CC BY
61
© Коллектив авторов, 2019
Табаков Д.В., Заботина Т.Н., Захарова Е.Н., Борунова А.А., Короткова О.В., Черткова А.И., Панчук И.О., Кадагидзе З.Г.
Субпопуляционный баланс эффекторных клеток периферической крови онкологических больных
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России, 115230, г. Москва, Россия
Эффекторные клетки (ЭК) иммунной системы распознают и уничтожают непрерывно образующиеся в организме человека опухолевые клетки, реализуя функцию иммунного надзора. Изменение соотношения между популяциями ЭК может иметь прогностическое значение при терапии опухолевых заболеваний.
Материал и методы. Проведен анализ лимфоцитов периферической крови (ПК) методом проточной цитометрии. В исследование включены 389 больных: первично операбельными раком яичников (РЯ) - 91, раком слизистой оболочки полости рта (РСОПР) - 72, раком молочной железы (РМЖ) - 144, диссеминированной меланомой - 82, а также 64 донора.
Результаты. Показано, что цитотоксические Т-лимфоциты являются основной популяцией ЭК онкологических больных, за исключением РЯ, где преобладают НК-клетки. Выявлен широкий диапазон содержания СБ8+-лимфоцитов онкологических больных, причем большинство пациентов обладало повышенным количеством ЭК. Описаны особенности субпопуляционного баланса ЭК, характерного для определенных нозологических форм опухолевых заболеваний. Для больных РЯ, РМЖ и РСОПР отмечено, что уменьшение уровня СБ8+-клеток сопровождается снижением количества ЦТЛ и ЫКТ-клеток и повышением доли ЫК-лимфоцитов в структуре эффекторного звена иммунитета. У больных меланомой ЦТЛ остается основной популяцией ЭК и при малом количестве СБ8+-лимфоцитов.
Заключение. Фенотипические характеристики клеток адаптивного и врожденного иммунитета, а также их субпопуляционная структура сильно варьируют у онкологических больных. Данные о субпопуляционной структуре эффекторного звена иммунитета пациентов могут быть использованы для коррекции и персонализации проводимой терапии.
Ключевые слова: лимфоциты периферической крови; эффекторные лимфоциты; рак молочной железы; рак яичников; меланома; рак слизистой оболочки полости рта; проточная цитометрия
Статья поступила 24.03.2019. Принята в печать 16.04.2019.
Для цитирования: Табаков Д.В., Заботина Т.Н., Захарова Е.Н., Борунова А.А., Короткова О.В., Черткова А.И., Панчук И.О., Кадагидзе З.Г Субпопуляционный баланс эффекторных клеток периферической крови онкологических больных. Иммунология. 2019; 40 (3): 20-27. <1о1: 10.24411/0206-4952-2019-13003.
Финансирование. Работа проведена в рамках работы по Государственному контракту .№ 13-Д от 28.08.2018. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Для корреспонденции
Табаков Дмитрий Вячеславович -научный сотрудник лаборатории клинической иммунологии опухолей ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России, Москва, Россия E-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-1509-2206
Tabakov D.V., Zabotina T.N., Zakharova E.N., Borunova A.A., Korotkova O.V., Chertkova A.I., Panchuk I.O., Kadagidze Z.G.
The subpopulation balance of effector cells in the peripheral blood of cancer patients
N.N. Blokhin National Medical Research Center of Oncology, 115230, Moscow, Russia
Effector cells (EC) of the immune system recognize and destroy tumor cells continuously formed in the human body, realizing the function of immune surveillance. Changes in the ratio between populations of effector cells may have prognostic value in the treatment of tumor diseases.
Material and methods. Peripheral blood lymphocytes were analyzed by flow cytometry. The study included 389 patients: primary resectable ovarian cancer (OC) - 91, cancer of the mucous membrane of the oral cavity - 72, breast cancer (BC) - 144, metastatic melanoma - 82 and 64 donors. Results. It was shown that cytotoxic T lymphocytes (CTL) are the main population of cancer patients with EC, except for ovarian cancer, where NK-cells predominate. We identified a broad range of the content of CD8+-lymphocytes of cancer patients, and most patients had a high number of EC. We described the features of the subpopulation balance of EC that are specific to certain nosological forms of malignant diseases. For patients with ovarian cancer, breast cancer and oral mucosa cancer, it was noted that the
For correspondence
Tabakov Dmitriy V. - Researcher of Laboratory of Clinical Immunology of Tumors, N.N. Blokhin National Medical Research Center of Oncology, Moscow, Russia E-mail: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-1509-2206
decrease in CD8+-cells is accompanied by a decrease in the number of CTL and NKT cells and an increase in the proportion of NK lymphocytes in the structure of the effector link of immunity. In patients with melanoma, CTL remains the main population of EC and with a small number of CD8+-lymphocytes. Conclusion. Phenotypic characteristics of cells of adaptive and innate immunity, their subpopulation structure, vary greatly in cancer patients. Data on the subpopulation structure of the effector immunity of patients can be used for correction and personalization of the therapy.
Keywords: peripheral blood lymphocytes; effector lymphocytes; breast cancer; ovarian cancer; melanoma; oral mucosa cancer; flow cytometry
Received 24.03.2019. Accepted 16.04.2019.
For citation: Tabakov D.V., Zabotina T.N., Zakharova E.N., Borunova A.A., Korotkova O.V., Chertkova A.I., Panchuk I.O., Kadagidze Z.G. The subpopulation balance of effector cells in the peripheral blood of cancer patients. Immunologiya. 2019; 40 (3): 20-7. doi: 10.24411/0206-4952-2019-13003. (in Russian)
Acknowledgments. The work was carried out within the framework of the state contract № 13-D from 28.08.2018. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
Эффекторные клетки (ЭК) иммунной системы распознают и уничтожают непрерывно образующиеся в организме человека опухолевые клетки, реализуя функцию иммунного надзора [1]. К ЭК относятся КК-лимфоциты, цитотоксические Т-лимфоциты (ЦТЛ) и ККТ-клетки. Для успешного лечения онкологических больных важно учитывать иммунологические резервы организма - способность ЭК к активации, факторы, оказывающие супрессивное воздействие на иммунную систему, баланс между эффекторными и регуляторными субпопуляциями [2].
