一.研究背景
眾所周知，TP53突變是肝細(xì)胞癌（HCC）中最常見(jiàn)的突變太颤，它影響著HCC的進(jìn)展和預(yù)后。盡管TP53突變?cè)贖CC患者預(yù)后中的致病作用已被充分證實(shí)，但其對(duì)HCC免疫譜的特異性影響尚未得到徹底研究墓拜。那么今天小編給大家?guī)?lái)的這篇文章就是通過(guò)構(gòu)建TP53相關(guān)的HCC免疫預(yù)后模型來(lái)研究其調(diào)節(jié)免疫表型的機(jī)制以及其對(duì)預(yù)后的影響。該文章于2019年發(fā)表在EbioMedicine雜志上?请契，影響因子6.183咳榜。好啦夏醉，長(zhǎng)話(huà)短說(shuō)，讓我們一起來(lái)看一看作者都做了哪些研究吧~
二.主要方法和數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)：
（1）RNA測(cè)序數(shù)據(jù)：作者收集了364個(gè)HCC樣品的體細(xì)胞突變狀態(tài)以及374個(gè)HCC樣品的基因表達(dá)數(shù)據(jù)并從TCGA中下載了相應(yīng)的臨床數(shù)據(jù)涌韩。作者從診斷為HCC的患者中收集手術(shù)切除樣本畔柔，對(duì)具有RNA測(cè)序數(shù)據(jù)和TP53突變信息的359個(gè)HCC樣品進(jìn)行分析，使用Illumina HiSeq_RNA-Seq和Illumina HiSeq_miRNA-Seq平臺(tái)獲得序列數(shù)據(jù)臣樱。
（2）微陣列數(shù)據(jù)：作者從GEO中下載了三套基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集靶擦，分別是GSE54236基于平臺(tái)GPL6480（包括78個(gè)HCC樣品和77個(gè)相鄰非癌樣品），GSE76427基于平臺(tái)GPL10558（包括115個(gè)HCC樣品和52個(gè)相鄰非癌樣品）雇毫，GSE14520基于平臺(tái)GPL571（包括225個(gè)HCC樣品和220個(gè)相鄰的非癌樣品）玄捕。作者將這三個(gè)具有生存信息的數(shù)據(jù)集整合到meta-GEO-HCC隊(duì)列中，以驗(yàn)證IPM棚放。
（3）北京HCC患者的收集：從2004年到2015年枚粘，101名接受手術(shù)并在北京協(xié)和醫(yī)院診斷為HCC的患者按照規(guī)定參與了本研究。
方法：
（1）免疫組化（IHC）
（2）基因集富集分析（GSEA）
（3）差異表達(dá)基因（DEG）分析
（4）構(gòu)建和驗(yàn)證免疫相關(guān)的預(yù)后模型
（5）估計(jì)免疫細(xì)胞類(lèi)型分?jǐn)?shù)
（6）功能富集分析
（7）諾模圖的構(gòu)建和評(píng)估
三.結(jié)果展示
1：免疫表型與HCC中TP53突變之間的關(guān)聯(lián)
作者首次利用TCGA中HCC患者的基因表達(dá)數(shù)據(jù)和臨床信息飘蚯，找到與TP53狀態(tài)相關(guān)的免疫相關(guān)生物學(xué)過(guò)程馍迄。對(duì)沒(méi)有TP53突變和具有TP53突變的HCC樣品進(jìn)行GSEA分析。結(jié)果顯示局骤，不具有TP53突變的?HCC在414個(gè)生物過(guò)程中顯著富集攀圈，這里選擇了4個(gè)免疫相關(guān)生物過(guò)程。相反庄涡，TP53?突變型?HCC在任何免疫相關(guān)的生物過(guò)程中都沒(méi)有富集量承。
圖1：TCGA數(shù)據(jù)集中TP53的遺傳富集分析。（A）HCC的基因組景觀和TCGA數(shù)據(jù)集中的突變特征穴店，這些特征在FireBrowse平臺(tái)上進(jìn)行了測(cè)定撕捍。? ? ? ? ? ? ? ? （B）與具有TP53?突變HCC患者相比，不具有TP53突變的?HCC患者中免疫相關(guān)表型的顯著富集的通路泣洞。
2：鑒定具有和不具有TP53突變的HCC樣品之間差異表達(dá)的免疫相關(guān)基因
