An Integrated Immunopeptidomics and Proteogenomics Framework to Discover Non-Canonical Targets for Cancer Immunotherapy

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Serval ID
serval:BIB_E6A1E69D2351
Type
PhD thesis: a PhD thesis.
Collection
Publications
Institution
Title
An Integrated Immunopeptidomics and Proteogenomics Framework to Discover Non-Canonical Targets for Cancer Immunotherapy
Author(s)
CHONG Chloe
Director(s)
Coukos George
Codirector(s)
Bassani-Sternberg Michal
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de biologie et médecine
Publication state
Accepted
Issued date
2020
Language
english
Abstract
Un élément essentiel de l’immunothérapie appliquée au cancer est l’identification de peptides liant les antigènes des leucocytes humains (HLA) et capables d’induire une puissante réponse T anti-tumorale. La spectrométrie de masse (MS) constitue actuellement la seule méthode non-biaisée permettant une analyse détaillée du panel d’antigènes susceptibles d’être présentés aux lymphocytes T in vivo. L’utilisation de cette méthode en clinique requiert toutefois des améliorations significatives de la méthodologie utilisée lors de l’identification des peptides HLA.
Un consortium multidisciplinaire de chercheurs a récemment mis en lumière les problèmes actuellement liés à l’utilisation de la MS en immunopeptidomique, soulignant le besoin de développer de nouvelles méthodes et mettant en évidence le défi que représente la standardisation de l’immuno-purification des molécules HLA. La première partie de cette thèse vise à optimiser les méthodes expérimentales permettant l’extraction des peptides apprêtés aux HLA. L’optimisation de la méthodologie de base a permis des améliorations notables en terme de débit, de reproductibilité, de sensibilité et a permis une purification séquentielle des molécules de HLA de classe I de classe II ainsi que de leurs peptides, à partir de lignées cellulaires ou de tissus. En comparaison avec les méthodes existantes, ce protocole comprend moins d’étapes et permet de limiter la manipulation des échantillons ainsi que le temps de purification. Cette méthode, pour les peptides HLA extraits, a permis d’obtenir des taux de reproductibilité et de sensibilité sans précédents (corrélations de Pearson jusqu'à 0,98 et 0,97 pour les HLA de classe I et de classe II, respectivement). De plus, la faisabilité d’études comparatives robustes a été démontrée à partir d’une lignée cellulaire de cancer de l’ovaire, traitée à l'interféron gamma. En effet, cette nouvelle méthode a mis en évidence des changements quantitatifs et qualitatifs du catalogue de peptides présentés aux HLA. Les résultats obtenus ont mis en avant une augmentation de la présentation de longs ligands chymotryptiques de classe I. Ce phénomène est probablement lié à la modulation de la machinerie de traitement et de présentation des antigènes. Dans cette première partie de thèse, nous avons développé une méthodologie robuste et rationalisée, facilitant la purification des HLA et pouvant être appliquée en recherche fondamentale et translationnelle.
Bien que les néoantigènes représentent une cible attractive, des études récentes ont mis en évidence l’existence des antigènes non canoniques. Ces antigènes tumoraux, bien que non mutés, sont aussi spécifiques aux cellules cancéreuses et semblent jouer un rôle important dans l’immunité anti-tumorale. La seconde partie de cette thèse a pour objectif le développement d’une méthodologie d’analyse permettant l’identification ainsi que la validation de ces antigènes particuliers. Les antigènes non canoniques sont d'origine présumée non codante et ne sont, par conséquent, que rarement inclus dans les bases de données des séquences de protéines de référence. De ce fait, ils ne sont généralement pas pris en compte lors des recherches de MS utilisant de telles bases de données. Afin de palier ce problème et de permettre leur identification par MS, le séquençage de l'exome entier, le séquençage de l'ARN sur une population de cellules et sur des cellules uniques, ainsi que le profilage des ribosomes ont été intégrés aux données d’immunopeptidomique. Ainsi, NewAnce, un programme informatique permettant de combiner les données de deux outils de recherche MS en tandem, a été développé afin de calculer le taux d’antigènes non canoniques identifiés comme faux positifs. L’utilisation de NewAnce sur des lignées cellulaires provenant de patients atteints de mélanomes ainsi que sur des biopsies de cancer du poumon a permis l’identification précise de centaines de peptides HLA non classiques, spécifiques aux cellules tumorales et communs à plusieurs patients. Le niveau de confirmation des peptides non canoniques a ensuite été testé à l’aide d’une approche de MS ciblée. Les peptides résultant de ces analyses ont été minutieusement validés pour un des échantillons de mélanome disponibles. De plus, le profilage des ribosomes a révélé que les nouveaux cadres de lecture ouverts, desquels résultent certains de ces peptides non classiques, sont activement traduits. L’évaluation de l’immunogenicité de ces peptides a été évaluée avec des cellules immunitaires autologues et a révélé un épitope immunogène non canonique, provenant d'un cadre de lecture ouvert alternatif du gène ABCB5, un marqueur des cellules souches du mélanome.
De manière globale, les résultats obtenus au cours de cette thèse soulignent la possibilité d’inclure ce type d’analyse de proteogénomique dans un protocole d’identification de néoantigènes existant. Cela permettrait d’inclure et prioriser des antigènes tumoraux non classiques et de proposer aux patients en impasse thérapeutique des immunothérapies anti-tumorales personnalisées.
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A central factor to the development of cancer immunotherapy is the identification of clinically relevant human leukocyte antigen (HLA)-bound peptides that elicit potent anti-tumor T cell responses. Mass spectrometry (MS) is the only unbiased technique that captures the in vivo presented HLA repertoire. However, significant improvements in MS-based HLA peptide discovery methodologies are necessary to enable the smooth transition to the clinic.