Показано, что изменение соотношения между популяциями ЭК может иметь прогностическое значение при терапии опухолевых заболеваний [3, 4]. При исследовании пациентов с метастатической меланомой до и после лечения с помощью таких иммунотерапев-тических средств, как ипилимумаб или пембролизу-маб, у 47% пациентов обнаружено аномально малое количество НК-клеток в начале лечения, значительно увеличивающееся в процессе проводимой терапии и коррелировавшее с положительным ответом на ипили-мумаб. Количество НК-клеток у пациентов с нормальным исходным уровнем при лечении не изменялось. Активация КК-лимфоцитов приводит к увеличению цитотоксичности, поляризации макрофагов по М1-типу и выраженному клиническому эффекту терапии при лечении метастазов меланомы в легкие [5]. Высокий риск возникновения онкологических процессов связывают и с низким количеством натуральных киллеров. В исследованиях рака молочной железы, рака головы и шеи и лейкемии авторы демонстрируют, что уменьшение количества НК-клеток и их активности связано с неблагоприятным прогнозом, метастазированием опухоли и рецидивами болезни [6-8]. Роль повышения количества КК-лимфоцитов в остановке роста опухоли описана и показана во многих источниках при опухолях различной локализации, например у больных раком молочной железы (РМЖ) [8].
Показано, что при снижении активности или повреждении генома ЦТЛ наблюдается корреляция с развитием лимфопролиферативных заболеваний, карцином и глиом [9-11]. Увеличение количества ЦТЛ при сти-
муляции иммунного ответа у больных раком яичников и меланомой ведет к уменьшению рецидивов и увеличению продолжительности жизни без прогрессирования заболевания [12-14].
ККТ-клетки являются уникальной субпопуляцией Т-лимфоцитов, обладающей способностью как стимулировать, так и подавлять противоопухолевый иммунный ответ [15]. Данные клетки играют ключевую роль в регуляции направленного действия иммунного ответа при различных патологических состояниях [16, 17]. В связи с этим авторы отмечают, что увеличение числа ККТ-клеток может являться как благоприятным, так и неблагоприятным прогностическим фактором при различных видах онкологических заболеваний [18-21].
Таким образом, мониторинг состояния эффектор-ного звена необходим при планировании лечения, в том числе для коррекции и поддержания противоопухолевого ответа. В настоящее время большинство исследователей концентрируется на изучении отдельных субпопуляций, не учитывая сопутствующие изменения баланса регуляторных и эффекторных клеток при онкологических заболеваниях.
Настоящее исследование посвящено изучению особенностей фенотипа ЭК доноров и онкологических больных. Задачи работы - оценка баланса основных субпопуляций ЭК иммунной системы, сравнение структуры и выявление закономерностей строения эффектор-ного звена онкологических больных различных нозологических форм.
Материал и методы
Проведен анализ лимфоцитов периферической крови (ПК) методом проточной цитометрии. В исследование включены 389 больных: 91 - первично операбельными раком яичников (РЯ), 72 - раком слизистой оболочки полости рта (РСОПР), 144 - раком молочной железы (РМЖ), 82 - диссеминированной меланомой, а также 64 донора.
Иммунофенотипирование лимфоцитов ПК больных и доноров проводили методом многопараметрового ци-тометрического анализа. Лимфоциты из ПК выделяли
с помощью стандартной методики разделения клеток на градиенте плотности фиколла-урографина (1,077 г/см).
Клетки окрашивали в стандартной прямой реакции иммунофлуоресценции с применением моноклональ-ных антител (МКА), конъюгированных различными флуорохромами: FITC, PE, PE-Cy5 (BeckmanCoulter, BD Biosciences). Использовали следующие комбинации МКА к дифференцировочным антигенам лейкоцитов человека: CD45/CD14, CD3/CD8, CD3/CD16/CD56.
Многопараметровый количественный цитометриче-ский анализ проводили на двухлазерном проточном ци-тометре аналитического типа FACSCalibur с применением пакета программного обеспечения сбора и анализа данных CELLQuest (BD Biosciences). Гейт лимфоцитов выделяли в смешанном линейно-логарифмическом режиме SSC vs CD45.
В каждом образце накапливали и анализировали не менее 3000 событий в гейте лимфоцитов.
Файлы первичных цитометрических данных обрабатывали с использованием программного пакета WinMDI 2.8. Для статистической обработки результатов использовали программу «Статистика 7.0». Характер распределения показателей определяли с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. При распределении, отличном от нормального, результаты представляли в виде медианы и квартилей. При сравнении групп статистическую значимость различий определяли с помощью непараметрического двустороннего U-критерия Манна-Уитни (U). Уровень статистической значимости был принят равным 0,05.
Результаты
Структура эффекторного звена доноров и онкологических больных
Определен субпопуляционный состав ЭК у доноров: CD8+ - 35,5%, CD3+CD8+ - 27%, CD3CD8+ - 8,1%, CD3CD16+CD56+ - 15,9%, CD3+CD16+CD56+ - 9,4% клеток. У здоровых доноров большинство ЭК представляют собой ЦТЛ (51,6% от ЭК). NK-лимфоциты составляют почти треть от всех эффекторов (30,4%), на долю NKT-лимфоцитов приходится 17,9% (табл. 1).