為了確定TP53狀態(tài)和免疫相關(guān)過(guò)程之間的相關(guān)性忧风，作者從免疫相關(guān)過(guò)程中獲得312個(gè)免疫相關(guān)基因。在所研究的312個(gè)免疫相關(guān)基因中球凰，37個(gè)基因在兩者之間差異表達(dá)（FDR <0.05和| log 2 FC |?>?1）狮腿。
3：構(gòu)建IPM并評(píng)估其在TCGA HCC隊(duì)列中的預(yù)測(cè)能力
作者試圖評(píng)估DEGs的預(yù)測(cè)能力，通過(guò)單變量Cox回歸分析顯示37個(gè)DEGs中的7個(gè)與OS顯著相關(guān)呕诉。為了找到具有最大預(yù)后價(jià)值的基因缘厢，作者使用了基于LASSO
估計(jì)的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析，并選擇了TREM1和EXO1這兩個(gè)基因甩挫。為了獲得統(tǒng)一的臨界值贴硫，作者將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組，對(duì)TCGA，meta-GEO和北京HCC隊(duì)列中TREM1和EXO1的表達(dá)水平進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化英遭，最后通過(guò)將每個(gè)免疫基因的歸一化表達(dá)水平加權(quán)到多變量Cox回歸分析的回歸系數(shù)间护，作者建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型來(lái)預(yù)測(cè)患者的存活率。結(jié)果如圖2所示：
圖2：IPM的預(yù)測(cè)分析挖诸。對(duì)于TCGA HCC群組（A-C）和meta-GEO HCC群組（D-F）汁尺，IPM的Kaplan-Meier存活率，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和時(shí)間依賴(lài)性ROC曲線(xiàn)多律。結(jié)果顯示（A和D）低風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分組的OS顯著高于高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分組痴突。（B和E）顯示了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和兩種預(yù)后免疫基因的表達(dá)之間的關(guān)系。（C和F）顯示IPM的時(shí)間依賴(lài)性ROC曲線(xiàn)分析狼荞。（G-H）通過(guò)計(jì)算TCGA和meta-GEO HCC隊(duì)列中的C指數(shù)苞也，評(píng)估生存預(yù)測(cè)的預(yù)后性能。（I）通過(guò)使用免疫組織化學(xué)粘秆，得到北京HCC隊(duì)列的IPM的Kaplan-Meier生存曲線(xiàn)。
4：驗(yàn)證和評(píng)估m(xù)eta-GEO HCC隊(duì)列和北京HCC隊(duì)列中的IPM
為了確定IPM是否穩(wěn)健收毫，作者在包含414例HCC患者的meta-GEO-HCC隊(duì)列中評(píng)估了TCGA-hcc隊(duì)列中IPM的表現(xiàn)攻走。結(jié)果表明IPM在不同的分子水平，平臺(tái)和數(shù)據(jù)集中是穩(wěn)健的此再。
5：根據(jù)TCGA HCC隊(duì)列中TP53狀態(tài)對(duì)IPM的OS進(jìn)行分層分析