Recently, a consortium of multidisciplinary researchers presented current issues in clinical MS-based immunopeptidomics, highlighting method development and standardization challenges in HLA immunoaffinity purification. The first part of this thesis addresses improvements to the experimental method for HLA peptide extraction. The approach was optimized with several new developments, facilitating high-throughput, reproducible, scalable, and sensitive sequential immunoaffinity purification of HLA class I and class II peptides from cell lines and tissue samples. The method showed increased speed, and reduced sample handling when compared to previous methods. Unprecedented depth and high reproducibility were achieved for the obtained HLA peptides (Pearson correlations up to 0.98 and 0.97 for HLA class I and HLA class II, respectively). Additionally, the feasibility of performing robust comparative studies was demonstrated on an ovarian cancer cell line treated with interferon gamma. Both quantitative and qualitative changes were detected in the cancer HLA repertoire upon treatment. Specifically, a yet unreported and interesting phenomenon was the upregulated presentation of longer and chymotryptic-like HLA class I ligands, likely related to the modulation of the antigen processing and presentation machinery. Taken together, a robust and streamlined framework was built that facilitates peptide purification and its application in basic and translational research.
Furthermore, recent studies have shed light that, along with the highly attractive mutated neoantigens, other non-mutated, yet tumor-specific, non-canonical antigens may also play an important role in anti-tumor immunity. Non-canonical antigens are of presumed non-coding origin and not commonly included in protein reference databases, and are therefore typically disregarded in database-dependent MS searches. The second part of this thesis develops an analytical workflow enabling the confident identification and validation of non- canonical tumor antigens. For this purpose, whole exome sequencing, bulk and single-cell RNA sequencing and ribosome profiling were integrated with MS-based immunopeptidomics for personalized non-canonical HLA peptide discovery. A computational module called NewAnce was designed, which combines the results of two tandem MS search tools and implements group-specific false discovery rate calculations to control the error specifically for the non-canonical peptide group. When applied to patient-derived melanoma cell lines and paired lung cancer and normal tissues, NewAnce resulted in the accurate identification of hundreds of shared and tumor-specific non-canonical HLA peptides. Next, the level of non-canonical peptide confirmation was tested in a targeted MS-based approach, and selected non-canonical peptides were extensively validated for one melanoma sample. Furthermore, the novel open reading frames that generate a selection of these non- canonical peptides were found to be actively translated by ribosome profiling. Importantly, these peptides were assessed with autologous immune cells and a non-canonical immunogenic epitope was discovered from an alternative open reading frame of melanoma stem cell marker gene ABCB5.
This thesis concludes by highlighting the possibility of incorporating the proteogenomics pipeline into existing neoantigen discovery engines in order to prioritize tumor-specific non-canonical peptides for cancer immunotherapy.
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Maladie très hétérogène et multifactorielle, le cancer représente à ce jour la seconde cause de décès dans le monde. Bien que le système immunitaire soit capable de reconnaître puis d’éliminer les cellules cancéreuses, ces dernières peuvent à leur tour s’adapter et accumuler des mutations leur permettant d’échapper à cette reconnaissance.
L’immunothérapie anti-tumorale démontre le rôle clé de l’immunité dans l’éradication des tumeurs. Cependant, ces thérapies prometteuses ne sont efficaces que chez une petite proportion des patients traités. Une étape majeure dans l’établissement d’une réponse immunitaire anti-tumorale est la reconnaissance d’antigènes associés aux tumeurs. Des études récentes ont montré que les antigènes tumoraux issus de régions non-codantes du génome (antigènes non-canoniques) peuvent jouer un rôle clé dans l’induction de réponses immunitaires. Ainsi, l’identification de ces antigènes tumoraux particuliers permettrait de guider le développement d’immunothérapies anti-cancéreuses personnalisées telles que la vaccination ou encore le transfert adoptif de lymphocytes T reconnaissant ces cibles. La spectrométrie de masse (MS) est une technique non biaisée permettant l’identification et l’analyse du répertoire des antigènes présentés in vivo. Cependant, cette technique nécessite d’être optimisée et standardisée afin d’être utilisée en clinique.
Ainsi, la première partie de ces travaux de thèse a été dédiée à l’optimisation expérimentale de cette méthode à partir d’échantillons de tissus et de lignées cellulaires. En comparaison avec les protocoles standards, cette technique permet une couverture plus complète, rapide et reproductible du répertoire de peptides apprêtés aux HLA.
La seconde partie de cette thèse a été consacrée au développement d’une méthode permettant l’identification d’antigènes tumoraux non-canoniques via le séquençage d’ARN cellulaire, ribosomique et l’utilisation de notre méthode d’immunopeptidomique optimisée. Afin de contrôler l’identification de faux positifs, nous avons élaboré un nouveau module computationnel. Ce module a permis l’identification de plusieurs centaines de peptides-HLA non-canoniques, partagés et spécifiques au mélanome et au cancer du poumon. Le séquençage des ARN ribosomiques a mis en évidence la traduction de nouveaux cadre ouverts de lecture desquels sont traduits de nouveaux peptides non-canoniques. Cette technique nous a permis de mettre en évidence un épitope immunogène issu du gène ABCB5, un marqueur de cellules souches cancéreuses préalablement identifié dans le mélanome.
De manière globale, ces travaux de thèse, alliant immunopeptidomique et protéogénomique, ont permis la mise au point d’une méthode expérimentale permettant une meilleure identification d’antigènes tumoraux. Nous espérons que ces résultats amélioreront l’identification et la priorisation de cibles pertinentes pour l’immunothérapie anti-cancéreuse en clinique.
Create date
03/07/2020 10:40
Last modification date
29/08/2020 7:10
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