在多发性骨髓瘤生物学中研究 eNAMPT 并确定其在疾病进展中的作用

背景和初步数据：

多发性骨髓瘤 (MM) 的特征是骨髓 (BM) 中恶性浆细胞的克隆扩增以及肿瘤细胞进出 BM 的连续扩散。 BM 基质细胞 (BMSC) 和 MM 细胞之间的持续相互作用支持肿瘤细胞的增殖、存活、迁移和耐药性。 事实上，BMSCs 通过细胞因子的产生和细胞间相互作用控制 MM 细胞进入血流的能力，导致克隆细胞归巢或外渗到远处组织，进而导致新的 BM 生态位形成。

上皮-间充质转化 (EMT) 是一种生物学现象，通过破坏细胞-细胞粘附和细胞极性、重塑细胞骨架和改变细胞-基质粘附，上皮细胞可以转变为间充质表型。 总的来说，这些事件导致受影响细胞的迁移和侵袭特性得到改善。 值得注意的是，EMT 在正常胚胎发育和组织再生过程中生理发生，但在癌细胞中，它与肿瘤侵袭性特征相关，包括侵袭、转移、干性和耐药性。 EMT 通常在实体瘤中观察到，但最近在 MM 中也有描述。 在这种情况下，研究表明，BM 生态位相关的缺氧通过获得 EMT 样特征产生 MM 细胞外出和传播，这反过来又通过增加 CXCR4 表达，产生髓外疾病 (EMD) 发展。

细胞代谢的改变已成为癌症的标志之一，可能成为新治疗方法的目标。 在这些改变中，烟酰胺腺嘌呤二核苷酸 (NAD+) 的生物合成正在成为新的肿瘤治疗靶点。 烟酰胺磷酸糖基转移酶 (NAMPT) 是哺乳动物细胞中烟酰胺 (NAM) 产生 NAD+ 的限速酶，在包括 MM 在内的癌症中经常上调，我们小组已广泛探索其作为潜在治疗靶点的相关性。 然而，除了作为关键代谢酶的细胞内活性外，NAMPT 还存在于细胞外环境中，在那里它像 eNAMPT 一样发挥细胞因子/脂肪因子样作用。 尽管 eNAMPT 分泌的潜在机制仍有待阐明，但人们普遍认为 eNAMPT 分泌与细胞内 NAMPT 水平之间存在正相关。 最近的证据表明，与几种血液和实体肿瘤的健康供体相比，癌症患者的 eNAMPT 血浆水平明显更高。 在这种情况下，发现 eNAMPT 通过促进新血管生成和影响免疫反应，发挥促肿瘤发生作用，例如促进癌细胞增殖和集落形成，赋予抗细胞凋亡和塑造肿瘤微环境。

研究人员最近证明了 eNAMPT 在人类乳腺癌细胞中获得 EMT 方面发挥的关键作用。 详细而言，NAMPT 过表达通过减少与 N-钙粘蛋白、波形蛋白和 ZEB1 上调相关的 E-钙粘蛋白表达，促进癌细胞获得成纤维细胞样形态。 重要的是，NAMPT 诱导的 EMT 与 NAMPT 酶活性无关，也与其产物水平烟酰胺单核苷酸 (NMN) 无关。 相反，EMT 似乎是由 eNAMPT 介导的，它通过增加 TGFβ1 的产生来激活 TGFβ 信号通路。

根据我们之前的观察，研究人员计划在此进一步研究 MM 生物学中的 eNAMPT，并确定其在疾病进展中的作用，其中 EMT 获得代表癌症的标志。 从提案中得出的结果有望确定这种恶性肿瘤的新生物学脆弱性，以及用于疾病进展监测的创新生物标志物。

研究人员初步测量了新诊断多发性骨髓瘤 (NDMM)（n=20）患者和健康供体（HD；n=6）的 PB 样本中的 eNAMPT 血清水平。 有趣的是，发现肿瘤中的 eNAPMT 水平明显高于对照组，表明该细胞因子在 MM 生物学中的相关作用。 这些数据为进一步研究 eNAMPT 在 MM 中的作用提供了依据。

样品采集：

MM 患者的回顾性样本将来自两个不同的数据库（UNITO 和 UNIGE），并合并到一个新的专用于该项目的特定数据库中，以涵盖将要分析的疾病的不同阶段。

UNITO 将协调和执行将包含的样本的选择。 UNITO 将能够为这项研究提供所需数量的样本。 最终，将从过去 5 年进行的先前临床试验中选择一组独立的、有代表性的 100 名 MM 患者样本。

一般来说，样品会满足以下参数：

• 18岁以上的男女患者；
• 在不同疾病阶段（MGUS、SMM、NDMM 和 RRMM MM 患者）收集的 PB 衍生血清样本
• 有足够的 CD138+ 细胞或来自 CD138+ 细胞的 RNA；
• ≥ 2 年的中位生存数据和治疗数据可用（无进展生存和总生存）；
• 在感兴趣的治疗开始之前采集的骨髓样本；
• 患者同意将他们的样本用于研究目的。

将对样本来源的每个可用临床试验进行可用样本和临床数据的可行性评估和功效分析。 执行此评估是为了决定、选择和构建一个数据集，该数据集为治疗效果预测提供科学和统计上可靠的证据。 将分析的选定治疗方案（药物组合）涵盖了 MM 治疗类别的完整范围，包括蛋白酶体抑制剂、免疫调节药物 (IMiD)、烷化剂、HDAC 抑制剂和单克隆抗体。 患者样本将来自对照临床试验，并将选自不同的治疗组，包含接受相同治疗方案的患者，基于以下药物或组合之一：硼替佐米（蛋白酶体抑制剂）、卡非佐米（蛋白酶体抑制剂）、沙利度胺 (IMiD)、来那度胺 (IMiD)、泊马度胺 (IMiD)、美法仑（烷化剂）、帕比司他（HDAC 抑制剂）和 Daratumumab（单克隆抗体）。

样本量估计是基于以前的经验，这些经验能够显着确定针对足够大的群体的某种治疗的阳性和阴性病例之间的生存差异。 给定至少 3 的效应大小和 20% 的亚型发生率，100 个案例的组大小将足以显着确定亚型的预测值。 （较小的效应量和较小的发生率可能与临床无关）。