Prognostic value of antitumor drug targets prediction using integrated bioinformatic analysis for immunogenic cell death-related lncRNA model based on stomach adenocarcinoma characteristics and tumor immune microenvironment

基于胃腺癌特征和腫瘤免疫微環(huán)境的免疫原性細(xì)胞死亡相關(guān)lncRNA模型隘马，利用綜合生物信息學(xué)分析預(yù)測抗腫瘤藥物靶點(diǎn)的預(yù)后價(jià)值

發(fā)表期刊：Front Pharmacol

發(fā)表日期：2022 Oct 14

影響因子：5.988

DOI:? 10.3389/fphar.2022.1022294

一、研究背景

????????胃癌的發(fā)病率排在第五位揭朝，死亡率排在第四位庐舟，在2020年有超過一百萬的新病例欣除。胃腺癌（STAD）是最常見和最惡性的亞型。

????????免疫原性細(xì)胞死亡（ICD）是一種癌細(xì)胞死亡挪略，可以促進(jìn)免疫功能正常的宿主激活免疫系統(tǒng)對抗腫瘤历帚。ICD包括損傷相關(guān)分子模式（DAMP）的釋放，從垂死的腫瘤細(xì)胞中釋放杠娱，導(dǎo)致腫瘤特異性免疫反應(yīng)的激活挽牢。ICD可以由某些化療藥物、溶瘤病毒摊求、光動(dòng)力療法和放療觸發(fā)禽拔。

????????長非編碼RNAs（lncRNAs）有200多個(gè)核苷酸，調(diào)節(jié)癌癥的各種生物過程睹簇。NcRNAs影響胃癌化療和免疫療法的抗性奏赘。EIF3J-DT通過刺激自噬誘導(dǎo)STAD化療抗性寥闪；MEG3通過阻斷p53信號傳導(dǎo)抑制STAD增殖和轉(zhuǎn)移太惠。致癌性lncRNAs如漿細(xì)胞瘤變異易位1（PVR1）與化療抗性有關(guān)。

二疲憋、材料與方法

1凿渊、數(shù)據(jù)來源

1） TCGA數(shù)據(jù)庫：375個(gè)癌癥樣本和32個(gè)非癌癥樣本的TPM RNA-seq數(shù)據(jù)

2） 從已發(fā)表的研究中檢索出34個(gè)ICD相關(guān)基因

2、 分析流程

流程圖

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

01 - 為STAD患者建立5個(gè)ICD相關(guān)的lncRNA風(fēng)險(xiǎn)模型

????????從STAD樣本中確定了572個(gè)ICD相關(guān)的lncRNAs埃脏。其中搪锣，358個(gè)lncRNAs是差異表達(dá)的ICD相關(guān)lncRNAs（圖2A,B）。34個(gè)ICD相關(guān)基因和不同表達(dá)的lncRNAs的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)顯示在圖2C彩掐。

圖2 識別STAD患者中不同表達(dá)的ICD相關(guān)lncRNAs

????????作者利用單變量Cox回歸發(fā)現(xiàn)了24個(gè)預(yù)后良好的ICD相關(guān)lncRNAs（圖3A）构舟，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了熱圖（圖3B）。此外堵幽，這些lncRNAs受其相關(guān)基因的正向調(diào)節(jié)（圖3C）狗超。進(jìn)行Lasso回歸，整理出五個(gè)lncRNAs（圖3D朴下，E）努咐。此外，這五個(gè)lncRNAs和ICD基因之間的相關(guān)性顯示在圖3F殴胧。每個(gè)樣本的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)是用下面的方法計(jì)算出來的：風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)=AC131391.1 ×（0.6469）+ PVT1 ×（-0.8239）+ LINC00592 ×（1.0268）+ AL139147.1 ×（0.8928）+ VCAN-AS1 ×（0.9535）渗稍。

圖3 構(gòu)建STAD患者ICD相關(guān)lncRNAs的預(yù)后模型

????????使用上述算法，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評分中位數(shù)团滥，并將TCGA-STAD隊(duì)列竿屹、訓(xùn)練集和驗(yàn)證集劃分為低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)隊(duì)列。如圖4所示灸姊，建立了五個(gè)ICD相關(guān)的lncRNA預(yù)后模型來預(yù)測患者的OS羔沙。風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)分布見圖4A-C。在高風(fēng)險(xiǎn)類別中厨钻，有更多的死亡觀察（圖4D-F）扼雏。每組中五個(gè)風(fēng)險(xiǎn)lncRNAs的表達(dá)情況見圖4G-I。根據(jù)KM圖夯膀，低風(fēng)險(xiǎn)組的觀察結(jié)果比高風(fēng)險(xiǎn)組的觀察結(jié)果要長（圖4J-L）诗充。

