生信小課堂
影響因子:12.771
研究概述:
最近瞬逊,細(xì)胞衰老成為惡性腫瘤的基本特征显歧。據(jù)報(bào)道仪或,腫瘤內(nèi)皮細(xì)胞(TEC)獲得與衰老相關(guān)的分泌表型,其特征是促炎轉(zhuǎn)錄程序士骤,最終促進(jìn)腫瘤生長和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的形成范删。作者在已發(fā)表的轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)集中的分析表明,在各種癌癥中敦间,內(nèi)皮細(xì)胞表現(xiàn)出最高的細(xì)胞衰老瓶逃。作者開發(fā)了一個(gè)與TEC相關(guān)的、衰老相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組特征(EC.SENESCENCE.SIG)廓块,該特征與親腫瘤性信號傳導(dǎo)、腫瘤促進(jìn)免疫細(xì)胞反應(yīng)失衡以及多個(gè)癌癥實(shí)體的患者生存能力受損呈正相關(guān)契沫。將臨床患者數(shù)據(jù)與從EC.SENESCENCE.SIG計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)評分相結(jié)合带猴,構(gòu)建模型,以提高臨床生存預(yù)后準(zhǔn)確性懈万。作者又確定了三種基因作為泛癌生物標(biāo)志物拴清,用于生存概率估計(jì)。從治療的角度來看会通,在EC.SENESCENCE.SIG上構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型為免疫治療反應(yīng)提供了比之前發(fā)布的轉(zhuǎn)錄組模型更好的泛癌預(yù)測口予。
關(guān)于基因集泛癌分析的文章,我們最近也解讀過很多
目前還有更高級的單細(xì)胞泛癌生信分析涕侈,歡迎類似分析:最新15+單細(xì)胞泛癌分析純生信沪停,你值得擁有
研究結(jié)果:
一、腫瘤環(huán)境中單個(gè)細(xì)胞群的衰老狀態(tài)
作者假設(shè)TEC中與衰老相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組學(xué)變化是癌癥生存預(yù)測和免疫治療反應(yīng)的潛在目標(biāo)裳涛。為了證明這一假設(shè)木张,實(shí)施了五個(gè)已公布的不同癌癥實(shí)體的scRNAseq數(shù)據(jù)集,包括肺癌端三、肝癌舷礼、結(jié)直腸癌、前列腺癌和膀胱癌郊闯。作為細(xì)胞衰老的衡量標(biāo)準(zhǔn)妻献,作者使用了一個(gè)既定的衰老相關(guān)基因集(FRIDMAN.SENESCENCE.UP),如UMAP圖所示(圖1A-E)团赁。除了癌癥相關(guān)成纖維細(xì)胞(圖1A-E)育拨,TEC在腫瘤環(huán)境中表現(xiàn)出比腫瘤細(xì)胞或其他細(xì)胞種群(包括骨髓細(xì)胞、T細(xì)胞和B細(xì)胞)更高的GSVA評分然痊。因此至朗,TEC在惡性腫瘤的血管區(qū)間中表現(xiàn)出最高的細(xì)胞衰老水平。進(jìn)一步分析表明剧浸,TEC的衰老特別通過涉及MIF和凝集素依賴性途徑來促進(jìn)與免疫細(xì)胞的相互作用锹引。
二矗钟、基于內(nèi)皮衰老的泛癌轉(zhuǎn)錄組特征的開發(fā)