Количество СБ8-положительных клеток (общего СБ8) составило у больных РЯ - 34,7 (27,3; 40)%, у больных меланомой - 35,4 (28,6; 41,1)%, РСОПР -36,3 (29,1; 45,4)%, РМЖ - 38,6 (33,4; 45,8)%. При анализе популяции СБ3+СБ8+-ЦТЛ было выявлено, что они представляют собой основную массу ЭК онкологических больных (> 43% от ЭК, табл. 2). Исключением являются больные РЯ, где преобладают МК-лимфоциты - 22,6 (14,5; 31,3)% (43,5% от ЭК). Количество клеток с фенотипом СВ3+СБ16+СБ56+ (МКТ-лимфоциты) было увеличено у больных РМЖ -14,8 (8,9; 19,2)%. Зафиксировано незначительное повышение субпопуляции СБ3-С08+-клеток (МК-лимфоцитов) у больных трех из четырех нозологий: РЯ - 11,1 (6,7; 15,1)%, РСОПР - 10,3 (6,2; 14,8)%, РМЖ - 12,6 (8,3; 16,8)%. Значения основных популяций ЭК приведены в табл. 1.
Распределение больных по уровню экспрессии маркера CD8
При изучении структуры ЭК онкологических больных выявлен широкий диапазон количества СБ8+-клеток (от 7 до 60% лимфоцитов), из-за чего больные каждой нозологической формой были разделены на подгруппы по значению этого маркера. Были отобраны подгруппы с высокими значениями количества СБ8+-клеток (> 35%), нормальными (25-35%) и низкими (< 25%), согласно принятым в лаборатории нормам данного маркера. Большинство пациентов оказались с повышенным количеством СБ8+-клеток: РЯ - 44 (48,3%), меланома - 43 (52,4%), РСОПР - 50 (69,4%), РМЖ - 75 (52,1%). В подгруппах с нормальными значениями СБ8+-клеток средние значения экспрессии СБ8+ оказались меньше показателей здоровых лиц (табл. 3).
Для больных всех нозологических форм выявлены общие закономерности в субпопуляционной структуре ЭК. В группе пациентов с повышенным уровнем СБ8+-клеток наблюдается увеличение медианы популяции ЦТЛ и ККТ-клеток. Уменьшение уровня СБ8+-клеток сопровождается снижением количества ЦТЛ и ККТ-клеток (табл. 4).
Таблица 1. Основные субпопуляции эффекторных лимфоцитов у доноров и онкологических больных (% от CD45+-клеток)
Показатель Доноры РЯ Меланома РСОПР РМЖ Р1 Р2 Р3 Р4
CD8+ 35,5 (30,6; 41,1) 34,7 (27,3; 40) 35,4 (28,6; 41,1) 36,3 (29,1; 45,4) 38,6 (33,4; 45,8) 0,82 0,76 0,49 0,33
CD3+CD8+ 27 (22,3; 30,7) 20,8 (12,5; 29,7) 27,3 (16,3; 22,6) 27,9 (19,4; 39,7) 26 (19; 30,7) 0,04* 0,79 0,12 0,05
CD3-CD16+56+ 15,9 (11,5; 19) 22,6 (14,5; 31,3) 14 (10,2; 20,5) 14,4 (10,3; 24,7) 19,3 (11,4; 26,3) 0,00* 0,93 0,02* 0,07
CD3+CD16+56+ 9,4 (5,3; 14,2) 8,5 (4,6; 14,8) 9,7 (6,1; 14,7) 12,7 (8; 19) 14,8 (8,9; 19,2) 0,94 0,19 0,19 0,01*
Примечание. Данные представлены в форме медианы и квартилей; р - уровень значимости при сравнении: 1 - больных РЯ с донорами; 2 - больных меланомой с донорами; 3 - больных РСОПР с донорами; 4 - больных РМЖ с донорами; * - достоверная статистическая разница при сравнении с донорами (р < 0,05). Здесь и в табл. 2: расшифровка аббревиатур дана в тексте.
Таблица 2. Доля основных субпопуляций эффекторных клеток у доноров и онкологических больных (%)
Показатель Доноры, % РЯ Меланома РСОПР РМЖ
CD3+CD8+ 51,6 40,1 53,5 50,7 43,3
CD3-CD16+56+ 30,4 43,5 27,4 26,1 32,1
CD3+CD16+56+ 17,9 16,3 19,0 23,1 24,6
Примечание. Выделены больные раком яичников как имеющие особую структуру эффекторного звена.
Таблица 3. Распределение больных по уровню экспрессии маркера CD8
Показатель Высокий уровень CD8 Нормальный уровень СD8 Низкий уровень CD8
РСОПР N 50 (69,4%) 17 (23,6%) 5 (6,9%)
CD8 41,2 (37,6; 45,5)% 28,5 (25,1; 31,3)% 21,1 (16,3; 22,6)%
РЯ N 44 (48,3%) 37 (40,6%) 10 (10,9%)
CD8 41,7 (37,8; 48,2)% 31 (28,8; 33,3)% 22,9 (20,5; 23,5)%
Меланома N 43 (52,4%) 33 (40,2%) 6 (7,3%)
CD8 41,5 (38,9; 45)% 30 (26,4; 33)% 19,3 (14,6; 22,8)%
РМЖ N 75 (52,1%) 56 (38,8%) 13 (9,0%)
CD8 45,3 (39,7; 49,5)% 30,5 (27,8; 33,6)% 18,1 (15,9; 20,8)%
При нормальных значениях CD8+-клеток количество ЦТЛ снижено по сравнению с нормой, а количество NKT-клеток близко к донорским значениям. Количество NK-лимфоцитов слабо изменяется при уменьшении CD8+-клеток и остается в диапазоне нормальных значений (см. табл. 4). Отличие обнаружено только в подгруппе пациентов с меланомой с низкими значениями CD8, где происходило резкое снижение значения количества CD3-CD56+CD16+-лимфо-цитов - почти в 2 раза, с 14,6 (12,2; 22,9)% до 6,7 (5,4; 11,7)%. При этом в группах с различным уровнем экспрессии CD8 статистически достоверных различий в уровне NK-лимфоцитов не обнаружено ни при одной нозологии.
Для больных РЯ, РСОПР и РМЖ выявлена общая тенденция к уменьшению доли ЦТЛ в структуре эф-фекторного звена со снижением общего количества CD8+-клеток (рис. 1). Одновременно со снижением процентного содержания ЦТЛ уменьшалась и доля NKT-лимфоцитов при данных заболеваниях. За счет уменьшения долей данных двух популяций NK-лимфоциты в группе с низкими уровнями CD8+-клеток составляли большую часть ЭК.