圖4 五個(gè)ICD相關(guān)lncRNAs模型的預(yù)后價(jià)值

????????單變量Cox回歸分析顯示，風(fēng)險(xiǎn)評分和分期都與患者的預(yù)后有很大關(guān)系（圖5A）诱建。利用多變量分析蝴蜓，風(fēng)險(xiǎn)評分和分期可獨(dú)立預(yù)測STAD患者的OS（圖5B）。根據(jù)ROC曲線（圖5C）俺猿，風(fēng)險(xiǎn)特征比其他臨床指征更具預(yù)測性茎匠。在1、3和5年時(shí)押袍，曲線下面積（AUC）分別達(dá)到0.696诵冒、0.640和0.649（圖5D）。從C-指數(shù)曲線來看谊惭，風(fēng)險(xiǎn)特征的得分也最高（圖5E）汽馋。根據(jù)研究結(jié)果侮东，ICD相關(guān)的lncRNAs風(fēng)險(xiǎn)模型對STAD表現(xiàn)出比經(jīng)典的臨床和病理特征更強(qiáng)的預(yù)后預(yù)測作用。

????????作者還開發(fā)了nomogram（圖5G）以加強(qiáng)對STAD患者的生存預(yù)測豹芯。1年悄雅、3年和5年的OS校準(zhǔn)曲線顯示了預(yù)測和觀察之間的高度一致性（圖5F）。

圖5 ICD相關(guān)lncRNAs的預(yù)后分析

02 - 免疫學(xué)特征與風(fēng)險(xiǎn)模型之間的關(guān)系

????????作者對比了高風(fēng)險(xiǎn)或低風(fēng)險(xiǎn)組之間腫瘤微環(huán)境的變化铁蹈。檢查了浸潤腫瘤的22種免疫細(xì)胞（圖6A）宽闲，并觀察到免疫細(xì)胞之間的顯著相關(guān)性（圖6B）。氣泡圖顯示了免疫細(xì)胞和風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)之間的相關(guān)性（圖6C）握牧。大多數(shù)免疫細(xì)胞與風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)呈正相關(guān)便锨，特別是XCELL的造血干細(xì)胞、靜止記憶CD4+T細(xì)胞我碟、活化肥大細(xì)胞放案、CIBERSORT-ABS的M2巨噬細(xì)胞、QUANTISEQ的B細(xì)胞和MCPCOUNTER的癌癥相關(guān)纖維細(xì)胞矫俺。此外吱殉，與高危組相比，低危組的記憶B細(xì)胞厘托、靜止樹突狀細(xì)胞友雳、漿細(xì)胞、單核細(xì)胞和靜止肥大細(xì)胞更為豐富铅匹，而高危組的活化CD4+記憶T細(xì)胞押赊、靜止NK細(xì)胞和M0巨噬細(xì)胞的表達(dá)水平更高（圖6D）。此外包斑，腫瘤微環(huán)境評分由 "ESTIMATE "確定流礁，以量化基質(zhì)-免疫細(xì)胞的比例。高風(fēng)險(xiǎn)的STAD個(gè)體具有較高的基質(zhì)罗丰、免疫和整體ESTIMATE得分（圖6E）神帅，表明高風(fēng)險(xiǎn)組的免疫學(xué)部分更大倡缠。然后婚陪，高風(fēng)險(xiǎn)類別的人表現(xiàn)出更高的TIDE得分（圖6F），表明高風(fēng)險(xiǎn)評級的患者可能更容易受到免疫逃避的影響乳丰。

圖6 風(fēng)險(xiǎn)模型中的腫瘤浸潤性淋巴細(xì)胞

????????作者通過ssGSEA評估了免疫細(xì)胞和免疫功能的得分绍填。結(jié)果發(fā)現(xiàn)霎桅，高危組中多種免疫細(xì)胞（B細(xì)胞、DCs讨永、iDCs滔驶、巨噬細(xì)胞、肥大細(xì)胞住闯、中性粒細(xì)胞瓜浸、pDCs澳淑、T輔助細(xì)胞比原、TIL和Treg細(xì)胞）的富集分?jǐn)?shù)升高（圖7A）插佛。此外，高危組的免疫功能評分量窘，如APC共刺激雇寇、CCR、檢查點(diǎn)蚌铜、MHC 1類锨侯、副炎癥、T細(xì)胞共刺激冬殃、I型IFN反應(yīng)和II型IFN反應(yīng)也明顯升高（圖7B）囚痴。這些結(jié)果表明，ICD相關(guān)的lncRNAs參與了免疫細(xì)胞功能的調(diào)節(jié)审葬。此外深滚，免疫細(xì)胞的比例和功能與風(fēng)險(xiǎn)組不同，檢查點(diǎn)和HLA基因隨風(fēng)險(xiǎn)分值升高（圖7C,D）涣觉。最重要的是痴荐，高危人群表現(xiàn)出免疫熱的表型，而低危人群則表現(xiàn)出免疫冷的特征官册。從這個(gè)意義上說生兆，免疫檢查點(diǎn)抑制劑（ICI）治療對高危人群可能比低危人群更有利。

