Expression of Immune Checkpointson T-Lymphocytes in Regional Lymph Nodes in Patients With Colorectal Cancer

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Investigation of immune checkpoint expression on T-lymphocytes is essential for determining immunotherapy strategies for colorectal cancer.

AIM: The work aimed to examine the expression of immune checkpoints on T-lymphocytes in regional lymph nodes in patients with colorectal cancer.

MATERIAL AND METHODS: Flow cytometry was used to evaluate the expression levels of immune checkpoints (CTLA-4, PD-1, TIM-3) on T-lymphocytes in regional lymph nodes in 105 patients with stage III colorectal cancer. The control group included 75 patients with nonneoplastic colon diseases. The Mann–Whitney U-test was used to compare two independent groups. ROC analysis was performed to identify diagnostic threshold values. Differences were considered statistically significant at p < 0.05.

RESULTS: In the regional lymph nodes of patients with colorectal cancer, CTLA-4 expression increased 7.9-fold on T-helper cells [42.9% (25.1%–59.8%) in the main group vs 5.4% (2.8%–7.8%) in controls; p < 0.001], and 4.5-fold on cytotoxic T-lymphocytes [35.0% (16.9%–52.8%) vs 7.8% (3.5%–12.7%); p < 0.001]. PD-1 expression increased 1.5-fold on CD4-positive T-lymphocytes [46.9 (33.5; 62.9)% in the main group vs 31.7 (18.9; 42.7)% in controls, p < 0.001], and 2.2-fold on cytotoxic T-lymphocytes (p < 0.001). TIM-3 expression on cytotoxic T-lymphocytes in regional lymph nodes reached 3.8 (2.3; 6.6)% in patients with colorectal cancer, exceeding the control value of 2.3 (1.5; 4.1)% by 1.7 times (p < 0.001). Statistically significant threshold values for CTLA-4 expression in regional lymph nodes were established at ≥ 11.1% for T-helper cells and > 20.1% for cytotoxic T-lymphocytes.

CONCLUSION: In patients with colorectal cancer, the expression of the co-inhibitory receptors CTLA-4 and PD-1 is increased on both T-helper cells and cytotoxic T-lymphocytes in regional lymph nodes, whereas TIM-3 expression is elevated on CD8+ T-lymphocytes.

About the authors

Victoria V. Kryukova

Chita State Medical Academy

Email: oigen72@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-2228-3351
SPIN-code: 7136-0110

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor, Depart. of Hospital Surgery with a Course in Pediatric Surgery

Russian Federation, 39a Gorky st, Chita, 672000

Viktor L. Tsepelev

Chita State Medical Academy

Author for correspondence.
Email: viktorcepelev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2166-5154
SPIN-code: 4624-4537
Scopus Author ID: 55548678900
ResearcherId: MCJ-0526-2025

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, Head, Depart. of Hospital Surgery with a Course in Pediatric Surgery

Russian Federation, 39a Gorky st, Chita, 672000

Pavel P. Tereshkov

Chita State Medical Academy

Email: tpp6915@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8601-3499
SPIN-code: 5228-8808

MD, Cand. Sci. (Medicine), Head, Lab. of Experimental and Clinical Biochemistry and Immunology