У больных меланомой преобладание ЦТЛ сохранялось во всех группах по содержанию маркера CD8 (54,3; 48,9 и 56,9% от ЭК). Уровень NK-лимфоцитов увеличивался в группе с нормальными значениями CD8+-клеток (с 24,2 до 33,1%), но при низких значениях этого маркера возвращался к исходному уровню (24,0%). Доля NKT-лимфоцитов колебалась незначительно (21,3; 17,9 и 18,9%) (рис. 2).
Обсуждение
Процентное содержание CD8+-клеток и CD3+CD8+-ЦТЛ соответствует результатам более ранних работ нашей лаборатории (CD8+ 34,8 ± 1,9%; CD8+CD3+ 27,3 ± 2,4%) и зарубежных авторов [22-26].
Количество СБ8+-клеток и основных популяций ЭК онкологических больных практически соответствует донорским показателям. Количество ЦТЛ в ПК онкологических больных также соответствует показателям нормы, за исключением больных РЯ. Отсутствие заметного изменения количества ЦТЛ и СБ8+-лимфоцитов в общей группе пациентов фиксировалось и другими авторами [26-28]. На основании этих наблюдений многие авторы делают вывод о том, что опухоль не оказывает влияния на системный иммунитет [29].
Однако при анализе больных каждой нозологической формы отдельно был выявлен очень широкий диапазон количества СБ8+-клеток (от 7 до 60% лимфоцитов). Большинство пациентов (> 40% каждой нозологической формы) обладали повышенными уровнями экспрессии СБ8+-клеток, что соответствует мировым исследованиям, описывающим увеличение уровня СБ8+-лимфо-цитов и снижением иммунорегуляторного индекса СБ4/СБ8 при опухолевых заболеваниях [30, 31]. У больных с тремя из четырех нозологических форм (РЯ, РСОПР и РМЖ) обнаружена корреляция между снижением общего количества СБ8+-клеток и долями ЦТЛ и ЫКТ-клеток в субпопуляционной структуре ЭК (см. табл. 4). За счет уменьшения долей данных двух популяций ЫК-лимфоциты в группе с низкими уровнями СБ8+-клеток составляли большую часть ЭК. По-видимому, основную роль в противоопухолевом ответе у таких групп пациентов играют СБ8--МК-клетки, особенностью которых является то, что они не подвергаются апоптозу при взаимодействии с МНС-1. Преобладание ЦТЛ в ПК всех групп больных меланомой (54,3; 48,9 и 56,9% от ЭК), по-видимому, объясняется тем, что ме-ланома считается одной из иммуногенных опухолей [32]. Видимо, достаточная иммуногенность антигенов опухоли в этом случае позволяет цитотоксическим Т-лимфоцитам развивать специфический иммунный ответ и оставаться ведущей популяцией ЭК во всех группах больных мела-номой с различным содержанием СБ8+-клеток.
Таблица 4. Субпопуляции эффекторных лимфоцитов у здоровых доноров и онкологических больных (данные представлены в форме медианы и квартилей)
Показатель СБ8+ СБ3+СБ8+ СБ3СБ8+ СБ3-СВ16+СБ56+ СБ3+СБ16+СБ56+
Доноры 35,5 27 8,1 15,9 9,4
(30,6; 41,1) (22,3; 30,7) (5,9; 12,1) (11,5; 19) (5,3; 14,2)
РЯ 34,7 20,8* 11,1 22,6* 8,5
(27,3; 40) (12,5; 29,7) (6,7; 15,1) (14,5; 31,3) (4,6; 14,8)
Т СБ8 41,7* 31 11,1* 21,6* 12,8*
(37,8; 48,2) (25,3; 36) (6,4; 15,5) (15,3; 27,5) (8,2; 20,2)
N СБ8 31 19,2* 11,7 20,9* 8,4
(28,8; 33,3) (9,8; 23,6) (6,8; 16,1) (13,4; 33,6) (4,2; 11)
4 СБ8 22,9* 14,9* 4,6* 15,7 5,5*
(20,5; 23,5) (12,5; 18,8) (3,9; 7,9) (12; 30,6) (3,6; 7,7)
Меланома 35,4 27,3 7,7 14 9,7
(28,6; 41,1) (16,3; 22,6) (5,3; 11,1) (10,2; 20,5) (6,1; 14,7)
Т СБ8 41,5* 32,8 8,9 14,6 12,9*
(38,9; 45) (28,4; 37,1) (6,3; 11,8) (12,2; 22,9) (8,2; 21,3)
N СБ8 30 20,8* 7,4 14,1 7,6
(26,4; 33) (13,6; 23,3) (4,6; 13,7) (9,3; 19,8) (5,6; 12,7)
4 СБ8 19,3* 15,9* 2,8* 6,7 5,3*
(14,6; 22,8) (12,2; 20,2) (2,2; 4,5) (5,4; 11,7) (3,8; 8,3)
РСОПР 36,3 27,9 10,3* 14,4* 12,7*
(29,1; 45,4) (19,4; 39,7) (6,2; 14,8) (10,3; 24,7) (8; 19)
Т СБ8 41,2* 29,8 13,3* 21,4* 14,1*
(37,6; 45,5) (22,8; 33,5) (8,3; 20,2) (11,5; 26,3) (10,3; 18,7)
N СБ8 28,5 18,6* 8,2 15,6 6,9
(25,1; 31,3) (13,3; 23,1) (7,2; 12) (13,1; 24,6) (3; 10,5)
4 СБ8 21,1* 12,9* 8,2 17,4 2,2*
(16,3; 22,6) (12,5; 13,3) (7,3; 10,1) (11,5; 33,9) (1,5; 8)
РМЖ 38,6 26* 12,6* 19,3 14,8*
(33,4; 45,8) (19; 30,7) (8,3; 16,8) (11,4; 26,3) (8,9; 19,2)
Т СБ8 45,3 * 29,9 12,8* 17,6 15,9*
(39,7; 49,5) (25,4; 33,8) (9,8; 19,2) (11,4; 23,8) (10,9; 21,4)
N СБ8 30,5 20,2* 10,6 18,2 11,6
(27,8; 33,6) (15,9; 23,5) (5,5; 14,3) (11,5; 26,6) (7,8; 17,9)
4 СБ8 18,1* 9,5* 7,4* 16,6 6,5*
(15,9; 20,8) (6,1; 11,2) (6,4; 9,4) (9; 26,8) (4,9; 13,4)
Примечание. } - повышенные значения по сравнению с нормой; { - пониженные значения по сравнению с нормой; N -нормальные значения; * - достоверная статистическая разница при сравнении с донорами (р < 0,05).
