nu a existat o concordanță puternică cu taxonii asociati răspunsului din studiu anterior — dincolo de Ruminococcaceae — în cohorta nou acumulată ( fig. S3 și S4 și tabelele S3 și S10 ). De asemenea, am evaluat abundența taxonilor noștri raportați anterior asociate cu răspunsul în seturi de date publicate din două studii clinice finalizate recent care demonstrează eficacitatea potențială a utilizării transplantului de microbiotă fecală (FMT) + anti-PD-1 la pacienții cu melanom refractar la imunoterapie (19, 19 ) . 20 ), observând că mulți dintre taxonii noștri asociati cu răspunsul păreau a fi îmbogățiți în specimenele post-FMT de la pacienții care au răspuns la acest tratament (Fig. 1,,DDșiși E,E, iar fig. S5 ).
Având în vedere că pacienții cu cancer sunt din ce în ce mai interesați de utilizarea suplimentelor probiotice pentru a crește sănătatea intestinală, am evaluat utilizarea probioticelor disponibile comercial în cadrul cohortei noastre și am observat că 31% (49 din 158) dintre pacienții cu melanom în stadiu avansat care inițiază ICB au raportat că au luat un supliment probiotic în ultima lună. Pacienții care au raportat că au luat un supliment probiotic înainte de începerea tratamentului cu ICB au avut un IMC mai scăzut, au fost mai puțin probabil să ia statine și au raportat un aport ușor mai mare de legume și leguminoase decât pacienții care nu au luat suplimente de probiotice (tabelul S1 ) . Proporția de pacienți care au raportat consumul de antibiotice în ultima lună a fost semnificativ similară la cei care au făcut (29%) față de cei care nu au raportat consumul de probiotice (28%). Utilizarea de steroizi sau inhibitori ai pompei de protoni nu a fost, de asemenea, asociată cu utilizarea de probiotice ( tabelul S1 ). Apoi am evaluat dacă utilizarea probiotice a fost asociată cu rezultate diferențiate la pacienții tratați cu ICB și nu am observat diferențe semnificative statistic în supraviețuirea fără progresie (PFS) ( n = 158;Fig. 2A; PFS mediană 17 față de 23 de luni;tabelul 1) sau șansele de răspuns la pacienții care au raportat că au luat probiotice (59% R) față de cei care nu au luat (68% R) (tabelul 1și tabelele S1 , S11 și S12 ). Asociațiile modeste ale utilizării probioticelor și rezultatelor din această cohortă nu au fost surprinzătoare pentru noi, deoarece au existat limitări în ceea ce privește dimensiunea generală a cohortei, precum și o eterogenitate substanțială în suplimentele probiotice specifice care se spune că au fost utilizate de pacienți. Deși nu am observat diferențe semnificative din punct de vedere statistic în ceea ce privește rezultatele sau caracteristicile microbiotei ( fig. S6 și tabelul S9 ) la pacienții tratați cu ICB prin utilizarea de probiotice, tendințele generale observate au fost interesante – în special având în vedere proporția relativ mare de pacienți care au raportat suplimentarea cu probiotice în acest caz. cohortă. Astfel, am căutat să examinăm efectele utilizării probioticelor asupra răspunsului la ICB în modelele preclinice.
Efectul utilizării suplimentelor probiotice la pacienți și în modelele preclinice de imunoterapie pentru melanom.
( A ) Graficul Kaplan-Meier care compară intervalele de supraviețuire fără progresie prin utilizarea probiotice în rândul pacienților care au primit ICB (n = 158; P = 0,29 prin testul log-rank). ( B ) Proiectare experimentală a studiilor la șoareci fără germeni (GF) care au primit FMT de la un donator cu răspuns complet (CR) combinat cu probiotic 1, probiotic 2 sau control al apei sterile înainte de injectarea tumorii [2,5 × 10 5 până la 8 × 10 5 BRAF V600E /PTEN −/− (BP) tumor cells] și tratament cu anti-PD-L1. Timpul este în zile în raport cu injectarea tumorii [ziua 0 (Z0)]. PO, per orem; sc, subcutanat; IP, intraperitoneal. ( C ) Curbele de creștere a tumorii de șoarece care compară volumul de tumori la șoareci care au primit probiotice sau control de apă sterilă ( n = 4 până la 5 per grup); probiotic 1 versus probiotic 2 versus controlul apei sterile. Datele sunt medii ± volumul tumorii SEM. Toate valorile P provin dintr-un test al raportului de probabilitate într-un model mixt liniar ( P = 0,04 probiotic bazat pe Bifidobacterium longum 35624 1 față de control; P = 0,01 probiotic pe bază de Lactobacillus rhamnosus GG 2 față de control). * P < 0,05. ( D ) Diagrame cu casete care compară diversitatea alfa a microbiomului intestinal, măsurată prin indicele Simpson invers la șoarecii tratați cu control, probiotic 1 (pe bază de Bifidobacterium longum 35624) sau probiotic 2 ( pe bază de Lactobacillus rhamnosus GG) ( valori P în pereche) comparativ cu controlul au fost calculate prin testul Wilcoxon rank sum). Au fost colectate probe de fecale pentru analiza microbiomului (prin secvențiere metagenomică) de la șoareci purtători de tumori înainte de terapia anti-PD-L1 ( n = 7 până la 8 per grup), imitând colectarea de probe de la pacienți. ( E ) Graficul de ordonare prin aproximarea și proiecția distribuției uniforme t-distribuite (t-UMAP) pe distanța Bray-Curtis, demonstrând diferențele de compoziție ale microbiomului intestinal la șoarecii tratați cu control de apă sterilă, probiotic 1 (pe bază de Bifidobacterium longum 35624 ) , sau probiotic 2 ( bazat pe Lactobacillus rhamnosus GG) [analiza multivariată permutațională a varianței (PERMANOVA) P = 0,036]. ( F și G ) Comparații în perechi ale grupurilor de control cu apă sterilă față de probiotic 1 ( bazat pe Bifidobacterium longum 35624) sau grup de control față de probiotic 2 (bazat pe Lactobacillus rhamnosus GG) ( n = 6 per grup) prin analiză supravegheată cu control manual pentru oricare frecvență de IFN-y + CD8+ celule T în tumori (procentul total de celule T tumorale CD8 + T) ( P = 0,03, P = 0,03) (F) sau frecvența celulelor T IFN-γ + CD4 + în tumori (procentul total de celule T tumorale CD4 + T) ( P = 0,26, P = 0,10) (G). ( H ) Analiza nesupravegheată a datelor de citometrie în flux care arată diagrama cu densitate t-distribuită stocastică vecină înglobare (t-SNE) a celulelor imune care infiltrează tumori suprapuse cu clustere codificate cu culori, cu un număr egal de leucocite infiltrante CD45 + pentru fiecare grup de tratament ( control, probiotic 1 și probiotic 2).
Tabelul 1.
