文献解读|J Hepatol(40.1):Setdb1抑制肝细胞癌中的抗肿瘤免疫和三级淋巴结构
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论文ID
原名:Setdb1 represses anti-tumor immunity and tertiary lymphoid structures in hepatocellular carcinoma
译名:Setdb1抑制肝细胞癌中的抗肿瘤免疫和三级淋巴结构
期刊:Journal of Hepatology
影响因子:40.1
发表时间:2026.07.16
DOI号:10.1016/j.jhep.2026.07.007
背 景
三级淋巴结构(TLS)是异位淋巴组织,形成于非淋巴组织中,例如肿瘤微环境和慢性炎症部位。在癌症中,TLS通过促进多种免疫细胞的募集和激活,在抗肿瘤免疫中发挥着重要作用。淋巴毒素通路已证实能够激活CXC基序趋化因子配体13(CXCL13)、CC基序趋化因子配体19(CCL19)和CC基序趋化因子配体21(CCL21)等趋化因子的表达,并促进免疫细胞募集形成TLS。TLS为抗原呈递细胞(APC)提供了一个平台,使其能够有效地将肿瘤抗原呈递给T细胞,并促进肿瘤特异性T细胞应答的产生。在胰腺癌中,白细胞介素33(IL-33)通过激活2型固有淋巴细胞诱导TLS的形成。重要的是,TLS支持B细胞成熟为浆细胞,从而产生针对肿瘤相关抗原的抗体。近年来,不同类型癌症的空间转录组分析提供了大量数据,但目前对TLS形成的调控机制的了解仍然有限。已有报道表明,SET结构域分叉组蛋白赖氨酸甲基转移酶1(Setdb1)通过CD8+ T细胞参与黑色素瘤抗肿瘤免疫的调控。然而,Setdb1是否调控肿瘤微环境(TME)中其他免疫细胞的功能尚不清楚。
实验设计

结 果
01
Setdb1在肝细胞癌中的致癌作用
为了研究Setdb1在肝细胞癌(HCC)抗肿瘤免疫中的作用,研究团队首先检测了其对肿瘤生长的影响。他们利用CRISPR技术在Akt/NRAS(G12V) HCC模型中敲低了Setdb1(图1A-F)。Setdb1的减少显著抑制了肿瘤生长和Afp表达,延长了动物的生存期,减轻了肝脂肪变性,并恢复了组织结构(图1B-F)。作为对照,将CRISPR/sgSetdb1注射到正常C57小鼠体内未引起明显变化(补充图S1A-B)。他们进一步在Setdb1 loxp/+;Alb-Cre小鼠模型中进行了测试,该模型是通过水动力注射Akt/NRAS(G12V)实现的。结果表明,Setdb1肝脏条件性敲除(Setdb1 CKO)也抑制了HCC的生长(图1G-H)。TCGA分析结果表明,与邻近组织相比,Setdb1在HCC组织中高表达,且其高表达与较差的生存率相关。这些结果表明Setdb1在HCC中发挥致癌作用.

图1. Setdb1缺失抑制Akt/NRAS驱动的HCC。
(A) HCC小鼠模型构建示意图,采用CRISPR/Cas9系统,通过水动力注射Akt/NRAS(G12V)(含或不含sgSetdb1)。(B) Akt/NRAS小鼠肝脏的代表性图像(每组n=12)。(C) Akt/NRAS小鼠肝脏的免疫印迹分析。(D) Akt/NRAS小鼠肝脏的H&E染色代表性图像。(E) Akt/NRAS小鼠血清(每组n=3)中甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)以及肝脏(每组n=9)中Afp的定量分析。(F)生存分析。 (G-H)经水动力注射 Akt/NRAS 系统后Setdb1肝脏条件性敲除小鼠肝脏的代表性图像、免疫印迹结果和 H&E 染色图像。
02
Setdb1缺失诱导免疫球蛋白表达
