新型衰老中性粒细胞促进乳腺癌肺转移前免疫微环境形成的作用及关键机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81872317
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H1806.肿瘤免疫
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Breast cancer is the most common malignant tumor in women and tumor metastasis is the main cause of death. It has been reported that metastasis is closely linked to the formation of pre-metastastic immune niche. Immune cells are one of the major constitutes in the lung to affect metastasis formation, in which neutrophils play an significant role. Owning to neutrophils heterogeneity, numerous research results were inconsistent. In general, the specific mechanism of neutrophils in pre-metastastic immune niche formation need to be further clarified. Our previous animal studies found an accurate time point of breast cancer lung pre-metastastic immune niche, which was earlier than current literature. In addition, a novel group of aging neutrophils (Naging), which was firstly found in tumor, that promoting lung metastasis of breast cancer. Therefore, we set up lung metastatic MMTV-PyMT mammary tumour mouse model and cell lines induced mouse model to carry out a series of studies about pre-metastastic immune niche. The technology platforms comprise flow cytometry sorting, high-throughput transcriptome sequencing, multifactorial screening and living cell tracking in vivo etc. In these way we aim to elaborate the biological characteristics of Naging and its induction mechanism in vivo and in vitro; More crucially, we will uncover the underlying mechanism of Naging in breast cancer lung pre-metastastic immune niche formation; In addition we will evaluate its potential value by targeting Naging and tumor secretory aged inducing factor. Based on these findings, we put forward a scientific hypothesis "Aged inducing factor- A Novel Naging cell- pre-metastastic immune niche" that promotes lung metastasis in breast cancer. These studies will elucidate the roles and mechanisms of novel aging neutrophils subsets in lung metastasis of breast cancer. Furthermore, the subject study will enrich the theoretical knowledge about pre-metastastic immune niche and may help identify novel targets for effective prevention and immunotherapy for human breast cancer metastasis.
乳腺癌是女性最常见恶性肿瘤,转移是其致死主因,有研究提示转移发生与转移前免疫微环境形成密切相关,还报告中性粒细胞在其中具有重要作用,但因中性粒细胞异质性导致其机制存在争议。我们动物研究首次发现乳腺癌肺转移前免疫微环境形成的起始时间节点早于文献报道,与一群新型衰老中性粒细胞亚群(aging neutrophil,Naging)密切相关,还发现Naging能促进肺转移。为此,我们利用动物肺转移模型,拟通过流式细胞分选、高通量转录组测序、活细胞体内示踪等技术,系统性探索Naging在乳腺癌肺转移前免疫微环境形成初始的作用及关键机制;明确Naging生物学特性及其诱导机制;评价靶向干预Naging及其关键诱导因子对阻断乳腺癌肺转移的应用价值。由此提出“衰老诱导因子-新型Naging-转移前免疫微环境”促进乳腺癌肺转移的假说。项目完成将丰富转移前免疫微环境相关理论,为防治肿瘤转移提供新思路和新靶点。

结项摘要

乳腺癌是女性最常见恶性肿瘤,远处转移是其主要死因。其中三阴性乳腺癌是恶性程度最高、最易发生肺转移的乳腺癌亚型,是目前临床治疗的难点和热点。既往研究提示肿瘤转移发生与转移前免疫微环境形成密切相关,且免疫细胞参与其中,但机制尚不清。申请人前期发现一群新型衰老中性粒细胞亚群在三阴性乳腺癌转移中具有关键调控作用。基于此,申请人以三阴性乳腺癌转移前微环境为核心,围绕衰老中性粒细胞生物学功能,通过流式细胞分选、高通量转录组测序、活细胞体内示踪、扫描电镜、透射电镜等技术,开展以下工作:1).明确了乳腺癌肺转移前免疫微环境形成的关键时间节点;2).系统性分析了肺转移前微环境中免疫细胞构成,发现了衰老中性粒细胞是调控转移前免疫微环境的主导细胞;3).阐明了衰老中性粒细胞通过胞外捕获网促进乳腺癌肺转移的生物学特性;4).明确了肿瘤细胞通过分泌HMGB1激活TLR2-Myd88信号通路促进中性粒细胞衰老的关键机制;5).通过动物体内靶向干预治疗进一步揭示了衰老中性粒细胞促进三阴性乳腺癌肺转移的重要意义,并提出“衰老中性粒细胞通过胞外捕获网形成肿瘤转移前微环境进而促进乳腺癌肺转移”科学假说,临床转化提供了新的方向。在本项目的资助下,申请人围绕“乳腺癌转移前微环境”开展系列性研究,并发表相关SCI论文12篇,其中一区高质量SCI论文3篇;参加国内外相关学术会议20余次,其中作为会议摘要收录3次;获得国家发明专利1项;培养研究生5名,其中博士2名。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Multi-Omics Profiling Suggesting Intratumoral Mast Cells as Predictive Index of Breast Cancer Lung Metastasis.
多组学分析表明瘤内肥大细胞作为乳腺癌肺转移的预测指标
  • DOI:
    10.3389/fonc.2021.788778
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Frontiers in oncology
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Zhang L;Pan J;Wang Z;Yang C;Chen W;Jiang J;Zheng Z;Jia F;Zhang Y;Jiang J;Su K;Ren G;Huang J
  • 通讯作者:
    Huang J
Crosstalk between the peripheral nervous system and breast cancer influences tumor progression
周围神经系统和乳腺癌之间的串扰影响肿瘤进展
  • DOI:
    10.1016/j.bbcan.2022.188828
  • 发表时间:
    2022-10-26
  • 期刊:
    BIOCHIMICA ET BIOPHYSICA ACTA-REVIEWS ON CANCER
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Hu,Jianming;Chen,Wuzhen;Huang,Jian
  • 通讯作者:
    Huang,Jian
Construction of a MicroRNA-Based Nomogram for Prediction of Lung Metastasis in Breast Cancer Patients.
构建基于 MicroRNA 的列线图来预测乳腺癌患者的肺转移
  • DOI:
    10.3389/fgene.2020.580138
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Frontiers in genetics
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Zhang L;Pan J;Wang Z;Yang C;Huang J
  • 通讯作者:
    Huang J
Acetylcholine From Tuft Cells: The Updated Insights Beyond Its Immune and Chemosensory Functions
来自簇细胞的乙酰胆碱:免疫和化学感应功能之外的最新见解
  • DOI:
    10.3389/fcell.2020.00606
  • 发表时间:
    2020-07-07
  • 期刊:
    FRONTIERS IN CELL AND DEVELOPMENTAL BIOLOGY
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Pan, Jun;Zhang, Leyi;Huang, Jian
  • 通讯作者:
    Huang, Jian
CD62L(dim) Neutrophils Specifically Migrate to the Lung and Participate in the Formation of the Pre-Metastatic Niche of Breast Cancer.
CD62Ldim 中性粒细胞特异性迁移至肺部并参与乳腺癌转移前生态位的形成
  • DOI:
    10.3389/fonc.2020.540484
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Frontiers in oncology
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Wang Z;Yang C;Li L;Zhang Z;Pan J;Su K;Chen W;Li J;Qiu F;Huang J
  • 通讯作者:
    Huang J

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其他文献

高填方边坡失稳时间预测的实用模型
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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其他文献

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基于γδT细胞功能亚群的肿瘤免疫微环境重塑与干预
  • 批准号:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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