림프절 전이(LNM)는 갑상선 유두암(PTC) 환자에서 치료 전략의 발달과정에서 가장 중요한 예후 인자이자 핵심 지표이다.1, 2 대부분의 환자(25%–60%)는 PTC에서 경부 림프절 절제술을 동반한 갑상선절제술을 시행받는다.3 그러나 연구자들은 LNM이 PTC 환자에서 과잉치료를 초래하는지 여부에 대해 계속 논쟁하고 있다.1, 4 흥미롭게도, 우리는 PTC에서 LNM 위험을 분자적 특성에 따라 계층화하고 임상적 예후를 비교하였을 때, 염증 및 상피-간엽 전이(EMT) 관련 유전자의 농축(enrichment)을 보이는 LNM은 대사적으로 적응된 LNM보다 더 공격적인 양상을 보였으며, 이는 다른 종양에서도 적용 가능하였다. 본 연구의 흐름도는 Figure S1에 제시하였다. 발견(discovery) 단계에서, PTC 환자 코호트(Table S1)로부터 LNM이 없는 97명의 환자[LNM (−)]와 LNM이 있는 195명의 환자[LNM (+)]를 대상으로 음이항 분포(negative binomial distribution) 기반의 차등 유전자 발현 분석(DESEQ2)을 수행하였다. LNM (+)에서 104개의 차등 발현 유전자(DEGs)가 상향 조절되었으며, 나머지 140개의 DEGs는 하향 조절되었다(Figure 1A). LNM (+) 검체에서 DAVID 소프트웨어는 EMT 경로와 관련된 상향 조절 유전자의 유의미한 군집화를 확인하였다(Figure S2A–C). 이후 K-means 비지도 군집화 알고리즘을 이용해 DEGs를 추가 분석함으로써 뚜렷한 분자 아형을 정의하였고, K = 2에서 결합계수(cophenetic coefficient) .736 값을 가지며 가장 큰 분류 성과를 보였다(Figure 1B, Figures S3 및 S4). 예측 점수화 모델을 개발하기 위해 LASSO 회귀와 18개 유전자 시그니처를 사용하였으며, 이는 분자 아형을 효과적으로 해독하여 곡선 아래 면적(area under curve) 값이 .97로 나타났다(Figure 1C–E, Figures S5A–C 및 S6A,B). 이어서 단일 샘플 유전자 집합 농축 분석(ssGSEA)5을 사용하여 분자 시그니처 데이터베이스의 hallmark 유전자 집합을 평가함으로써, 서로 다르게 정의된 클러스터의 분자적 특성을 규명하였다. 우리의 코호트와 TCGA 모두에서 Cluster 1에 속한 PTC 환자들은 대사 관련 hallmark 경로의 상향 조절 패턴을 공유하였다. 반면, 우리의 코호트와 TCGA 모두에서 Cluster 2에 속한 PTC 환자들은 EMT 및 면역 반응의 공통적인 농축을 보였다(Figure 2A, Figure S7). 이러한 농축의 차이는 환자 검체를 LNM 상태에 따라 비교했을 때는 관찰되지 않았다(Figure S8A,B). 우리의 코호트에서 Cluster 2에 LNM (+) 환자가 지배적으로 높은 비율(133명[80.6%])로 존재함을 확인하였다. 특히, 80개의 N1b(측방 경부 림프절 전이를 동반한 암) 환자 검체(48.5%)가 Cluster 2에 할당되었으며, 32개(25.2%)의 N1a(중앙 경부 림프절 전이를 동반한 암) 및 30개(23.6%)의 N1b 검체가 Cluster 1에 속하였다. Cluster 2에서 LNM을 관찰할 가능성(odds ratio)은 4.098이었다(Figure 2B). Cluster 2에서 LNM에 대한 odds ratio가 4.691로 검증되었는데, 이는 Cluster 2와 LNM 사이에 강한 임상적 연관성이 있음을 시사한다(Figure S9). 이후 TCGA 데이터베이스의 임상 생존 데이터를 통합하여 질병 진행 또는 재발과 관련된 우리의 시그니처 유전자들의 예후적 중요성을 규명하고자 하였다. 그 과정에서, Cluster 2 내에서 LNM이 있고 LASSO 점수가 높은 환자(지정된 클러스터의 상위 3분의 2)는, LNM 환자 중 Cluster 1에 해당하며 LASSO 점수가 낮은 환자(지정된 클러스터의 하위 3분의 2)에 비해 예후에서 유의미한 차이를 보임을 확인하였다(Figure 2C). 흥미롭게도, Cluster 2의 N1a 환자에서도 공격적인 예후 양상이 관찰되었다(Figure 2D). 