Asocieri de utilizare inițială a suplimentelor probiotice și aportului de fibre alimentare la pacienții cu melanom în stadiu avansat tratați cu ICB și urmăriți pentru răspunsul tumorii și supraviețuirea fără progresie.
liniuțele indică că nu este cazul. HR, hazard ratio; CI, interval de încredere; SAU, raportul de cote; N/R, neatins; ref, grup referent.
Comparaţie | n | Supraviețuire fără progresie | Şanse de răspuns la ICB | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Evenimente | Luni medii | HR * | 95% CI | valoarea p † | Răspuns n (%) | SAU * | 95% CI | valoarea p † | ||
Utilizarea suplimentelor probiotice | ||||||||||
Total | 158 | 85 | – | – | –– | 65% | – | – | – | |
Nu | 109 | 56 | 23 | 1.00 | ref | – | 74 (68%) | 1.00 | ref | – |
da | 49 | 29 | 17 | 1.30 | 0,82, 2,07 | 0,27 | 29 (59%) | 0,79 | 0,37, 1,66 | 0,52 |
Aportul de fibre alimentare | ||||||||||
Total | 128 | 73 | – | – | – | – | 65% | – | – | – |
Cresterea cu 5 g/zi | – | – | – | 0,71 | 0,52, 0,98 | 0,04 | – | 1,70 | 0,97, 3,00 | 0,06 |
Insuficient | 91 | 57 | 13 | 1.00 | ref | – | 55 (60%) | 1.00 | ref | – |
Suficient | 37 | 16 | N/R | 0,59 | 0,33, 1,04 | 0,07 | 28 (76%) | 2.20 | 0,86, 5,61 | 0,10 |
Aportul de fibre alimentare + utilizarea suplimentelor probiotice | ||||||||||
Total | 123 | 72 | – | – | – | – | 63% | – | – | – |
Suficiente fibre + fără probiotice | 22 | 8 | N/R | 0,44 | 0,21, 0,92 | 0,03 | 18 (82%) | 2,94 | 0,87, 9,94 | 0,08 |
Altele ‡ | 101 | 64 | 13 | 1.00 | ref | – | 60 (59%) | 1.00 | ref | –. |
Deschide într-o fereastră separată
* HR și 95% CI estimate utilizând regresia pericolelor proporționale Cox. OR și IC 95% estimate utilizând regresia logistică. Toate modelele includ ajustare multivariabilă pentru subtip, stadiu, nivel de lactat dehidrogenază și IMC.
† Valoarea P prin testul Wald.
‡ O altă categorie include pacienții care au raportat fie un aport insuficient de fibre, fie utilizarea de probiotice.
Pentru a face acest lucru, șoarecii fără germeni au primit mai întâi FMT folosind scaunul donatorului de la un pacient cu răspuns complet (CR) la blocarea anti-PD-1. După aceasta, șoarecii au fost administrați oral cu unul dintre cele două probiotice achiziționate din comerț ( bifidobacterium longum – sau pe bază de Lactobacillus rhamnosus GG) față de controlul apei sterile. Viabilitatea și compoziția tulpinilor bacteriene din probiotic au fost confirmate prin cultură și secvențiere ( fig. S7 ). Șoarecii au fost apoi provocați cu tumori de melanom murin și tratați cu terapie anti-PD-1 ligand 1 (anti-PD-L1) (deoarece tratamentul cu acest anticorp este mai eficient în acest model particular de tumoră murină decât anti-PD-1) (Fig. 2B). În aceste studii, șoarecii care au primit probiotice au demonstrat un răspuns antitumoral afectat la tratamentul cu anti-PD-L1 și au avut tumori semnificativ mai mari în comparație cu șoarecii martor (Fig. 2C), cu constatări care au fost recapitulate într-un model suplimentar de tumoră murină ( fig. S8 ). În special, constatări similare au fost observate și la șoareci fără germeni și fără agenți patogeni specifici (SPF) implantați cu tumori melanom ( fig. S8 ) care găzduiesc o microbiotă de la naștere la care sunt bine coadaptați.
Apoi am comparat microbiota intestinală a șoarecilor care au primit probiotice versus controlul cu apă sterilă și am observat diferențe în diversitatea microbiotei intestinale la șoarecii care au primit probiotice în comparație cu controlul (Fig. 2,,DDșiși E,E, iar fig. S9 ). Analiza subgrupurilor imune cu infiltrare tumorală de la șoarecii tratați cu anti-PD-L1 a evidențiat o frecvență semnificativ redusă a celulelor CD8 + T pozitive cu interferon-γ (IFN-γ) în tumorile șoarecilor tratați cu probiotice față de martori (Fig. 2F). S-a observat, de asemenea , o tendință către mai puține celule IFN-g CD4 + T helper 1 ( TH 1) în tumorile de la șoareci care au primit probiotice față de control, deși acest lucru nu a atins o semnificație statistică (Fig. 2G). Analizele nesupravegheate ale datelor de citometrie în flux au coroborat constatările în subseturile imune între tratamentul cu probiotic versus control, demonstrând o frecvență redusă a celulelor T citotoxice în micromediul tumoral al șoarecilor tratați cu probiotice (Fig. 2H). Aceste date sunt în concordanță cu studiile publicate anterior care au demonstrat creșterea tumorigenezei la modelele murine de carcinom colorectal la șoarecii tratați cu probiotice ( 21 ), deși alte studii au arătat un efect benefic al altor formulări de probiotice și al consorțiilor bacteriene concepute rațional în modele preclinice și cohorte de pacienți ( 22 – 24 ). Împreună, aceste studii susțin necesitatea unor investigații mai atente asupra efectelor formulărilor probiotice actuale disponibile comercial asupra imunității și a răspunsului la imunoterapie împotriva cancerului.
Având în vedere că multe dintre bacteriile asociate răspunsului identificate în cohorta noastră au roluri cunoscute în degradarea amidonului și fermentarea fibrelor ( 25 – 29 ), am căutat în continuare să evaluăm efectul aportului de fibre alimentare asupra răspunsului la ICB. Am cerut pacienților care inițieau tratamentul cu ICB să completeze Chestionarul de screening dietetic al Institutului Național al Cancerului (NCI-DSQ) ( 17 ), iar răspunsurile au fost punctate pentru a determina aportul de fibre alimentare din 26 de alimente interogate. Aportul de fibre dietetice a fost evaluat la o creștere incrementală de 5 g/zi și a fost clasificat în continuare în funcție de distribuția aportului raportat în cadrul cohortei noastre, cu un aport scăzut sau insuficient de fibre corespunzător la <20 g/zi și un aport suficient de mare de fibre la sau peste 20 g/zi. zi, un prag atins de ~30% (37 din 128) dintre pacienții cu ICB (Fig. 3Aiar fig. S10A ). După cum era de așteptat, aportul de fibre alimentare a fost în mare măsură corelat cu aportul de fructe, legume, leguminoase și cereale integrale și, într-o măsură mai mică, cu aportul de calciu ( fig. S10B și tabelul S1 ). Pacienții cu un aport insuficient de fibre alimentare au avut mai multe șanse de a fi obezi – un factor pe care noi și alții am descoperit anterior a fi asociat în mod paradoxal cu un răspuns îmbunătățit la ICB (30, 31) – și au, de asemenea, mai multe șanse să ia medicamente antihipertensive ( tabelul S1 ) .