Определено, что количества ^ЫК- и ^ЫКТ-лимфоцитов в общих группах онкологических больных также близки к показателям группы сравнения. Данный факт отмечают и зарубежные авторы у лиц с неоплазией яичников, где значения Т-лимфоцитов, КК- и ККТ-клеток примерно равны как в доброкачественных вариантах опухоли, так и злокачественных, и сопоставимы с показателями здоровых лиц (51,9 ± 4,6; 10,1 ± 1,8; 7,5 ± 1,8% соответственно) [33]. Отсутствие статистически значимых различий со значениями нормы между количествами натуральных киллеров и ККТ-клеток было продемонстрировано у больных меланомой [34]. У больных РМЖ исследователи указывают на снижение
количества цитотоксических субпопуляций натуральных киллеров, притом что количество КК-лимфоцитов находится в диапазоне нормы [35].
В отличие от основных субпопуляций эффекторного звена иммунитета ККТ-лимфоциты у РСОПР и РМЖ, по данным нашего исследования, значимо выше донорского уровня: РЯ - 8,5 (4,6; 14,8)%, меланома - 9,7 (6,1; 14,7)%, РСОПР - 12,7 (8; 19)%, РМЖ - 14,8 (8,9; 19,2)%. Это подтверждается и литературными данными. Так, описано увеличение количества ККТ-лимфоцитов в эпителиальных опухолях, к которым относятся и приведенные выше нозологические формы [35, 36]. При анализе КК-лимфоцитов было показано увеличение количества
Э
%
60 50 40 30 20 10
1
1
ЦТЛ I НК-клетки I NKT-клетки
I
Э
60 50 40 30 20 10
Доноры РЯ CD8f CD8N CD8J,
%
I
ЦТЛ
НК-клетки I NKT-клетки
1
Доноры РСОПР CD8| CD8N CD8J,
ЦТЛ
НК-клетки I NKT-клетки
Доноры РМЖ CD8| CD8N CD8|
Рис. 1. Cубпопуляционная структура эффекторных клеток при различных нозологиях онкологических заболеваний в зависимости от уровня экспрессии CD8: А - у больных РЯ; Б - у больных РТОПР; В - у больных РМЖ Здесь и на рис. 2: расшифровка аббревиатур дана в тексте.
данной популяции у больных РЯ - 22,6 (14,5; 31,3)%. Возможно, это объясняется сходством развития беременности и опухоли с точки зрения иммунологических механизмов, на которое указывают некоторые мировые ученые. Они отмечают при беременности повышенное содержание (около 70% иммунокомпетентных клеток) ЫК-лимфоцитов в децидуальной оболочке, обладающих регуляторным фенотипом СБ56+СБ16- [37]. Такой же фенотип НК-клеток характерен для больных РЯ [38]. Ранее в экспериментах на мышах было показано, что при введении мононуклеарных клеток в присутствии
ЦТЛ
НК-клетки I NKT-клетки
Доноры Меланома CD8| CD8N CD8J,
Рис. 2. Процентное соотношение субпопуляций эффекторных клеток у больных меланомой в зависимости от уровня экспрессии CD8
опухоли яичника быстро развивается экспансия ЫК-лимфоцитов, что не зафиксировано при отсутствии опухоли [39]. Видимо, за счет данных фактов, а также того, что при беременности основную роль играют именно натуральные киллеры при угнетении Т-клеточного звена, основным механизмом иммунного ответа на опухоль яичников являются именно ЫК-лимфоциты.
Заключение
Фенотипические характеристики клеток адаптивного и врожденного иммунитета, их субпопуляционная структура сильно варьируют у онкологических больных.
Процентное содержание СБ8+-клеток у здоровых лиц составляет 35,5 (30,6; 41,1)% СБ45+-клеток, СБ3+СБ8+-ЦТЛ - 27 (22,3; 30,7)%. У онкологических больных выявлен широкий диапазон значений СБ8+-лимфоцитов - от 7 до 60%, при этом для большинства (> 45%) пациентов каждой нозологической формы характерны повышенные уровни маркера.
Для онкологических больных с высоким уровнем СБ8+-клеток характерно повышение медианы значений ЦТЛ и ЫКТ-лимфоцитов по сравнению с показателями здоровых лиц.
Для онкологических больных с нормальным уровнем СБ8+-лимфоцитов установлено снижение медианы количества ЦТЛ. Количество ЫК- и ЫКТ-лимфоцитов соответствует показателям здоровых лиц.
Для онкологических больных с пониженным уровнем СБ8+-клеток показано резкое уменьшение медианы количества ЦТЛ. Количество НК-клеток в данной группе соответствует показателям здоровых доноров, число ЫКТ-лимфоцитов снижено.
Многопараметровый анализ основных эффекторных популяций иммунной системы наиболее прост и удобен при осуществлении его методом проточной цито-метрии, которая позволяет практически одномоментно оценить фенотипы данных клеток, определяющие их функциональную активность.
0
0
■ Литература
1. Ribatti D. The concept of immune surveillance against tumors. The first theories. Oncotarget. 2017; 8(4): 7175-80.
2. Muenst S., Laubli H., Soysal S.D., Zippelius A. et al. The immune system and cancer evasion strategies: therapeutic concepts. J. Intern. Med. 2016; 279: 541-62.