Russian Federation, 39a Gorky st, Chita, 672000

References

  1. Arasa J, Collado-Diaz V, Halin C. Structure and immune function of afferent lymphatics and their mechanistic contribution to dendritic cell and T cell trafficking. Cells. 2021;10(5):1269. doi: 10.3390/cells10051269 EDN: IBMPJF
  2. Lei PJ, Fraser C, Jones D, et al. Lymphatic system regulation of anti-cancer immunity and metastasis. Front Immunol. 2024;15:1449291. doi: 10.3389/fimmu.2024.1449291 EDN: WTIORR
  3. Zheng Z, Wieder T, Mauerer B, et al. T cells in colorectal cancer: unravelling the function of different T cell subsets in the tumor microenvironment. Int J Mol Sci. 2023;24(14):11673. doi: 10.3390/ijms241411673 EDN: MMPGVR
  4. Morisaki T, Morisaki T, Kubo M, et al. Lymph nodes as anti-tumor immunotherapeutic tools: intranodal-tumor-specific antigen-pulsed dendritic cell vaccine immunotherapy. Cancers. 2022;14(10):2438. doi: 10.3390/cancers14102438 EDN: VLNLUH
  5. Goode EF, Roussos Torres ET, Irshad S. Lymph node immune profiles as predictive biomarkers for immune checkpoint inhibitor response. Front Mol Biosci. 2021;8:674558. doi: 10.3389/fmolb.2021.674558 EDN: EHYQZH
  6. Fransen MF, van Hall T, Ossendorp F. Immune checkpoint therapy: tumor draining lymph nodes in the spotlights. Int J Mol Sci. 2021;22:9401. doi: 10.3390/ijms22179401 EDN: JHZXWH
  7. Zhang Y, Zheng J. Functions of immune checkpoint molecules beyond immune evasion. Adv Exp Med Biol. 2020;1248:201–226. doi: 10.1007/978-981-15-3266-5_9
  8. Zhang H, Dai Z, Wu W, et al. Regulatory mechanisms of immune checkpoints PD-L1 and CTLA-4 in cancer. J Exp Clinic Cancer Res. 2021;40(1):184. doi: 10.1186/s13046-021-01987-7 EDN: TEVMDU
  9. Saleh R, Taha RZ, Toor SM, et al. Expression of immune checkpoints and T cell exhaustion markers in early and advanced stages of colorectal cancer. Cancer Immunology, Immunotherapy. 2020;69:1989–1999. doi: 10.1007/s00262-020-02593-w EDN: FUYBXJ
  10. Chetveryakov AV, Tsepelev VL. Level of co-inhibitory immune checkpoints in tumor tissue in patients with colon neoplasms. Mol Med. 2023;21(1):56–60. doi: 10.29296/24999490-2023-01-08
  11. Chetveryakov AV, Tsepelev VL. Concentration of co-inhibitory immune checkpoints and their ligands in the blood of patients with colon tumor. Pathological physiology and experimental therapy. 2023;67(1):56–62. doi: 10.25557/0031-2991.2023.01.56-62 EDN: HDLEXN
  12. Xie YH, Chen YX, Fang JY. Comprehensive review of targeted therapy for colorectal cancer. Signal Transduct Target Ther. 2020;5(1):1–30. doi: 10.1038/s41392-020-0116-z EDN: DCYDFN
  13. Kudryavtsev IV, Borisov AG, Krobinets II, et al. Determination of the main subpopulations of cytotoxic T-lymphocytes by multicolor flow cytometry. Medical Immunology. 2015;17(6):525–538. doi: 10.15789/1563-0625-2015-6-525-538
  14. Mudrov VA. Algorithm for applying roc-analysis in biomedical research using the SPSS software package. Transbaikal Medical Bulletin. 2021;1:148–153. doi: 10.52485/19986173_2021_1_148
  15. Van Coillie S, Wiernicki B, Xu J. Molecular and cellular functions of CTLA-4. Adv Exp Med Biol. 2020;1248:7–32. doi: 10.1007/978-981-15-3266-5_2 EDN: CNNTKJ
  16. Kanunova TA, Makarova YuA, Belova LA, Shamrova EA. Pathophysiological mechanisms of the use of checkpoint inhibitors in the regulation of the antitumor immune response. Scientific review. Medical Sciences. 2020;4:33–37. EDN: QYXMUZ
  17. Pauken KE, Torchia JA, Chaudhri A, et al. Emerging concepts in PD-1 checkpoint biology. Semin Immunol. 2021;52:101480. doi: 10.1016/j.smim.2021.101480 EDN: UVBAWR
  18. Han Y, Liu D, Li L. PD-1/PD-L1 pathway: current researches in cancer. Am J Cancer Res. 2020;10(3):727. Available from: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7136921/
  19. Acharya N, Sabatos-Peyton C, Anderson AC. Tim-3 finds its place in the cancer immunotherapy landscape. J Immunother Cancer. 2020;8(1):000911. doi: 10.1136/jitc-2020-000911 EDN: NGEVXE
  20. Joller N, Anderson AC, Kuchroo VK. LAG-3, TIM-3, and TIGIT: distinct functions in immune regulation. Immunity. 2024;57(2):206–222. doi: 10.1016/j.immuni.2024.01.010 EDN: OEDHIT
  21. Hossain MA, Liu G, Dai B, et al. Reinvigorating exhausted CD8+ cytotoxic T lymphocytes in the tumor microenvironment and current strategies in cancer immunotherapy. Med Res Rev. 2021;41(1):156–201. doi: 10.1002/med.21727 EDN: RKQBGZ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. CTLA-4 expression on T lymphocytes of regional lymph nodes in patients with colorectal cancer. The results are presented as box plots showing the median, interquartile range (Q1–Q3), and minimum and maximum values.

Download (49KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. PD-1 expression on T lymphocytes of regional lymph nodes in patients with colorectal cancer. The results are presented as box plots showing the median, interquartile range (Q1–Q3), and minimum and maximum values.

Download (48KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. TIM-3 expression on T lymphocytes of regional lymph nodes in patients with colorectal cancer. The results are presented as box plots showing the median, interquartile range (Q1–Q3), and minimum and maximum values.

Download (48KB)
Indexing metadata

© 2025 Eco-Vector




Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».