Efectul aportului de fibre alimentare la pacienți și în modelele preclinice de imunoterapie pentru melanom.
( A ) Graficul Kaplan-Meier care compară intervalele de supraviețuire fără progresie în funcție de aportul de fibre alimentare în rândul pacienților care au primit ICB ( n = 128; P = 0,047 prin testul log-rank). ( B ) Graficul Kaplan-Meier care compară intervalele de supraviețuire fără progresie în funcție de starea combinată a fibrelor alimentare și a probioticelor în rândul pacienților care au primit ICB ( n = 123; P total în patru grupuri = 0,11; P pentru un aport suficient de fibre alimentare + fără utilizarea de probiotice față de altceva = 0,015; ambele prin testul log-rank). ( C ) Proiectare experimentală a studiilor la șoareci C57BL/6 SPF care au primit fie o dietă bogată în fibre, fie o dietă săracă în fibre la inocularea celulelor de melanom M3 (HCmel1274) (1 × 106 celule tumorale) și apoi au fost tratați cu anti – PD -1 sau controlul izotipului. Timpul este în zile în raport cu injectarea tumorii. ( D ) Cinetica de creștere a melanomului M3 a dietei de control (cu conținut bogat în fibre) (cercuri) sau a dietei cu conținut scăzut de fibre (fără fibre) (pătrate) tratată de patru ori cu injecție intraperitoneală de anticorp anti-PD-1 (verde închis) sau de control izotip (Iso Ctrl) (verde deschis). Datele sunt medii ± SEM a volumului tumorii dintr-un experiment reprezentativ ( n = 5 per grup). Toate valorile P provin dintr-un test al raportului de probabilitate într-un model mixt liniar (control izotip și fibre ridicate, P = 0,69; anti-PD-1 și fibre ridicate, P = 0,02; anti-PD-1 și fibre scăzute versus control izotip și fibre scăzute, P = 0,08). * P < 0,05. ( E ) diagramă t-UMAP care compară microbiomul intestinal (prin secvențierea metagenomică de pușcă a probelor fecale) de șoareci prin tratament și grup de dietă din două experimente ( n = 4 până la 5 per grup) folosind distanțe Bray-Curtis (PERMANOVA P < 0,0001) în ziua experimentală 16. ( F ) Harta termică a expresiei genelor a imunocitelor CD45 + care infiltrează tumori sortate în flux la șoarecii hrăniți cu diete bogate versus cu conținut scăzut de fibre și tratați cu control anti-PD-1 sau izotip. ( G ) Analiza de îmbogățire a setului de gene care ilustrează căi îmbogățite la șoarecii cu dietă bogată în fibre tratați cu anti-PD-1 față de controlul izotipului care nu au fost exprimate diferențiat prin tratament la șoareci cu dietă cu conținut scăzut de fibre.
Pacienții care au raportat un aport suficient de fibre alimentare ( n = 37 din 128) au demonstrat o SSP îmbunătățită față de cei cu un aport insuficient de fibre alimentare (SFP mediană nu a fost atinsă față de 13 luni;Fig. 3Așitabelul 1). După ajustarea pentru factorii clinici, fiecare creștere cu 5 g a aportului zilnic de fibre alimentare a corespuns cu un risc cu 30% mai mic de progresie sau deces (tabelul 1). Asocieri similare au fost observate la evaluarea aportului de fibre alimentare în raport cu șansele de răspuns la ICB (tabelul 1). Efectul protector observat al aportului de fibre alimentare în relație cu PFS și răspuns a rămas consecvent în rândul subgrupului de pacienți tratați cu monoterapie anti-PD-1, cu excluderea pacienților care au raportat utilizarea recentă a antibioticelor, având în vedere impactul cunoscut al acestora asupra răspunsului ICB (32) . ) ( tabelele S11 și S12 ). Nu am observat diferențe substanțiale în compoziția microbiotei intestinale la cei care au raportat un aport suficient de fibre față de insuficient, așa cum a fost evaluat prin secvențierea 16S și metagenomică ( fig. S11 și tabelul S9 ); cu toate acestea, acest lucru nu este neașteptat, având în vedere provocările cunoscute de izolare a asociațiilor de componente dietetice specifice de alți factori cunoscuți că afectează microbiota intestinală în cohortele umane observaționale ( 33 , 34 ).
După aceasta, am evaluat în continuare dacă aportul de fibre alimentare și utilizarea probioticelor pot afecta împreună rezultatele clinice la pacienții tratați cu ICB, având în vedere potențialele asocieri dintre acești factori. În această cohortă, pacienții cu aport suficient de fibre alimentare au fost oarecum mai probabil să ia probiotice decât cei care raportează un aport insuficient de fibre alimentare (35 față de 27%; tabel S1 ). Am evaluat efectele aditive potențiale într-o variabilă combinată comparând patru grupuri de pacienți – inclusiv cei care raportează un aport insuficient de fibre alimentare fără utilizarea probiotice (53%), cei care raportează un aport insuficient de fibre alimentare cu utilizarea probiotice (19%), cei care raportează suficiente fibre alimentare. aportul fără utilizare de probiotice (18%) și cei care raportează un aport suficient de fibre alimentare cu utilizarea de probiotice (10%) ( n = 123 de pacienți în total;Fig. 3B). Au fost observate diferențe de rezultate între grupuri (Fig. 3B), cu PFS semnificativ mai lungă observată la pacienții care au raportat un aport suficient de fibre alimentare și nicio utilizare de probiotice în comparație cu toate celelalte grupuri (SFP mediană nu a fost atinsă față de 13 luni;Fig. 3Bșitabelul 1). Au fost observate asocieri pozitive similare pentru răspunsul ICB la pacienții care au raportat un aport suficient de fibre alimentare și nicio utilizare a probioticelor în comparație cu toate celelalte grupuri ( n = 123; 82 față de 59% respondenți;tabelul 1și tabelele S11 și S12 ). Diversitatea microbiană alfa și abundența familiei Ruminococcaceae și a genului Faecalibacterium au fost, de asemenea, numeric mai mari la pacienții cu aport suficient de fibre alimentare și fără utilizare de probiotice, deși doar 18% dintre pacienți au îndeplinit aceste criterii și rezultatele nu au atins semnificație statistică ( fig. S12 ).