为了探究Setdb1调控HCC的潜在机制,他们首先对图1B中的肿瘤组织进行了转录组分析(RNA-seq)(图S2A)。出乎意料的是,生物信息学分析显示,sgSetdb1组中大量免疫球蛋白相关基因表达上调;与此一致的是,基于GSEA分析显示,sgSetdb1样本中免疫球蛋白生成通路显著富集(图2A-B,图S2B-C)。虽然B细胞在肿瘤组织中较为常见,但免疫球蛋白的高表达却并不常见。为了验证这一结果,通过RT-PCR检测了组织中IgG mRNA的表达水平,并通过ELISA检测了血浆中IgG蛋白的表达水平(图2C-D,图S2D),结果均证实了上述观察结果。
由于IgG的产生通常与B细胞成熟为浆细胞相关,他们利用RNA-seq数据进行了CIBERSORT反卷积分析,以评估免疫细胞的浸润情况。结果显示,在Setdb1敲低的肝脏中,浆细胞和树突状细胞显著上调(图2E,图S2E)。苏木精-伊红(HE)染色显示,免疫细胞常聚集在Setdb1敲低样本的特定区域(图2F)。IF染色显示,IgG、CD20和CD3(分别为浆细胞、B细胞和T细胞的标志物)在上述位点富集(图2G)。从Setdb1敲除Akt/NRAS小鼠中分离的血清能够在体外识别Hepa1-6肝癌细胞,并在体内抑制肿瘤生长。这些结果表明,Setdb1缺失组织中的免疫细胞形成了类似 TLS 的结构。

图2. Setdb1敲低激活免疫球蛋白表达。
(A-B) 对Akt/NRAS小鼠(有/无Setdb1敲低)的肿瘤组织进行RNA-seq分析(每组n=3)。 (C)使用ELISA检测Akt/NRAS小鼠(每组n=4)的血浆IgG水平。(D)对Akt/NRAS小鼠(每组n=6)样本中与B细胞成熟相关的基因进行qRT-PCR分析。(E) CIBERSORT法估算的免疫细胞比例。(F) H&E染色代表性图像显示Akt/NRAS小鼠Setdb1敲低肝脏中的TLS样结构。 (G)免疫荧光(IF)代表性图像显示Akt/NRAS小鼠肝脏中的TLS。

图S2. Setdb1敲除激活了免疫球蛋白的表达。
(A) PCA分析显示Akt/NRAS小鼠肝脏RNA-seq数据中sgCtrl与sgSetdb1组的差异(每组n=3)。(B) 火山图展示了sgSetdb1与sgCtrl之间的差异表达基因。(C) 热图显示sgSetdb1与sgCtrl相比上调的免疫球蛋白基因。(D) 原位注射肝特异性Setdb1敲除小鼠肿瘤中免疫球蛋白相关基因的qRT-PCR分析。(E) 通过CIBERSORT估算的免疫细胞类型比例。
03
Setdb1缺失诱导的TLS中的空间转录组学
为了验证Setdb1缺失是否诱导HCC中TLS的形成,他们进行单细胞空间转录组分析。该技术能够对细胞中的转录本进行空间标记,然后利检测转录本。他们使用已发表的标记物或定义的标记物预测TLS区域,这两种方法均在sgSetdb1组织中检测到了TLS区域(图3A-B)。细胞群注释显示,sgSetdb1组织中的恶性细胞显著减少,但B细胞和T细胞的比例似乎没有显著变化(图3C-D)。遗憾的是,检测到的B细胞和T细胞的比例相对较低,仅占总细胞的2-3%左右,这使得无法进行亚类分析。接下来,他们尝试将免疫细胞在所分析的组织中进行空间定位。虽然免疫细胞数量相对较少,但成功地识别出B细胞、树突状细胞(DC)和T细胞聚集TLS中(图3D)。B细胞和DC位于TLS的中间层;而T细胞和髓系细胞则位于外层。这与TLS的结构描述相符。结合之前通过多重染色和血清过继实验获得的证据(图2),这些结果有力地证明了Setdb1抑制AKT和NRAS驱动的HCC中TLS的形成,而通过CRISPR敲低Setdb1则会诱导HCC中TLS的形成和免疫球蛋白的产生。
为了研究Setdb1表达与临床样本中TLS的相关性,他们首先分析了TCGA-LIHC队列,发现肿瘤组织中Setdb1高表达与较低的TLS相关基因特征评分显著相关。此外,他们分析了HE和IF染色的HCC标本,并将其分为TLS+组和TLS-组。然后,进行了Setdb1的IHC染色,结果表明,TLS-组中Setdb1的表达显著高于TLS+组(图3E)。这些数据表明,Setdb1的表达与临床HCC患者样本中TLS的形成呈负相关。