與IPM一致昔搂，TP53狀態(tài)也與HCC患者的預(yù)后顯著相關(guān)（圖3A）。作者進(jìn)行了分層分析以測(cè)試IPM的預(yù)后值是否獨(dú)立于TP53狀態(tài)输拇，根據(jù)TP53狀態(tài)將TCGA HCC隊(duì)列中的患者分成兩組摘符。分層分析結(jié)果表明IPM與不具有TP53突變和TP53?突變TCGA HCC隊(duì)列中的OS顯著相關(guān)（圖3B和C）。此外策吠，相關(guān)性分析表明風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與不具有TP53突變和TP53?突變TCGA HCC隊(duì)列中的OS顯著負(fù)相關(guān)（圖3D）逛裤。此外，單變量和多變量Cox回歸分析顯示猴抹，IPM對(duì)HCC患者OS的預(yù)測(cè)能力與TP53狀態(tài)無(wú)關(guān)（圖3E）带族。
???由于TP53突變類(lèi)型影響TP53功能，作者對(duì)不同TP53突變類(lèi)型進(jìn)行了分層分析蟀给，發(fā)現(xiàn)TP53突變類(lèi)型影響HCC患者的預(yù)后（圖3F）蝙砌。
為了測(cè)試IPM的預(yù)后價(jià)值是否獨(dú)立于TP53突變類(lèi)型，作者進(jìn)行了TP53錯(cuò)義突變亞組的預(yù)后分析跋理，其在各種TP53突變類(lèi)型中具有最大比例择克。正如預(yù)期的那樣，IPM能夠?qū)⒒颊叻譃門(mén)P53錯(cuò)義突變亞組內(nèi)的高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)組（圖3G）前普。
6：低風(fēng)險(xiǎn)顯示了局部免疫表型增強(qiáng)
作者通過(guò)對(duì)TCGA HCC隊(duì)列中的253名低風(fēng)險(xiǎn)和97名高風(fēng)險(xiǎn)HCC患者進(jìn)行GSEA分析肚邢。GSEA顯示，低風(fēng)險(xiǎn)HCC患者與三種免疫過(guò)程相關(guān)：
HUMORAL_IMMUNE_RESPONSE汁政，HUMORAL_IMMUNE_RESPONSE_MEDIATED_BY_CIRCULATING_ IMMUNOGLOBULIN道偷，以及REGULATION_ OF_HUMORAL_IMMUNE_RESPONSE）缀旁。相反，高風(fēng)險(xiǎn)HCC僅與一個(gè)免疫過(guò)程相關(guān)：SOMATIC_DIVERSIFICATION_OF_IMMUNE_ RECEPTORS勺鸦。因此并巍，作者認(rèn)為局部免疫特征可能在低風(fēng)險(xiǎn)組中賦予強(qiáng)烈的免疫表型，在高風(fēng)險(xiǎn)組中賦予弱化的免疫表型换途。
7：低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)HCC患者之間的免疫景觀
作者使用CIBERSORT方法結(jié)合LM22特征矩陣懊渡，估計(jì)了低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)HCC患者中22種免疫細(xì)胞類(lèi)型的免疫浸潤(rùn)差異。圖4A總結(jié)了從350名HCC患者獲得的結(jié)果军拟。在組內(nèi)和各組之間剃执，HCC中免疫細(xì)胞的比例變化（圖4A）。此外懈息，腫瘤浸潤(rùn)性免疫細(xì)胞的不同亞群的比例呈微弱至中度相關(guān)（圖4B）肾档。小提琴圖可視化高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)患者之間顯著不同的免疫細(xì)胞（圖4C）。此外辫继，基于上述細(xì)胞亞群怒见，基于主成分分析，作者將高風(fēng)險(xiǎn)HCC患者和低風(fēng)險(xiǎn)HCC患者的樣品清楚地分成兩個(gè)不連續(xù)的組（圖4D）姑宽。因此遣耍，這些結(jié)果表明，HCC中的異常免疫浸潤(rùn)和免疫浸潤(rùn)的異質(zhì)性可以作為免疫治療的預(yù)后指標(biāo)和靶標(biāo)炮车，并且可能具有顯著的臨床意義舵变。