Intrigați de aceste descoperiri, am examinat în continuare dacă modularea fibrelor alimentare ar putea îmbunătăți răspunsul terapeutic la ICB în modelele preclinice de melanom. În aceste studii, șoarecii C57BL/6 SPF găzduiți în mod convențional au primit o dietă standard bogată în fibre din cereale integrale (17,6% fibre) față de o dietă săracă în fibre (2% fibre) (29), provocați cu tumori de melanom murin ( 35 ) și tratate cu terapie anti-PD-1 versus controlul izotipului (Fig. 3C). Șoarecii care au primit o dietă bogată în fibre au demonstrat creșterea întârziată a tumorii în comparație cu șoarecii care au primit o dietă săracă în fibre atunci când au fost tratați cu anti-PD-1 (Fig. 3D). Aceste constatări au fost recapitulate în modele tumorale suplimentare ( figurile S13 și S14 ). În schimb, nu a existat niciun efect al dietei bogate în fibre versus sărac în fibre asupra răspunsului la terapia anti-PD-1 la șoarecii fără germeni, ceea ce susține ipoteza că efectul acestei intervenții alimentare asupra eficacității tratamentului este dependent de microbiotă ( fig. S13 ). Profilarea microbiomului intestinal a relevat diferențe semnificative în structura comunității șoarecilor hrăniți cu diete bogate în fibre față de dietele sărace în fibre (Fig. 3E) și diferențe taxonomice între grupuri ( fig. S15 ).
Profilul metabolomic al scaunului a evidențiat, de asemenea, niveluri semnificativ mai mari de propionat de acid gras cu lanț scurt (SCFA) la șoarecii care au primit o dietă bogată în fibre, deși nu au fost observate diferențe semnificative în nivelurile SCFA în ansamblu (fig. S16 ) . Profilarea imună prin citometrie în flux a tumorilor la șoarecii tratați a relevat o frecvență semnificativ mai mare a celulelor T CD4 + în general (și a celor care exprimă PD-1) în tumorile șoarecilor cu diete bogate în fibre versus diete sărace ( fig. S17 , A și B) . ). Apoi am efectuat secvențierea ARN a limfocitelor CD45 + care infiltrează tumorile (TIL) și am observat o expresie semnificativ mai mare a genelor legate de activarea celulelor T și răspunsul la interferon la șoarecii care au primit o dietă bogată în fibre, comparativ cu o dietă săracă în fibre în cadrul tratamentului cu anti-PD. -1 (Fig. 3,,FFșiși G,Gși tabelele S13 și S14 ). În plus, analiza în rețea a datelor murine a sugerat că familia de bacterii Ruminococcaceae care fermenta fibrele poate contribui la efectele fibrelor asupra imunității antitumorale prin afectarea căilor de activare a celulelor T, precum și acumularea de celule T în tumoră, inclusiv celulele T inductibile. co-stimulator (ICOS) – care exprimă celulele T CD8 + și CD4 + ( fig. S17 , C la H ).
Împreună, aceste date au implicații importante. Arătăm că fibrele alimentare și utilizarea probioticelor, factori despre care se știe că afectează microbiomul intestinal, sunt asociate cu rezultate diferențiate ale ICB. Deși cauzalitatea nu poate fi abordată din cohorta umană observațională, unde pot exista factori de confuzie nemăsurați, modelele noastre preclinice susțin ipoteza că fibrele alimentare și probioticele modulează microbiomul și că imunitatea antitumorală este afectată la șoarecii care primesc o dietă cu conținut scăzut de fibre și la cei care primesc probiotice. — cu suprimarea răspunsurilor intratumorale ale celulelor T IFN-γ în ambele cazuri.
Există numeroase provocări pentru a descifra cum să folosiți cel mai bine microbiomul pentru a optimiza rezultatele pacienților, începând cu ce să vizați – caracteristici selectate sau funcția comunității – și dacă acest lucru poate fi realizat în siguranță prin suplimente sau abordări dietetice mai cuprinzătoare. Mai multe studii anterioare au arătat că creșterile controlate ale aportului de fibre alimentare pot modula microbiomul intestinal, dar și că variația interindividuală a microbiomului intestinal determină efecte diferențiate ale fibrelor specifice (și prebioticelor) asupra metabolismului gazdei (36 – 40 ) . Studiile de intervenție alimentară în curs de desfășurare în cadrul ICB sunt esențiale pentru a stabili dacă o schimbare a dietei țintită și realizabilă la inițierea ICB poate îmbunătăți în mod sigur și eficient rezultatele ( NCT04645680 ). Deși constatările noastre sugerează că utilizarea nedirecționată a probioticelor disponibile comercial poate fi dăunătoare în cadrul ICB, este justificat un studiu suplimentar al probioticelor sau al consorțiilor bacteriene concepute și țintit rațional, pe baza datelor timpurii promițătoare ale acestei abordări ( 22-24 ) .
Unele analize din cohorta actuală nu au fost adecvate pentru a evalua efectul deplin al acestor factori și este necesară o validare suplimentară în cohorte independente, cu o evaluare mai aprofundată și detaliată a aportului alimentar și utilizarea suplimentelor probiotice specifice, împreună cu studii mecanice suplimentare în modele preclinice. Cu toate acestea, aceste constatări notabile (și poate neașteptate) din studiile din această cohortă de pacienți observaționali sunt coroborate de studii paralele în modele preclinice cu perspective mecanice preliminare. În lumina acestor rezultate colective, obiceiurile alimentare și utilizarea suplimentelor probiotice ar trebui luate în considerare la pacienții care primesc ICB și în eforturile de a modula microbiota intestinală. Acești factori ar trebui evaluați mai atent în strategiile de îmbunătățire a rezultatelor cancerului.
Material suplimentar
material suplimentar
Click aici pentru a vizualiza. (5,0 M, pdf)
Tabelele suplimentare S2-S14
Click aici pentru a vizualiza. (318K, zip)
MULȚUMIRI
CNS recunoaște Institutul Parker pentru Imunoterapie Cancerului pentru timpul de finanțare dedicat analizei continue a acestui proiect. De asemenea, îi mulțumește pe MD Swartz, LB Piller și X. Du de la UTSPH pentru participarea lor în comitetul ei de teză. JLM recunoaște Atelierul de instruire pentru cercetarea transdisciplinară în energie și cercetarea cancerului R25CA203650. JLM și CRD recunosc Centrul MDACC pentru Echilibrul Energetic în Prevenirea Cancerului și Supraviețuirea. CRD recunoaște MDACC Bionutrition Core. Mulțumim colaboratorilor și personalului nostru de la LICI, NCI Microbiome and Genetics Core Facility și NCI Mouse Gnotobiotic Core Facility, Centrul Alkek pentru Metagenomics and Microbiome Research (CMMR) de la Baylor College of Medicine (inclusiv SJ Javornik Cregeen pentru rolul său în microbiom). prelucrarea datelor) și Cosmos ID pentru serviciile lor de înaltă calitate și în timp util de generare a datelor microbiomului. De asemenea, dorim să mulțumim Programului MD Anderson pentru Microbiom inovator și Cercetare Translațională (PRIME-TR) pentru sprijinirea analizei și interpretării rezultatelor microbiomului prezentate aici (JAW și NJA sunt directorul de program și, respectiv, directorul științific executiv pentru PRIME-TR) . Cel mai important, echipa de studiu dorește să mulțumească tuturor pacienților care și-au contribuit cu timpul, eșantioanele și datele la această cercetare.