3. Cristiani C.M., Palella E., Sottile R., Tallerico R. et al. Human NK cell subsets in pregnancy and disease: toward a new biological complexity. Front. Immunol. 2016; 7: 656.
4. Waggoner S.N., Cornberg M., Selin L.K., Welsh R.M. Natural killer cells act as rheostats modulating antiviral T cells. Nature. 2012; 481: 394-8.
5. Sommariva M., Le Noci V., Storti C., Bianchigh F. et al. Activation of NK cell cytotoxicity by aerosolized CpG-ODN/ poly(I:C) against lung melanoma metastases is mediated by alveolar macrophages. Cell. Immunol. 2017; 313: 52-8.
6. Tietze J.K., Angelova D., Heppt M.V., Ruzicka T. et al. Low baseline levels of NK cells may predict a positive response to ipilimumab in melanomatherapy. Exp. Dermatol. 2017; 26.(7): 622-9.
7. Piccioli D., Sammicheli C., Tavarini S. Human plasmacytoid dendritic cells are unresponsive to bacterial stimulation and require a novel type of cooperation with myeloid dendritic cells for maturation. Blood. 2009; 113: 4232-9.
8. Tallerico R., Conti L., Lanzardo S., Sottile R. et al. NK cells control breast cancer and related cancer stem cell hematological spread. Oncoimmunology. 2017; 6 (3). URL: https://www.tandfonline. com/doi/full/10.1080/2162402X.2017.1284718.
9. Diamond M.S., Kinder M., Matsushighta H. Type I interferon is selectively required by dendritic cells for immune rejection of tumors. J. Exp. Med. 2011; 208: 1989-2003.
10. Wood A., Angus B., Kestevan P., Dark J. et al. Alpha interferon gene deletions in post-transplant lymphoma. Br. J. Haematol. 1997; 98: 1002-3.
11. Sugawa N., Ekstrand A.J., Ueda S., Collins V.P. Frequency of IFN beta 1 gene loss in 47 primary human gliomas. Noshuyo Byori. 1993; 10: 161-3.
12. Lydiatt W.M., Davidson B.J., Schantz S.P., Caruana S. et al. 9p21 deletion correlates with recurrence in head and neck cancer. Head Neck. 1998; 20: 113-8.
13. Dudley M.E. Cancer regression and autoimmunity in patients following clonal repopulation with anti-tumor lymphocytes. Science. 2002; 298: 850-4.
14. Latha T.S., Panati K., Gowd D.S., Reddy M.C. et al. Ovarian cancer biology and immunotherapy. Int. Rev. Immunol. 2014; 33 (5): 428-40.
15. Zsiros E., Tanyi J., Balint K., Kandalaft L.E. Immunotherapy for ovarian cancer: recent advances and perspectives. Curr. Opin. Oncol. 2014; 26 (5): 492-500.
16. Pilones K.A., Aryankalayil J., Demaria S. Review article invariant NKT cells as novel targets for immunotherapy in solid tumors. Clin. Dev. Immunol. 2012; 2012: 720803.
17. Govindaraj C., Scalzo-Inguanti K., Madondo M. Impaired Th1 immunity in ovarian cancer patients is mediated by TNFR2 Tregs within the tumor microenvironment. Clin. Immunol. 2013; 149: 97-110.
18. Molling J.W., Langius J. A., Langendijk J. A. Low levels of circulating invariant natural killer T cells predict poor clinical outcome in patients with head and neck squamous cell carcinoma. J. Clin. Oncol. 2007; 25: 862-8.
19. Ambrosino E., Terabe M., Halder R.C. Crossregulation between type I and type II NKT cells in regulating tumor immunity: a new immunoregulatory axis. J. Immunol. 2007; 179 (8): 5126-36.
20. Berzofsky J.A., Terabe M. NKT cells in tumor immunity: opposing subsets define a new immunoregulatory axis. J. Immunol. 2008; 180 (6): 3627-35.
21. Terabe M., Matsui S., Noben-Trauth N. NKT cellmediated repression of tumor immunosurveillance by IL-13 and the IL-4R-STAT6 pathway. Nat. Immunol. 2000; 1 (6): 515-20.
22. Заботина Т.Н., Короткова О.В., Табаков Д.В., Боруно-ва А.А. и др. Изучение структуры CD8 лимфоцитов периферической крови доноров. Рос. биотер. журн. 2015; 14 (1): 82.
23. Кадагидзе З.Г., Заботина Т.Н., Короткова О.В., Табаков Д.В. и др. Влияние ипилимумаба на субпопуляционную структуру лимфоцитов больных диссеминированной меланомой. Практическая онкология. 2017; 18 (3): 285-97.
24. Cелимова Л.М., Cеребровская Л.В., Калинина Л.Б., Хох-лова О.Н. и др. Показатели иммунного статуса периферической крови доноров. Клин. лаб. диагностика. 2014; 6: 40-3.
25. Хайдуков C3., Зурочка А.В., Тотолян А.А., Череш-нев В. А. Основные и малые популяции лимфоцитов перефериче-ской крови человека и их нормативные значения (методом многоцветного цитометрического анализа). Мед. иммунология. 2009; 11 (2-3): 227-38.
26. Wang W.J., Tao Z., Gu W., Sun L.H. Variation of blood T lymphocyte subgroups in patients with non-small cell lung cancer. Asian Pac. J. Cancer Prev. 2013; 14 (8): 4671-3.
27. Laytragoon-Lewin N., Jonson F., Lundgren J., Rutqvist L.E. et al. Perforin, CD28 and CD95 expression in circulating CD4 and CD8 cells as predictors of head and neck (H&N) cancer patient survival. Med. Oncol. 2014; 31 (12): 290.
28. Абакушина Е.В., Маризина Ю.В., Неприна FC., Кудрявцев Д.В. и др. Фенотип лимфоцитов у больных меланомой кожи после иммунотерапии ативированными лимфоцитами. Мед. иммунология. 2014; 16 (6): 567-76.