研究表明，免疫檢查點(diǎn)的表達(dá)已成為選擇HCC患者進(jìn)行免疫治療的生物標(biāo)志物瘦穆。因此纪隙，作者評(píng)估了患者風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與關(guān)鍵免疫檢查點(diǎn)（CTLA-4，PD-1扛或，TIM-3瘫拣，LAG-3和TIGIT）表達(dá)之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與CTLA -4告喊，PD-1和TIM-3的表達(dá)顯著相關(guān)（圖5A）麸拄。此外，作者調(diào)查了低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)HCC患者之間CTLA-4黔姜，PD-1和TIM-3的表達(dá)拢切。結(jié)果顯示高危肝癌組CTLA-4，PD-1和TIM-3的表達(dá)顯著高于低危肝癌組秆吵，表明高危肝癌患者預(yù)后不良淮椰，部分歸因于免疫抑制微環(huán)境（圖5B）。
8：改變高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)組患者的通路
作者鑒定了21個(gè)免疫基因（圖5C）并進(jìn)行GO和?KEGG分析以鑒定這些基因的潛在生物學(xué)功能和通路（ 圖5D和E）。結(jié)果表明與TCGA HCC數(shù)據(jù)集中的中心相關(guān)的基因主要富集在體液免疫應(yīng)答和免疫系統(tǒng)疾病通路中（圖5D和E）主穗。
9：IPM獨(dú)立于傳統(tǒng)的臨床特征
作者進(jìn)行了單變量和多變量Cox回歸分析以探討IPM的預(yù)后價(jià)值是否獨(dú)立于TCGA HCC隊(duì)列中的其他臨床因素泻拦。作者在通過(guò)調(diào)整臨床特征后，IPM仍然是一個(gè)獨(dú)立的預(yù)后因素忽媒，從而證實(shí)了其獨(dú)立預(yù)測(cè)HCC預(yù)后的穩(wěn)健性（圖6A）争拐。多變量Cox回歸分析表明，IPM與生存信息和最高中位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分顯著相關(guān)晦雨。此外架曹，作者比較了IPM與傳統(tǒng)臨床特征之間的C指數(shù)捌木，在11個(gè)存活預(yù)測(cè)因子中镣丑，IPM具有比常規(guī)臨床特征更高的平均C指數(shù)（圖6B）∏穑總之奥邮，這些結(jié)果表明IPM與常規(guī)臨床特征無(wú)關(guān)万牺，并且在生存預(yù)測(cè)方面的表現(xiàn)優(yōu)于常規(guī)的臨床特征。
10：基于IPM構(gòu)建和驗(yàn)證諾模圖
為了向臨床醫(yī)生提供預(yù)測(cè)HCC患者預(yù)后的定量方法洽腺，作者構(gòu)建了整合IPM和獨(dú)立臨床危險(xiǎn)因素的諾模圖（圖6C）杏愤。在基于多變量Cox分析的該列線(xiàn)圖中，與先前的Cox多變量回歸結(jié)果一致已脓。這表明預(yù)測(cè)和觀察之間具有良好的一致性（圖6D）。作者還將該列線(xiàn)圖的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與丙型肝炎通殃，血管腫瘤侵襲和IPM的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行了比較度液，諾模圖性能優(yōu)于丙型肝炎，血管瘤侵襲和IPM画舌。AUC也是諾模圖中最大的（圖6E）堕担。總之曲聂，這些研究結(jié)果表明霹购，諾模圖是預(yù)測(cè)HCC患者短期或長(zhǎng)期生存的比單個(gè)預(yù)后因素更好的模型。
四.結(jié)論
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)朋腋，作者研究了不同人群和平臺(tái)中TP53突變狀態(tài)和RNA表達(dá)齐疙，并建立了基于免疫相關(guān)基因的免疫預(yù)后模型（IPM），這些基因在不具有TP53?突變和TP53突變型HCC樣本之間差異表達(dá)旭咽。然后贞奋，作者綜合分析了IPM對(duì)HCC免疫微環(huán)境的影響。
好啦穷绵，這篇文章就介紹到這里了轿塔，總體來(lái)說(shuō)內(nèi)容還是很豐富的，感興趣的童鞋可以認(rèn)真研讀~
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