Finanțarea:
Acest studiu a primit sprijin de la Institutul Național de Sănătate grant 1R01 CA219896-01A1 (JAW); Grant 201332 al Fundației Binaționale pentru Știință SUA-Israel (JAW); grantul Melanoma Research Alliance 4022024 (JAW); Asociația Americană pentru Cercetarea Cancerului Stand Up to Cancer grant SU2C-AACR-IRG-19-17 (JAW); programul Andrew Sabin Family Fellows (JAW și CRD); Programul Melanom Moon Shots al MD Anderson Cancer Center (JAW, JLM, CRD, MAD, HAT, JEG și EMB); și Melanoma Research Alliance grant 564449 (LC, JAW și JLM). Autorii au primit în plus sprijin din partea Departamentului de Apărare W81XWH 16 1 0121 (JAW); Grantul pentru Programul de Cercetare Multidisciplinar al MD Anderson Cancer Center (JAW); Institutul Parker pentru Imunoterapia Cancerului de la MD Anderson Cancer Center (JAW, HAT, PS și JPA); Premiul Societății Americane de Oncologie Clinică și Conquer Cancer Foundation pentru Dezvoltarea Carierei AWD0000627 (JLM); Fundația Elkins (JLM); Fundația Seerave (JLM); Grantul Fundației Rising Tide AWD00004505 (JLM); grantul Mark Foundation AWD00004538 (JLM); Fondul Longenbaugh-Torian (JLM); MD Anderson Cancer Center SPORE în Melanom P50CA221703 (MAD, HAT, ICG, JAW, SPP, JEL, JEG, AJL și JLM); MD Anderson Physician Scientist Program (JLM); Institutul de Cercetare a Cancerului Irvington Fellowship Program (MV); Prevenirea cancerului și Institutul de Cercetare din Texas Programul de instruire pentru cercetare RP170067 (APC, JT și JZ); Prevenirea Cancerului și Institutul de Cercetare din Texas Programul de Formare pentru Cercetare RP210028 (LMK); Departamentul de Stat al SUA, Biroul pentru Afaceri Educaționale și Culturale (APC); Comisia Fulbright Franco-Americană (APC); Prevenirea Cancerului și Institutul de Cercetare din Texas Programul de Formare pentru Cercetare RP160097 (XZ); National Health and Medical Research Council of Australia CJ Martin Early Career Fellowship grant 1148680 (MCA); National Institutes of Health T32 CA 009599 (MGW și BAH); Grantul de sprijin al Centrului de Cancer al MD Anderson NCI P30 CA016672 (MGW, BAH, CRD, KC-D. și CBP); Grantul Institutului Național de Sănătate 1F32CA260769–01 (G.Mo.); bursa de cercetare postdoctorală Charles A. King Trust (YY și CH); John M. Skibber Endowed Professorship (JEG); Michael and Patricia Melanoma Research Endowment (JEG); Grantul Institutului Național de Sănătate R0AI143886 (JH); Columbia University Health Sciences NCI Cancer Center Grant de sprijin P30 CA013696 (JH); Grantul Institutului Național de Sănătate R01HL124112 (RRJ); Institutul de Prevenire și Cercetare a Cancerului din Texas acordă RR160089 (RRJ); Grantul Institutului Național de Sănătate R01AI109294 (SSW); Grantul Institutului Național de Sănătate R01AI133822 (SSW); Richard E. Haynes Distinguished Professor in Clinical Cancer Prevention (LC); Grantul Societății Americane de Cancer RSG-17–049-01-NEC (CRD ); Programul de Cercetare Intramurală a Institutului Național de Sănătate (EP-G., C.-PD și G.Me.); Premiul FLEX Synergy de la Centrul Național de Cercetare a Cancerului (EP-G., C.-PD și G.Me.); Programul de Cercetare Intramurală a Institutului Național al Cancerului (JAM, MV, JHB, RRR și GT); Dr. Miriam și Sheldon G. Adelson Medical Research Foundation (MAD); Grant 134148-MRAT-19-168-01 (MAD); AIM at Melanoma Foundation (MAD); grantul Institutului Național de Sănătate/Institutului Național al Cancerului 1 P50 CA221703–02 (MAD); Grantul Institutului Național de Sănătate/Institutului Național al Cancerului 1U54CA224070–03 (MAD); Cancer Fighters of Houston (MAD); și Catedra Anne și John Mendelsohn pentru Cercetarea Cancerului (MAD).
Note de subsol
Interese concurente:JAW, VG și MCA sunt inventatori ai brevetului WO2020106983A1 depus de Consiliul Regents, Sistemul Universității din Texas și Institutul Gustav Roussy, care acoperă metode și compoziții pentru tratarea cancerului și pentru prezicerea răspunsului unui subiect la terapia combinată cu inhibitori ai punctelor de control. JAW și VG sunt inventatori, iar CNS este un colaborator la o cerere de brevet SUA (PCT/US17/53.717) depusă de Centrul de Cancer MD Anderson de la Universitatea din Texas, care acoperă metode de îmbunătățire a răspunsurilor ICB prin modularea microbiomului. JAW și RRJ sunt inventatori pe brevetul WO2020150429A1 depus de Consiliul Regents, Sistemul Universității din Texas, care acoperă metode și compoziții pentru tratarea colitei asociate cu inhibitor al punctului de control imun (ICI) la un subiect prin administrarea de materii fecale de la un donator sănătos. la subiect. RRJ este un inventator al brevetului WO2016086161A1 depus de Memorial Sloan Kettering Cancer Center, care acoperă compoziții și metode pentru creșterea abundenței bacteriilor comensale aparținând ordinului Clostridiales care sunt asociate cu reducerea bolii letale de grefă contra gazdă și supraviețuirea globală îmbunătățită după os. transplant de măduvă sau de celule stem hematopoietice. RRJ este un inventator pe brevetul WO2017041039A1 depus de Memorial Sloan Kettering Cancer Center care acoperă metode și compoziții pentru reducerea riscului de recidivă a cancerului la un subiect care a primit tratament pentru cancer. JAW raportează compensații pentru biroul vorbitorului și onorariile de la Imedex, Dava Oncology, Omniprex, Illumina, Gilead, PeerView, Physician Education Resource, Med Immune și Bristol-Myers Squibb și servește ca consultant și/sau membru al consiliului consultativ pentru Roche/Genentech, Novartis, AstraZeneca, GlaxoSmithKline, Bristol-Myers Squibb, Merck, Biothera Pharmaceuticals, Microbiome DX și Micronoma. JAW primește, de asemenea, sprijin pentru cercetare de la GlaxoSmithKline, Roche/Genentech, Bristol-Myers Squibb și Novartis. VG raportează onorari de la Expert Connect și Kansas Society of Clinical Oncology. JLM raportează participarea la consiliul consultativ și onorariile de la Bristol-Myers Squibb, Merck și Roche/Genentech. MCA raportează participarea consiliului consultativ, onorariile și finanțarea cercetării instituției lor de la MSD Australia, în afara lucrării depuse, și cercetarea contractuală pentru BMS Australia, în afara lucrării curente. APC este angajat și deținător de capital la Immunai. APC servește ca membru consultativ și deține capitaluri proprii în Vastbiome. G.Mo. este un coinventor al brevetelor din SUA (PCT/US2019/022194, PCT/US2020/029556 și PCT/US2020/046050) care nu au legătură cu conținutul acestei lucrări. MIR raportează un post de consultant plătit pentru AMGEN și calitate de consultant și consiliu consultativ plătit pentru MERCK. ICG raportează sprijin de