29. Riazi R.F., Ajdary S., Omranipour R., Alimohammadian M.H., Hassan Z.M. Comparative analysis of CD4+ and CD8+ T cells in tumor tissues, lymph nodes and the peripheral blood from patients with breast cancer. Iran. Biomed. J. 2015; 19 (1): 35-44.
30. Hua W., Qiang Z., Jia-Rong D. Detection of anti-tumor immunity of patients with breast cancer and its clinical significance. Tumor. 2006; 26 (3): 279-81.
31. Jia Y., Xu L., Lin Q., Zhu M. et al. Levels of lymphocyte subsets in peripheral blood prior treatment are associated with aggressive breast cancer phenotypes or subtypes. Med. Oncol. 2014; 31 (6): 981.
32. Sanlorenzo M., Vujic I., Posch C., Dajee A. et al. Melanoma immunotherapy. Cancer Biol. Ther. 2014; 15 (6): 665-74.
33. Alves P.C., Andrade L.A., Petta C.A., Lorand-Metze I. et al. Ex vivo expansion of CD56+ NK and NKT-like lymphocytes from peripheral blood mononuclear cells of patients with ovarian neoplasia. Scand. J. Immunol. 2011; 74: 244-52.
34. Dhodapkar M.V., Geller M.D., Chang D.H., Shimizu K. et al. A reversible defect in natural killer t cell function characterizes the progression of premalignant to malignant multiple myeloma. J. Exp. Med. 2003; 197 (12): 1667-76.
35. Verma C., Kaewkangsadan V., Eremin J.M., Cowley G.P. et al. Natural killer (NK) cell profiles in blood and tumour in women with large and locally advanced breast cancer (LLABC) and their contribution to a pathological complete response (PCR) in the tumour following neoadjuvant chemotherapy (NAC): differential restoration of blood profiles by NAC and surgery. J. Transl. Med. 2015; 13: 180.
36. Zdrazilova-Dubska L., Valik D., Budinska E., Frgala T. et al. NKT-like cells are expanded in solid tumour patients. Klin. Onkol. 2012; 25 (2): 2S21-5.
37. Hanssen S., Collinet P., Leblanc E., Salzet M. et al. Immunological analogies between ovarian cancer and pregnancy. J. Gynecol. Obstet. Biol. Reprod. (Paris). 2013; 42 (3): 217-26.
38. Wald O., Weiss I., Wald H. IFN-g acts on T cells to induce NK cell mobilization and accumulation in target organs. J. Immunol. 2006; 176: 4716-29.
39. Pandey V., Oyer J.L., Igarashi R.Y., Gitto S.B. et al. Anti-ovarian tumor response of donor peripheral blood mononuclear cells is due to infiltrating cytotoxic NK cells. Oncotarget. 2016; 7 (6): 7318-28.
■ References
1. Ribatti D. The concept of immune surveillance against tumors. The first theories. Oncotarget. 2017; 8(4): 7175-80.
2. Muenst S., Laubli H., Soysal S.D., Zippelius A., et al. The immune system and cancer evasion strategies: therapeutic concepts. J. Intern. Med. 2016; 279: 541-62.
3. Cristiani C.M., Palella E., Sottile R., Tallerico R., et al. Human NK cell subsets in pregnancy and disease: toward a new biological complexity. Front. Immunol. 2016; 7: 656.
4. Waggoner S.N., Cornberg M., Selin L.K., Welsh R.M. Natural killer cells act as rheostats modulating antiviral T cells. Nature. 2012; 481: 394-8.
5. Sommariva M., Le Noci V., Storti C., Bianchigh F., et al. Activation of NK cell cytotoxicity by aerosolized CpG-ODN/ poly(I:C) against lung melanoma metastases is mediated by alveolar macrophages. Cell. Immunol. 2017; 313: 52-8.
6. Tietze J.K., Angelova D., Heppt M.V., Ruzicka T., et al. Low baseline levels of NK cells may predict a positive response to ipilimumab in melanomatherapy. Exp. Dermatol. 2017; 26 (7): 622-9.
7. Piccioli D., Sammicheli C., Tavarini S. Human plasmacytoid dendritic cells are unresponsive to bacterial stimulation and require a novel type of cooperation with myeloid dendritic cells for maturation. Blood. 2009; 113: 4232-9.
8. Tallerico R., Conti L., Lanzardo S., Sottile R., et al. NK cells control breast cancer and related cancer stem cell hematological spread. Oncoimmunology. 2017; 6 (3). URL: https://www.tandfonline. com/doi/full/10.1080/2162402X.2017.1284718.
9. Diamond M.S., Kinder M., Matsushighta H. Type I interferon is selectively required by dendritic cells for immune rejection of tumors. J. Exp. Med. 2011; 208: 1989-2003.
10. Wood A., Angus B., Kestevan P., Dark J., et al. Alpha interferon gene deletions in post-transplant lymphoma. Br. J. Haematol. 1997; 98: 1002-3.
11. Sugawa N., Ekstrand A.J., Ueda S., Collins V.P. Frequency of IFN beta 1 gene loss in 47 primary human gliomas. Noshuyo Byori. 1993; 10: 161-3.
12. Lydiatt W.M., Davidson B.J., Schantz S.P., Caruana S., et al. 9p21 deletion correlates with recurrence in head and neck cancer. Head Neck. 1998; 20: 113-8.
13. Dudley M.E. Cancer regression and autoimmunity in patients following clonal repopulation with anti-tumor lymphocytes. Science. 2002; 298: 850-4.
14. Latha T.S., Panati K., Gowd D.S., Reddy M.C., et al. Ovarian cancer biology and immunotherapy. Int. Rev. Immunol. 2014; 33 (5): 428-40.
15. Zsiros E., Tanyi J., Balint K., Kandalaft L.E. Immunotherapy for ovarian cancer: recent advances and perspectives. Curr. Opin. Oncol. 2014; 26 (5): 492-500.