圖7 風(fēng)險(xiǎn)模型的免疫特征

03 - 富集路徑的綜合分析

????????主成分分析（PCA）分析表明膝宁，STAD病例可根據(jù)其風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)分為兩個(gè)不同的集群（圖8A）鸦难，然后整理出978個(gè)差異表達(dá)基因（DEGs）。圖8B顯示了GO富集情況员淫。DEGs在PI3K-Akt信號通路明刷、MAPK信號通路和Wnt信號通路中富集（圖8C）。異常的Wnt/β-catenin信號通路促進(jìn)了癌癥干細(xì)胞的更新和分化满粗，從而在腫瘤發(fā)生和治療反應(yīng)中發(fā)揮了關(guān)鍵作用辈末。Wnt通路還可以影響Treg細(xì)胞、T-helper細(xì)胞映皆、樹突狀細(xì)胞和其他表達(dá)細(xì)胞因子的免疫細(xì)胞挤聘，Wnt信號的激活導(dǎo)致對免疫療法的抗性增加。此外捅彻，包括鈣信號傳導(dǎo)组去、擴(kuò)張型心肌病和ECM受體相互作用等途徑在高風(fēng)險(xiǎn)組中選擇性地富集（圖8D）。低風(fēng)險(xiǎn)組有細(xì)胞周期步淹、DNA復(fù)制和嘧啶代謝的富集（圖8E）从隆。

圖8 對富集的路徑進(jìn)行全面分析

04 - 體細(xì)胞突變

????????作者用Fisher's exact檢驗(yàn)確定了差異性突變诚撵，在兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組中發(fā)現(xiàn)了不同的體細(xì)胞突變情況。TTN键闺、TP53寿烟、MUC16、LRP1B和ARID1A的基因突變最多辛燥，其中TTN排名第一（圖9A筛武，B）。低風(fēng)險(xiǎn)組比高風(fēng)險(xiǎn)組的腫瘤突變負(fù)擔(dān)（TMB）更大（圖9C）挎塌。此外徘六，在STAD隊(duì)列中，TMB分?jǐn)?shù)較高的患者顯示出較好的OS（圖9D）榴都，而在高危組中待锈，TMB分?jǐn)?shù)較低的觀察對象具有最差的OS（圖9E）。這些發(fā)現(xiàn)表明嘴高，體細(xì)胞突變與風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)和生存概率有關(guān)竿音；低風(fēng)險(xiǎn)組中TMB分?jǐn)?shù)較高的個(gè)體可能有更大的生存機(jī)會(huì)。

圖9 不同風(fēng)險(xiǎn)群體中的體細(xì)胞突變

05 - 風(fēng)險(xiǎn)組和化療藥物之間的相關(guān)性分析

????????對于臨床應(yīng)用概率阳惹，考察了兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組的藥物敏感性谍失。根據(jù)結(jié)果，吉西他濱莹汤、順鉑快鱼、依托泊苷和栓塞林對低風(fēng)險(xiǎn)患者有效（圖10A-D）。高胃倭耄患者對帕唑帕尼（圖10E）抹竹、BEZ235（圖10F）、TGX221（圖10G）和薩拉卡替尼（圖10H）更易受影響止潮。此外窃判，發(fā)現(xiàn)所有的敏感藥物都與風(fēng)險(xiǎn)分值相關(guān)（圖10I-P）。吉西他濱喇闸、順鉑袄琳、依托泊苷和帕唑帕尼是一線治療抗腫瘤藥物。目前燃乍，胚胎素被用于純科學(xué)目的唆樊，不能用于一般用途。高風(fēng)險(xiǎn)類別中的另外三種敏感藥物還沒有經(jīng)過醫(yī)學(xué)試驗(yàn)刻蟹，它們在未來可能是有希望的逗旁。

圖10 預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)群體的藥物敏感性

四、結(jié)論

????????基于ICD相關(guān)的lncRNAs和獨(dú)特的風(fēng)險(xiǎn)模型舆瘪，開發(fā)一種可利用的治療方法可能有助于STAD患者片效。這將改善個(gè)體治療和患者的預(yù)后红伦。通過瞄準(zhǔn)與ICD相關(guān)的lncRNAs，有可能克服系統(tǒng)性治療的失敗并擴(kuò)大免疫療法淀衣。這些發(fā)現(xiàn)可能對STAD患者的免疫療法和化療產(chǎn)生影響昙读。