cercetare de la Bristol-Myers Squibb și Merck. ICG servește ca consultant pentru Bristol-Myers Squibb, Array și Novartis. ARN primește finanțare pentru cercetare de la Merck, Bristol-Myers Squibb, Genentech, Novartis, și Iovance. JEG este consultant și/sau face parte din consiliul consultativ pentru Merck, Regeneron, Syndex, Novartis și Bristol-Myers Squibb, fără legătură cu conținutul acestei lucrări. RRJ este consilier și deține acțiuni în Seres Therapeutics și Kaleido Biosciences; face parte din consiliul consultativ al MaaT Pharma, LISCure Biosciences și Prolacta Biosciences; și oferă consultanță pentru Davolterra, Merck, Microbiome DX și Karius. CH face parte din consiliul consultativ științific pentru Seres Therapeutics și Empress Therapeutics. MKW face parte din consiliile consultative ale Merck, Pfizer, Bristol Myers Squibb, Regeneron, EMD-Serono, ExiCure, Castle Biosciences și Adagene. HAT este consultant pentru BMS, Merck, Novartis, Genentech, Eisai, Iovance, Karyopharm și Pfizer și raportează finanțarea cercetării către instituții de la BMS, Merck, Novartis, Genentech, GSK și Dragonfly. AD servește ca consultant pentru Nektar, MultiVir, Idera, Array și Bristol-Myers Squibb. PS raportează consultanță sau deținerea de acțiuni sau consiliu consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Affini-T, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Catalio, Codiak, Constellation, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Glympse, Hummingbird, ImaginAb,,, Jounce, JSL Health, Lava Therapeutics, Lytix, Marker, Oncolytics, PBM Capital, Phenomic AI, Polaris Pharma, Sporos, Time Bioventures, Trained Therapeutic, Two Bear Capital și Venn Biosciences. JPA raportează consultanță, deținerea de acțiuni sau calitatea de membru al consiliului consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Codiak, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Hummingbird, ImaginAb, Jounce, Lava Therapeutics, PBM, Capital Marker , Phenomic AI, Polaris Pharma, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. MAD a fost consultant la Roche/Genentech, Array, Pfizer, Novartis, BMS, GSK, Sanofi-Aventis, Vaccinex, Apexigen, Eisai și ABM Therapeutics și a fost cercetătorul principal al granturilor de cercetare pentru MD Anderson de la Roche/ Genentech, GSK, Sanofi-Aventis, Merck, Myriad și Oncothyreon. PH face parte din consiliul consultativ științific pentru Dragonfly și Immatics. MIR face parte din consiliul consultativ pentru melanom al Merck și este consultant plătit pentru AMGEN și Merck. SPP raportează sprijinul instituțional pentru studii clinice de la NCI, Merck și Bristol Myers Squibb în timpul desfășurării studiului; sprijin instituțional pentru studii clinice de la Reata Pharmaceuticals, Novartis, Deciphera, Provectus Biopharmaceuticals, Foghorn Therapeutics, TriSalus Life Sciences și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. este consilier și deține acțiuni în Seres Therapeutics și Kaleido Biosciences; face parte din consiliul consultativ al MaaT Pharma, LISCure Biosciences și Prolacta Biosciences; și oferă consultanță pentru Davolterra, Merck, Microbiome DX și Karius. CH face parte din consiliul consultativ științific pentru Seres Therapeutics și Empress Therapeutics. MKW face parte din consiliile consultative ale Merck, Pfizer, Bristol Myers Squibb, Regeneron, EMD-Serono, ExiCure, Castle Biosciences și Adagene. HAT este consultant pentru BMS, Merck, Novartis, Genentech, Eisai, Iovance, Karyopharm și Pfizer și raportează finanțarea cercetării către instituții de la BMS, Merck, Novartis, Genentech, GSK și Dragonfly. AD servește ca consultant pentru Nektar, MultiVir, Idera, Array și Bristol-Myers Squibb. PS raportează consultanță sau deținerea de acțiuni sau consiliu consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Affini-T, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Catalio, Codiak, Constellation, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Glympse, Hummingbird, ImaginAb,,, Jounce, JSL Health, Lava Therapeutics, Lytix, Marker, Oncolytics, PBM Capital, Phenomic AI, Polaris Pharma, Sporos, Time Bioventures, Trained Therapeutic, Two Bear Capital și Venn Biosciences. JPA raportează consultanță, deținerea de acțiuni sau calitatea de membru al consiliului consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Codiak, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Hummingbird, ImaginAb, Jounce, Lava Therapeutics, PBM, Capital Marker , Phenomic AI, Polaris Pharma, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. MAD a fost consultant la Roche/Genentech, Array, Pfizer, Novartis, BMS, GSK, Sanofi-Aventis, Vaccinex, Apexigen, Eisai și ABM Therapeutics și a fost cercetătorul principal al granturilor de cercetare pentru MD Anderson de la Roche/ Genentech, GSK, Sanofi-Aventis, Merck, Myriad și Oncothyreon. PH face parte din consiliul consultativ științific pentru Dragonfly și Immatics. MIR face parte din consiliul consultativ pentru melanom al Merck și este consultant plătit pentru AMGEN și Merck. SPP raportează sprijinul instituțional pentru studii clinice de la NCI, Merck și Bristol Myers Squibb în timpul desfășurării studiului; sprijin instituțional pentru studii clinice de la Reata Pharmaceuticals, Novartis, Deciphera, Provectus Biopharmaceuticals, Foghorn Therapeutics, TriSalus Life Sciences și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. este consilier și deține acțiuni în Seres Therapeutics și Kaleido Biosciences; face parte din consiliul consultativ al MaaT Pharma, LISCure Biosciences și Prolacta Biosciences; și oferă consultanță pentru Davolterra, Merck, Microbiome DX și Karius. CH face parte din consiliul consultativ științific pentru Seres Therapeutics și Empress Therapeutics. MKW face parte din consiliile consultative ale Merck, Pfizer, Bristol Myers Squibb, Regeneron, EMD-Serono, ExiCure, Castle Biosciences și Adagene. HAT este consultant pentru BMS, Merck, Novartis, Genentech, Eisai, Iovance, Karyopharm și Pfizer și raportează finanțarea cercetării către instituții de la BMS, Merck, Novartis, Genentech, GSK și Dragonfly. AD servește ca consultant pentru Nektar, MultiVir, Idera, Array și Bristol-Myers Squibb. PS raportează consultanță sau deținerea de acțiuni sau consiliu consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Affini-T, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Catalio, Codiak, Constellation, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Glympse, Hummingbird, ImaginAb,,, Jounce, JSL Health, Lava Therapeutics, Lytix, Marker, Oncolytics, PBM Capital, Phenomic AI, Polaris