16. Pilones K.A., Aryankalayil J., Demaria S. Review article invariant NKT cells as novel targets for immunotherapy in solid tumors. Clin. Dev. Immunol. 2012; 2012: 720803.
17. Govindaraj C., Scalzo-Inguanti K., Madondo M. Impaired Th1 immunity in ovarian cancer patients is mediated by TNFR2 Tregs within the tumor microenvironment. Clin. Immunol. 2013; 149: 97-110.
18. Molling J.W., Langius J. A., Langendijk J. A. Low levels of circulating invariant natural killer T cells predict poor clinical outcome in patients with head and neck squamous cell carcinoma. J. Clin. Oncol. 2007; 25: 862-8.
19. Ambrosino E., Terabe M., Halder R.C. Crossregulation between type I and type II NKT cells in regulating tumor immunity: a new immunoregulatory axis. J. Immunol. 2007; 179 (8): 5126-36.
20. Berzofsky J.A., Terabe M. NKT cells in tumor immunity: opposing subsets define a new immunoregulatory axis. J. Immunol. 2008; 180 (6): 3627-35.
21. Terabe M., Matsui S., Noben-Trauth N. NKT cellmediated repression of tumor immunosurveillance by IL-13 and the IL-4R-STAT6 pathway. Nat. Immunol. 2000; 1 (6): 515-20.
22. Zabotina T.N., Korotkova O.V., Tabakov D.V., Boruno-va A.A., et al. Study of the structure of CD8 lymphocytes in the peripheral blood of donors. Rossiyskiy bioterapevticheskiy zhurnal. 2015; 14 (1): 82. (in Russian)
23. Kadagidze Z.G., Zabotina T.N., Korotkova O.V., Tabakov D.V., et al. Influence of ipilimumab on the subpopulation structure of lymphocytes of patients with disseminated melanoma. Prakticheskaya onkologiya. 2017; 18 (3): 285-97. (in Russian)
24. Selimova L.M., Serebrovskaya L.V., Kalinina L.B., Khokh-lova O.N., et al. Indicators of immune status of peripheral blood donors. Klinicheskaya laboratornaya diagnostika. 2014; 6: 40-3. (in Russian)
25. Khaydukov S.V., Zurochka A.V., Totolyan A., Chereshnev V. Basic and small populations of human peripheral blood lymphocytes and their normative values (by the method of multicolored cytometric analysis). Meditsinskaya immunologiya. 2009; 11 (2-3): 227-38. (in Russian)
26. Wang W.J., Tao Z., Gu W., Sun L.H. Variation of blood T lymphocyte subgroups in patients with non-small cell lung cancer. Asian Pac. J. Cancer Prev. 2013; 14 (8): 4671-3.
27. Laytragoon-Lewin N., Jönson F., Lundgren J., Rutqvist L.E., et al. Perforin, CD28 and CD95 expression in circulating CD4 and CD8 cells as predictors of head and neck (H&N) cancer patient survival. Med. Oncol. 2014; 31 (12): 290.
28. Abakushina E.V., Marizina Yu.V., Naprina G.S., Kudryav-tsev D.V., et al. Phenotype of lymphocytes in patients with cutaneous melanoma after immunotherapy with activated lymphocytes. Meditsinskaya immunologiya. 2014; 16 (6): 567-76. (in Russian)
29. Riazi R.F., Ajdary S., Omranipour R., Alimohammadian M.H., Hassan Z.M. Comparative analysis of CD4+ and CD8+ T cells in tumor tissues, lymph nodes and the peripheral blood from patients with breast cancer. Iran. Biomed. J. 2015; 19 (1): 35-44.
30. Hua W., Qiang Z., Jia-Rong D. Detection of anti-tumor immunity of patients with breast cancer and its clinical significance. Tumor. 2006; 26 (3): 279-81.
31. Jia Y., Xu L., Lin Q., Zhu M., et al. Levels of lymphocyte subsets in peripheral blood prior treatment are associated with aggressive breast cancer phenotypes or subtypes. Med. Oncol. 2014; 31 (6): 981.
32. Sanlorenzo M., Vujic I., Posch C., Dajee A., et al. Melanoma immunotherapy. Cancer Biol. Ther. 2014; 15 (6): 665-74.
33. Alves P.C., Andrade L.A., Petta C.A., Lorand-Metze I., et al. Ex vivo expansion of CD56+ NK and NKT-like lymphocytes from peripheral blood mononuclear cells of patients with ovarian neoplasia. Scand. J. Immunol. 2011; 74: 244-52.
34. Dhodapkar M.V., Geller M.D., Chang D.H., Shimizu K., et al. A reversible defect in natural killer t cell function characterizes the progression of premalignant to malignant multiple myeloma. J. Exp. Med. 2003; 197 (12): 1667-76.
35. Verma C., Kaewkangsadan V., Eremin J.M., Cowley G.P., et al. Natural killer (NK) cell profiles in blood and tumour in women with large and locally advanced breast cancer (LLABC) and their contribution to a pathological complete response (PCR) in the tumour following neoadjuvant chemotherapy (NAC): differential restoration of blood profiles by NAC and surgery. J. Transl. Med. 2015; 13: 180.
36. Zdrazilova-Dubska L., Valik D., Budinska E., Frgala T., et al. NKT-like cells are expanded in solid tumour patients. Klin. Onkol. 2012; 25 (2): 2S21-5.
37. Hanssen S., Collinet P., Leblanc E., Salzet M., et al. Immunological analogies between ovarian cancer and pregnancy. J. Gynecol. Obstet. Biol. Reprod. (Paris). 2013; 42 (3): 217-26.
38. Wald O., Weiss I., Wald H. IFN-g acts on T cells to induce NK cell mobilization and accumulation in target organs. J. Immunol. 2006; 176: 4716-29.
39. Pandey V., Oyer J.L., Igarashi R.Y., Gitto S.B., et al. Anti-ovarian tumor response of donor peripheral blood mononuclear cells is due to infiltrating cytotoxic NK cells. Oncotarget. 2016; 7 (6): 7318-28.