이는 중요한데, 병리학적 N1a 전이가 PTC 환자에서 위험 인자로 기능하는지 여부는 명확하지 않기 때문이다.6 또한 우리는 갑상선 분화 점수(thyroid differentiation score)와 PTC 관련 주요 종양유전자 경로들을 평가하여 Cluster 2에서 생물학적 공격성을 뒷받침하는 추가 근거를 확인하였다(Figure 2E–L, Table S2). 한편 PTC의 고유한 유전적 표지자인 BRAF 변이 존재 여부 또는 LNM 상태에 따른 무진행 생존기간(progression-free survival)은 예후적 유의성을 나타내지 않았다(Figure S10A,B). 더 나아가, 두 분자 클러스터 간의 PTC 환자에서 인구통계학적 및 유전체 정보의 차이를 비교하고, LASSO 점수를 포함한 다변량 선형 회귀분석을 수행하여 잠재적 임상적 관련성을 탐색하였다(표 1 및 S3). 주목할 점은 BRAFV600E 변이, T 병기, LNM의 정도, 그리고 갑상선외 침범(extrathyroidal extension, ETE)이 두 클러스터 간에 유의미하게 달랐으며, ETE의 깊이는 LASSO 점수와 유의미한 비례 관계를 보여 Cluster 2의 PTC 환자에서 더 심각한 전이 가능성이 높음을 시사하였다(Table S4–S6). 이후 우리의 유전자 발현 프로그램을 공개 데이터베이스 GSE60542 및 GSE151179에 적용하여 PTC의 실제 LNM 검체로 확장하였다(Figure 3A, S11A–F). 또한 다른 종양 유형의 LNM에서 본 프로그램의 적용 가능성을 시험하기 위해 TCGA의 유방암 및 흑색종 데이터를 GSE56493 및 GSE65904와 함께 포함하였다.9, 10 마찬가지로, 제안된 LASSO 유전자 발현 프로그램을 사용하여 분자 아형을 해독하였고, 확인된 분자적 특성은 원발 종양과 LNM 모두에서 검증되었다(Figure 3A). 또한 짝지어진 원발 종양과 LNM 검체의 LASSO 점수는 질병 진행 후 분자 프로파일이 보존됨을 시사하는 유의미한 관련성을 보였다(Figure S12A–E). GSE76039에서는 저분화 갑상선암 및 역형성 갑상선암 환자에서도 유사한 경향이 관찰되었다(Figure S13A,B). 프로그램의 임상적 유의성을 확장하기 위해 GSE151179에서 PTC 환자들의 방사성 요오드 치료에 대한 치료 반응을 분석하였다. 특히, 방사성 요오드(RAI) 섭취가 없는 환자에 비해 현저하게 낮은 LASSO 점수를 보이는 Cluster 1에서 유의미한 방사성 요오드(RAI) 섭취가 확인되었다(Figure 3B,C). 또한 RAI 치료(RAIT)를 받은 환자에서 LASSO 점수가 더 높았고(Figure 3D), 치료를 받지 않은 경우 또는 저용량 그룹에 비해 중간 또는 고용량 그룹에서 더 높게 나타났다(Figure S14A, S14B). LASSO 점수는 RAIT를 받은 모든 환자(Figure 3E)와 고용량 RAIT를 받은 환자(Figure S14C)에서 억제된 Tg가 증가함에 따라 뚜렷하게 증가하는 경향을 보였다. 마지막으로, Cluster 2의 원발 종양에서 관찰된 공격적 예후가 다른 종양 유형의 LNM 및 LNM 검체에서도 일치하는 결과를 확인하였다(Figure 3F–K). 본 연구에서 우리는 LNM과 생물학적 특성 측면에서 서로 다른 임상적 예후를 보이는 PTC의 잠재적 두 가지 구별되는 LNM 분자 아형을 보고한다. 제안된 시그니처는 질병 진행 전반에 걸쳐 보존되었으며, 다른 갑상선암 데이터 및 다양한 종양 유형에서 검증되었다. 본 연구에서 제시하는 공격적 LNM의 기전인 EMT/염증 축은 임상적 적용 가능성을 평가하기 위해 추가 연구의 뒷받침이 필요하다. 우리는 뛰어난 기술 지원을 제공해 준 Ji Young Kim, Hee Chang Yu, 그리고 Hoyoung Kim에게 감사드린다. 저자들은 이해관계의 충돌이 없다고 선언한다. 참고로, 출판사는 저자들이 제공한 부가 정보의 내용이나 기능에 대해 책임지지 않는다. 부가 정보의 누락(내용의 결여)이 아닌 다른 문의 사항은 해당 논문의 교신저자에게 연락해야 한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.