Pharma, Sporos, Time Bioventures, Trained Therapeutic, Two Bear Capital și Venn Biosciences. JPA raportează consultanță, deținerea de acțiuni sau calitatea de membru al consiliului consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Codiak, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Hummingbird, ImaginAb, Jounce, Lava Therapeutics, PBM, Capital Marker , Phenomic AI, Polaris Pharma, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. MAD a fost consultant la Roche/Genentech, Array, Pfizer, Novartis, BMS, GSK, Sanofi-Aventis, Vaccinex, Apexigen, Eisai și ABM Therapeutics și a fost cercetătorul principal al granturilor de cercetare pentru MD Anderson de la Roche/ Genentech, GSK, Sanofi-Aventis, Merck, Myriad și Oncothyreon. PH face parte din consiliul consultativ științific pentru Dragonfly și Immatics. MIR face parte din consiliul consultativ pentru melanom al Merck și este consultant plătit pentru AMGEN și Merck. SPP raportează sprijinul instituțional pentru studii clinice de la NCI, Merck și Bristol Myers Squibb în timpul desfășurării studiului; sprijin instituțional pentru studii clinice de la Reata Pharmaceuticals, Novartis, Deciphera, Provectus Biopharmaceuticals, Foghorn Therapeutics, TriSalus Life Sciences și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. face parte din consiliile consultative ale Merck, Pfizer, Bristol Myers Squibb, Regeneron, EMD-Serono, ExiCure, Castle Biosciences și Adagene. HAT este consultant pentru BMS, Merck, Novartis, Genentech, Eisai, Iovance, Karyopharm și Pfizer și raportează finanțarea cercetării către instituții de la BMS, Merck, Novartis, Genentech, GSK și Dragonfly. AD servește ca consultant pentru Nektar, MultiVir, Idera, Array și Bristol-Myers Squibb. PS raportează consultanță sau deținerea de acțiuni sau consiliu consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Affini-T, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Catalio, Codiak, Constellation, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Glympse, Hummingbird, ImaginAb,,, Jounce, JSL Health, Lava Therapeutics, Lytix, Marker, Oncolytics, PBM Capital, Phenomic AI, Polaris Pharma, Sporos, Time Bioventures, Trained Therapeutic, Two Bear Capital și Venn Biosciences. JPA raportează consultanță, deținerea de acțiuni sau calitatea de membru al consiliului consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Codiak, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Hummingbird, ImaginAb, Jounce, Lava Therapeutics, PBM, Capital Marker , Phenomic AI, Polaris Pharma, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. MAD a fost consultant la Roche/Genentech, Array, Pfizer, Novartis, BMS, GSK, Sanofi-Aventis, Vaccinex, Apexigen, Eisai și ABM Therapeutics și a fost cercetătorul principal al granturilor de cercetare pentru MD Anderson de la Roche/ Genentech, GSK, Sanofi-Aventis, Merck, Myriad și Oncothyreon. PH face parte din consiliul consultativ științific pentru Dragonfly și Immatics. MIR face parte din consiliul consultativ pentru melanom al Merck și este consultant plătit pentru AMGEN și Merck. SPP raportează sprijinul instituțional pentru studii clinice de la NCI, Merck și Bristol Myers Squibb în timpul desfășurării studiului; sprijin instituțional pentru studii clinice de la Reata Pharmaceuticals, Novartis, Deciphera, Provectus Biopharmaceuticals, Foghorn Therapeutics, TriSalus Life Sciences și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. face parte din consiliile consultative ale Merck, Pfizer, Bristol Myers Squibb, Regeneron, EMD-Serono, ExiCure, Castle Biosciences și Adagene. HAT este consultant pentru BMS, Merck, Novartis, Genentech, Eisai, Iovance, Karyopharm și Pfizer și raportează finanțarea cercetării către instituții de la BMS, Merck, Novartis, Genentech, GSK și Dragonfly. AD servește ca consultant pentru Nektar, MultiVir, Idera, Array și Bristol-Myers Squibb. PS raportează consultanță sau deținerea de acțiuni sau consiliu consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Affini-T, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Catalio, Codiak, Constellation, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Glympse, Hummingbird, ImaginAb,,, Jounce, JSL Health, Lava Therapeutics, Lytix, Marker, Oncolytics, PBM Capital, Phenomic AI, Polaris Pharma, Sporos, Time Bioventures, Trained Therapeutic, Two Bear Capital și Venn Biosciences. JPA raportează consultanță, deținerea de acțiuni sau calitatea de membru al consiliului consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Codiak, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Hummingbird, ImaginAb, Jounce, Lava Therapeutics, PBM, Capital Marker , Phenomic AI, Polaris Pharma, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. MAD a fost consultant la Roche/Genentech, Array, Pfizer, Novartis, BMS, GSK, Sanofi-Aventis, Vaccinex, Apexigen, Eisai și ABM Therapeutics și a fost cercetătorul principal al granturilor de cercetare pentru MD Anderson de la Roche/ Genentech, GSK, Sanofi-Aventis, Merck, Myriad și Oncothyreon. PH face parte din consiliul consultativ științific pentru Dragonfly și Immatics. MIR face parte din consiliul consultativ pentru melanom al Merck și este consultant plătit pentru AMGEN și Merck. SPP raportează sprijinul instituțional pentru studii clinice de la NCI, Merck și Bristol Myers Squibb în timpul desfășurării studiului; sprijin instituțional pentru studii clinice de la Reata Pharmaceuticals, Novartis, Deciphera, Provectus Biopharmaceuticals, Foghorn Therapeutics, TriSalus Life Sciences și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. JSL Health, Lava Therapeutics, Lytix, Marker, Oncolytics, PBM Capital, Phenomic AI, Polaris Pharma, Sporos, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. JPA raportează consultanță, deținerea de acțiuni sau calitatea de membru al consiliului consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Codiak, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Hummingbird, ImaginAb, Jounce, Lava Therapeutics, PBM, Capital Marker , Phenomic AI, Polaris Pharma, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. MAD a fost consultant la Roche/Genentech, Array, Pfizer, Novartis, BMS, GSK, Sanofi-Aventis, Vaccinex, Apexigen, Eisai și ABM Therapeutics și a fost cercetătorul principal al granturilor de cercetare pentru MD Anderson de la Roche/ Genentech, GSK, Sanofi-Aventis, Merck, Myriad și Oncothyreon. PH face parte din consiliul consultativ științific pentru Dragonfly și Immatics. MIR face parte din consiliul consultativ pentru melanom al Merck și este consultant plătit pentru AMGEN și Merck. SPP raportează