为了研究Setdb1基因敲除是否与免疫疗法具有协同作用,通过注射sgSetdb1或Ctrl Hepa1-6细胞建立了皮下HCC模型,并用抗PD-L1抗体或同型对照抗体进行治疗(图3F)。他们将抗PD-L1抗体的剂量降低至80 μg/次(制造商建议剂量为200 μg/次,共注射三次)。结果显示,Setdb1基因敲除和抗PD-L1抗体均能抑制肿瘤生长,联合治疗进一步缩小了肿瘤体积(图3G-H)。在部分小鼠中,未观察到明显的肿瘤结节(图3G)。有趣的是,在Setdb1基因敲除小鼠的肿瘤中未观察到TLS,但在联合治疗小鼠的肿瘤边缘观察到了TLS(图3I)。

图3. Setdb1缺失诱导 HCC 中TLS 的形成。
(A-B) 空间转录组分析在Setdb1缺失的 Akt/NRAS 小鼠肝脏中鉴定出 TLS。密度图显示了根据基于免疫细胞聚类标记(不包括库普弗细胞)的基因集评分计算的空间分布,或根据 Coppola 等人的趋化因子基因集计算的空间分布。(C) 基于单细胞转录组数据进行手动注释后的UMAP图。(D) 使用构建的聚类标记物绘制的免疫细胞空间分布图。(E) 代表性的IHC和IF图像,展示了HCC患者样本中SETDB1与TLSs之间的相关性(TLS+)。(F)免疫治疗的简单流程图。(G) 第15天的肿瘤图像(每组n = 8)。(H) 第15天肿瘤重量的定量分析。(I) 免疫荧光染色显示肿瘤内存在T细胞(CD3+,绿色)和B细胞(CD19+,红色)。
04
Setdb1缺陷型肝细胞中cGas通路的激活
为了探究TLS形成的潜在机制,他们首先研究了Setdb1缺失是否通过胞质DNA激活干扰素。利用一种识别dsDNA的抗体,发现Setdb1敲除的Hepa1-6细胞中产生了胞质dsDNA(图4A)。RT-PCR结果显示,Setdb1敲除也增强了Hepa1-6细胞或正常肝细胞系AML12中Il6、Ifn-β和Isg15的表达,这些基因可由DNA病毒HSV-1或合成的dsDNA激活(图4B-C)。敲低Sting1 / Mita抑制了Setdb1缺失增强的基因表达,表明该过程依赖于cGas通路(图4D)。Zbp1是IFN-β的靶基因,与坏死性凋亡相关。Setdb1敲低导致培养细胞和鼠肝中Zbp1表达上调(图4E);免疫组化染色显示,TLS中磷酸化MLKL水平升高(图4F-G)。这些结果表明,TLS内细胞可能发生坏死性凋亡,这可能是通过cGas通路诱导的Zbp1介导的。

图4. Setdb1缺失诱导的胞质DNA激活cGas通路。
(A)从Hepa1-6细胞中构建Setdb1稳定敲除细胞。使用识别dsDNA的抗体通过免疫荧光法检测胞质DNA。 (B) qRT-PCR分析显示,在用HSV-1(24小时,MOI = 2)处理的Setdb1敲除Hepa1-6或AML12细胞中,Il6 mRNA的表达水平。 (C) qRT-PCR分析显示,在用ISD(2 μg/样本,24小时)处理的Setdb1敲除Hepa1-6细胞中, Il6和Isg15 mRNA的表达水平。 (D)在用ISD(2 μg,24小时)刺激的Setdb1敲除AML12细胞(无论是否敲除Sting1)中,Ifnb和Isg15的表达。 (E)通过 qRT-PCR 和免疫印迹法检测Setdb1敲除 Hepa1-6 细胞中 ZBP1 的表达水平。(F-G)对 Akt/NRAS 小鼠肝脏中磷酸化 MLKL 进行免疫组化染色(左图),并通过免疫印迹法检测 ZBP1 的表达(右图),并比较Setdb1敲低小鼠和未敲低小鼠的肝脏组织。
05
cGas通路是B细胞成熟过程中关键基因表达所必需的