sprijinul instituțional pentru studii clinice de la NCI, Merck și Bristol Myers Squibb în timpul desfășurării studiului; sprijin instituțional pentru studii clinice de la Reata Pharmaceuticals, Novartis, Deciphera, Provectus Biopharmaceuticals, Foghorn Therapeutics, TriSalus Life Sciences și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. JSL Health, Lava Therapeutics, Lytix, Marker, Oncolytics, PBM Capital, Phenomic AI, Polaris Pharma, Sporos, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. JPA raportează consultanță, deținerea de acțiuni sau calitatea de membru al consiliului consultativ pentru Achelois, Adaptive Biotechnologies, Apricity, BioAtla, BioNTech, Candel Therapeutics, Codiak, Dragonfly, Earli, Enable Medicine, Hummingbird, ImaginAb, Jounce, Lava Therapeutics, PBM, Capital Marker , Phenomic AI, Polaris Pharma, Time Bioventures, Trained Therapeutix, Two Bear Capital și Venn Biosciences. MAD a fost consultant la Roche/Genentech, Array, Pfizer, Novartis, BMS, GSK, Sanofi-Aventis, Vaccinex, Apexigen, Eisai și ABM Therapeutics și a fost cercetătorul principal al granturilor de cercetare pentru MD Anderson de la Roche/ Genentech, GSK, Sanofi-Aventis, Merck, Myriad și Oncothyreon. PH face parte din consiliul consultativ științific pentru Dragonfly și Immatics. MIR face parte din consiliul consultativ pentru melanom al Merck și este consultant plătit pentru AMGEN și Merck. SPP raportează sprijinul instituțional pentru studii clinice de la NCI, Merck și Bristol Myers Squibb în timpul desfășurării studiului; sprijin instituțional pentru studii clinice de la Reata Pharmaceuticals, Novartis, Deciphera, Provectus Biopharmaceuticals, Foghorn Therapeutics, TriSalus Life Sciences și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse. și Seattle Genetics; onorariile consiliului consultativ de la Castle Biosciences și TriSalus Life Sciences; onorari ca lider de grup de discuții între egali pentru Merck; și onorari pentru serviciul ca președinte al Comitetului internațional de monitorizare a datelor pentru Immunocore, în afara lucrării depuse.
Disponibilitatea datelor și a materialelor: Datele brute de secvențiere și toate datele umane relevante necesare pentru reproducerea rezultatelor sunt disponibile în Arhiva de citire a secvenței NCBI sub ID BioProject PRJNA770295. Toate datele de secvențiere analizate sunt disponibile în materialele suplimentare .
REFERINȚE ȘI NOTE
1.
Ribas A, Wolchok JD, Science 359 , 1350–1355 (2018). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]2.
Routy B și colab., Science 359 , 91–97 (2018). [ PubMed ] [ Google Scholar ]3.
Matson V și colab., Science 359 , 104–108 (2018). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]4.
Gopalakrishnan V și colab., Science 359 , 97–103 (2018). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]5.
Frankel AE și colab., Neoplasia 19 , 848–855 (2017). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]6.
Peters BA şi colab., Genome Med 11 , 61 (2019). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]7.
Andrews MC şi colab., Nat. Med 27 , 1432–1441 (2021). [ PubMed ] [ Google Scholar ]8.
Wu GD și colab., Science 334 , 105–108 (2011). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]9.
McDonald D și colab., mSystems 3 , e00031–18 (2018). [ Google Scholar ]10.
Maier L și colab., Nature 555 , 623–628 (2018). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]11.
Suez J și colab., Cell 174 , 1406–1423.e16 (2018). [ Google Scholar ]12.
Willing BP, Russell SL, Finlay BB, Nat. Rev. Microbiol 9 , 233–243 (2011). [ PubMed ] [ Google Scholar ]13.
Asnicar F şi colab., Nat. Med 27 , 321–332 (2021). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]14.
Rothschild D și colab., Nature 555 , 210–215 (2018). [ PubMed ] [ Google Scholar ]15.
Eisenhauer EA şi colab., Eur. J. Cancer 45 , 228–247 (2009). [ PubMed ] [ Google Scholar ]16.
Thompson FE, Midthune D, Kahle L, Dodd KW, Nutr J 147 , 1226–1233 (2017). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]17.
National Cancer Institute, Dietary Screener Questionnaire (DSQ) in the NHANES 2009–10: Data processing and scoring procedures (2019); https://epi.grants.cancer.gov/nhanes/dietscreen/scoring .18.
Gharaibeh RZ, Jobin C, Gut 68 , 385–388 (2019). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]19.
Baruch EN și colab., Science 371 , 602–609 (2021). [ PubMed ] [ Google Scholar ]20.
Davar D și colab., Science 371 , 595–602 (2021). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]21.
Arthur JC şi colab., Sci. Rep 3 , 2868 (2013). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]22.
Tomita Y şi colab., Cancer Immunol. Res 8 , 1236–1242 (2020). [ PubMed ] [ Google Scholar ]23.
Sivan A și colab., Science 350 , 1084–1089 (2015). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]24.
Tanoue T și colab., Nature 565 , 600–605 (2019). [ PubMed ] [ Google Scholar ]25.
Flint HJ, Scott KP, Duncan SH, Louis P, Forano E, Gut Microbes 3 , 289–306 (2012). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]26.
den Besten G și colab., J. Lipid Res 54 , 2325–2340 (2013). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]27.
Poeker SA şi colab., Sci. Rep 8 , 4318 (2018). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]28.
Deci D şi colab., Am. J. Clin. Nutr 107 , 965–983 (2018). [ PubMed ] [ Google Scholar ]29.
Desai MS și colab., Cell 167 , 1339–1353.e21 (2016). [ Google Scholar ]30.
McQuade JL și colab., Lancet Oncol 19 , 310–322 (2018). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]31.
An Y şi colab., J. Transl. Med 18 , 235 (2020). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]32.
Pinato DJ și colab., JAMA Oncol 5 , 1774–1778 (2019). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]33.
Klurfeld DM și colab., Am. J. Physiol. Endocrinol. Metab 315 , E1087–E1097 (2018). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]34.
Makki K, Deehan EC, Walter J, Bäckhed F, Cell Host Microbe 23 , 705–715 (2018). [ PubMed ] [ Google Scholar ]35.
Pérez-Guijarro E şi colab., Nat. Med 26 , 781–791 (2020). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]36.
Michalak L şi colab., Nat. Commun 11 , 5773 (2020). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]37.
Oliver A și colab., mSystems 6 , e00115–21 (2021). [ Google Scholar ]38.
Leshem A, Segal E, Elinav E, mSystems 5 , e00665–20 (2020). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]39.
Murga-Garrido SM şi colab., Microbiome 9 , 117 (2021). [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]40.
Daniel CR, McQuade JL, Trends Cancer 5 , 521–524 (2019). [ PubMed ] [ Google Scholar ]