在生发中心,趋化因子(如CXCL12/13)及其受体CXCR4/5对B细胞成熟至关重要。已有报道指出,在肺部炎症模型中,cGAS通路可通过CXCL13诱导TLS的形成。为了研究TLS形成的潜在机制,他们用HSV-1处理野生型和Setdb1敲低的Hepa1-6细胞,发现HSV-1激活了所有四个基因的表达,而Setdb1敲低进一步增强了这些基因的表达(图5A)。在正常肝细胞系AML12中,HSV-1和Setdb1敲低也引起了类似的现象(图5B)。有趣的是,用 RNA 病毒仙台病毒 (SeV) 处理后,Ifn-β和Il6激活,但Cxcl12未激活,这表明Cxcl12的诱导表达依赖于 DNA 介导的通路。在两种细胞系中,B 细胞相关基因的激活表达均依赖于 STING/MITA(图 5C-D)。TBK1 抑制剂 MRT67307 或 STING/MITA 抑制剂 H151 均能抑制增强的基因表达(图 5D)。这些结果表明,cGas 通路对于肝细胞中上述基因的表达至关重要。
随后,他们检测了动物模型中的基因表达。RT-PCR结果表明,Setdb1敲低增加了肿瘤组织中Cxcl12和Cxcr5的表达,但未影响Cxcl13和Cxcr4的表达;在正常肝脏中,Setdb1敲低没有明显影响(图5E)。他们发现肝组织中Cxcr5的水平非常低,接近背景水平(图5E)。结合单细胞转录组学数据,这些数据共同表明,在上述四个基因中,Cxcl12是Setdb1敲低在体内诱导的主要基因(图5F)。Cxcl12主要在胆管细胞、成纤维细胞、中央静脉周围和门静脉周围肝细胞以及恶性细胞中上调(图5F)。Cxcl12在星状细胞中高表达,但在Setdb1敲低后其表达量并未发生显著变化(图5F)。他们随后研究了B细胞与表达Cxcl12的细胞之间的潜在关系,发现Setdb1敲低的肝脏中,Cxcl12阳性的中央/门静脉周围肝细胞与B细胞之间的距离缩短(图5G),提示中央/门静脉周围肝细胞中Cxcl12的上调在B细胞的募集和成熟过程中发挥重要作用。cGas通路下游的坏死性凋亡基因Zbp1的表达模式与Cxcl12不同,在Setdb1敲低后主要在成纤维细胞和恶性细胞中上调,表明组织微环境中存在复杂的转录调控机制。为了进一步验证cGas通路及其下游基因的作用,在Akt/NRAS小鼠中同时敲低了Sting/Mita和Setdb1。与sgSetdb1组相比,共敲低组肿瘤数量似乎略有增加,但差异并不显著。重要的是,共敲低组中TLS的数量显著减少(图5H),表明cGas通路对于模型中TLS的形成至关重要。此外,在原位Hepa1-6模型中,他们发现Setdb1敲低诱导的TLS中的B细胞信号在Cxcl12敲低后消失,同时肿瘤体积增大(图 5 I-J)。在Setdb1 / Cxcl12双敲除肿瘤中, IgG表达也显著下调。这些结果进一步支持 CXCL12 在Setdb1缺失诱导的 TLS 中发挥关键作用。

图5. Setdb1缺失诱导的 Cxcl12表达依赖于cGas通路。
(A) qRT-PCR分析显示Setdb1缺失的Hepa1-6细胞中所示基因的mRNA水平(HSV-1感染24小时,MOI=2)。(B)检测Setdb1缺失的AML12细胞中Cxcl12和Cxcr5的mRNA水平(HSV-1感染24小时,MOI=2)。(C)在Hepa1-6细胞中,经ISD(2μg,24小时)刺激后,敲低Sting可降低Setdb1敲除激活的Cxcl12和Cxcr5表达水平。(D)在用 HSV-1(20 小时,MOI = 2)处理的Setdb1敲除 Hepa1-6 细胞中激活的Cxcl12 mRNA 水平,无论是否敲低Sting或使用 MRT67307(TBK1/IKKε 抑制剂,10 μM,在 HSV-1 处理前 4 小时)。(E) Akt/NRAS 小鼠(每组 n = 6)以及原位注射对照组或Setdb1敲除 Hepa1-6 细胞的小鼠(n = 3,sgGFP;n = 4,sgSetdb1)肝脏中Cxcl12和Cxcr5 的 mRNA 水平。(F)单细胞转录组分析中不同细胞类型中所示基因的表达。(G)分析B细胞与最近的表达Cxcl12的中央区或门静脉周围肝细胞之间的欧氏距离。(H)在Akt/NRAS小鼠中敲低Setdb1基因,并同时敲低Sting/Mita基因。进行HE染色和免疫荧光染色(左图)。DAPI(蓝色)、CD3(绿色)和CD19(红色)。随机选取每个视野的1×1 mm区域,计数TLS的数量(右图)。(I)在Hepa1-6细胞中敲低Setdb1基因,并同时敲低Cxcl12基因,建立原位移植模型。使用qPCR检测指定基因的表达。(J) 免疫荧光(IF)染色显示肿瘤边缘存在T细胞(CD3+,绿色)和B细胞(CD19+ ,红色)。
06
Setdb1缺失激活 HCC 中的 ERV
已知Setdb1缺失会激活内源性逆转录病毒(ERV)的表达。他们分析了Akt/NRAS模型的RNA-seq数据,发现Setdb1敲低增加了54个逆转录转座子的表达,其中大部分是ERV(图6A)。随后,他们使用RT-PCR验证了动物组织和细胞中ERV的表达(图6B)。通常,ERV的激活与H3K9me3的减少有关。有趣的是,在部分诱导的ERV的基因组位点上,并未观察到显著的H3K9me3下调;相反,观察到H3K27ac的升高(图6C-D)。 Setdb1 可能不仅通过催化 H3K9me3 来抑制 ERV 活性,而且还通过抑制某些基因组位点上的 H3K27ac 来抑制 ERV 活性。
ERV表达与抗肿瘤免疫反应相关。单细胞分析显示,Setdb1敲除后ERV表达上调主要发生在Akt/NRAS阳性肝脏的恶性细胞、胆管细胞、中央静脉周围和门静脉周围肝细胞中,其表达模式与Cxcl12相似但不完全相同(图6E)。空间分析显示,在sgSetdb1组织中,表达ERV(如RLTR6B-Mm和RLTR6-int)的B细胞和恶性细胞倾向于富集于TLS位点;而在对照样本中,它们呈随机分布(图6F)。免疫球蛋白和ERV,例如RLTR6-int、RLTR6B-Mm和MMERVK10C-int的空间分析也支持它们倾向于紧密定位于TLS区域周围(图6G)。考虑到先前报道TLS可产生识别ERV的抗体,这提示ERV可能作为肿瘤特异性新抗原,刺激TLS中B细胞的成熟和抗体的产生.

图6. ERV 表达与免疫球蛋白生成相关。
(A) 火山图显示 sgSetdb1 组和 sgCtrl 组之间差异表达的逆转录转座子。(B)使用 qRT-PCR 检测 Setdb1 敲低的 Akt/NRAS 肝脏中所示 ERV 的 RNA 水平(每组 n = 6)。(C)使用 ChIP-PCR 检测Setdb1敲低的 Akt/NRAS 肝脏中所示 ERV 基因组位点的 H3K27ac 富集情况(每组 n = 3)。(D) IGV 可视化 RLTR6-int 表达及其邻近的 H3K27ac 和 H3K9me3 信号。(E)使用单核转录组检测 Akt/NRAS 肝脏中不同细胞聚类中所示 ERV 的表达。(F) B细胞和表达RLTR6B-Mm(左)或RLTR6-int(右)的恶性细胞的空间定位。(G) IG和RLTR6-int的空间表达。灰色椭圆标示放大区域中的TLS区域。
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结 论
本研究在多种肝细胞癌模型中敲除了Setdb1基因,包括Akt/NRAS和Myc/CTNNB1流体动力学模型、Hepa1-6原位和皮下模型。采用空间转录组学和多重染色技术验证了TLS的激活。Setdb1缺失产生胞质DNA并激活cGas通路,进而增加Cxcl12和Zbp1的表达。Cxcl12在肝细胞和癌细胞中均上调,并促进B细胞的募集和成熟。Zbp1在恶性细胞中激活,并在TLS中诱导坏死性凋亡。Setdb1缺失还增加内ERV的表达,这些ERV可能作为新抗原促进B细胞成熟。本研究发现了一条涉及 cGas/Cxcl12 的 TLS 形成新通路,这将有助于深入研究抗肿瘤免疫的机制调控。
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