18個(gè)scRNAseq數(shù)據(jù)集,包括15個(gè)癌癥實(shí)體嫌变,用于對TEC的基因表達(dá)水平和GSVA評分(基于FRIDMAN.SENESCENCE.UP)的Spearman相關(guān)分析吨艇。“Gx”代表衰老相關(guān)基因腾啥,“Gy”代表特定的內(nèi)皮細(xì)胞基因东涡。為了獲得特定的內(nèi)皮衰老調(diào)節(jié)基因,“Gx”和“Gy”相交倘待,為每個(gè)數(shù)據(jù)集生成“Gn”(n = 1-18)(圖2A)EC.SENESCENCE.SIG主要由與細(xì)胞粘附和相互作用相關(guān)途徑相關(guān)的基因豐富(圖2B)疮跑,這與之前報(bào)告的衰老內(nèi)皮細(xì)胞增強(qiáng)的粘合性能以及HS-TEC與其他非惡性細(xì)胞的細(xì)胞-細(xì)胞通信增加一致。
三凸舵、使用EC.SENESCENCE.SIG對信號通路祖娘、免疫細(xì)胞反應(yīng)和患者存活率的泛癌預(yù)后
為了進(jìn)一步探索不同癌癥EC.SENESCENCE.SIG的生物特征,作者將GSVA方法應(yīng)用于EC.SENESCENCE.SIG啊奄,以計(jì)算33個(gè)癌癥實(shí)體的癌癥基因組圖集(TCGA)每個(gè)患者的轉(zhuǎn)錄組特征評分渐苏。結(jié)果表明,幾乎所有分析的促腫瘤信號通路都富含惡性腫瘤(圖3A)菇夸。僅在甲狀腺癌(THCA)中琼富,與GSVA評分低相比,GSVA評分高的患者表現(xiàn)出OS改善庄新。此外鞠眉,11種癌癥的高GSVA分?jǐn)?shù)與較短的無進(jìn)展生存率(PFS)相關(guān),而僅在腎癌(KIRC)中摄咆,高GSVA評分與增強(qiáng)的PFS相關(guān)(圖3B)凡蚜。最后,使用Cibersort來評估GSVA評分(基于EC.SENESCENCE.SIG)與TCGA隊(duì)列中不同癌癥類型中22個(gè)免疫細(xì)胞亞群浸潤的相關(guān)性吭从。高GSVA評分與免疫細(xì)胞明顯改變的腫瘤浸潤有關(guān)朝蜘。特別是,幾乎所有癌癥類型的GSVA評分都與(原瘤源性)M2巨噬細(xì)胞腫瘤浸潤呈正相關(guān)涩金,與(抗瘤源性)CD8+ T細(xì)胞腫瘤浸潤呈負(fù)相關(guān)(圖3C)谱醇。
四、使用EC.SENESCENCE.SIG預(yù)測抗PD-L1/PD-1或抗CTLA-4免疫檢查點(diǎn)阻斷反應(yīng)
作者進(jìn)一步假設(shè)這種轉(zhuǎn)錄組特征還提供了預(yù)測對抗PD-L1/PD-1或抗CTLA-4免疫檢查點(diǎn)抑制劑治療反應(yīng)的可能性步做。首先評估了TCGA隊(duì)列中EC.SENESCENCE.SIG和TMB之間的相關(guān)性副渴,發(fā)現(xiàn)TMB在大多數(shù)癌癥類型(BRCA、HNSC全度、CESC煮剧、LIHC、STAD、MESO勉盅、LUSC佑颇、KIRP、LUAD草娜、UVM挑胸、PRAD、UCEC和SKCM宰闰;圖4A)中與EC.SENESCENCE.SIG呈負(fù)相關(guān)茬贵;強(qiáng)烈表明這種轉(zhuǎn)錄組特征可以預(yù)測免疫治療反應(yīng)。作者從兩個(gè)免疫治療scRNAseq數(shù)據(jù)集中探索了內(nèi)皮細(xì)胞的GSVA評分(EC.SENESCENCE.SIG)移袍,其中包括腎癌(PRJNA705464)和基底細(xì)胞癌(GSE123813)患者解藻。從免疫治療耐藥患者的內(nèi)皮細(xì)胞表現(xiàn)出EC.SENESCENCE.SIG基因富集(圖4B-C)。
作者使用了13個(gè)包含抗PD-L1/PD-1或抗CTLA-4免疫治療結(jié)果的BULK RNAseq數(shù)據(jù)集葡盗,其中只選擇了未經(jīng)治療的患者進(jìn)行進(jìn)一步分析舆逃。在這十三個(gè)隊(duì)列中,七個(gè)隊(duì)列被合并為訓(xùn)練隊(duì)列戳粒,其他六個(gè)隊(duì)列用于測試最終開發(fā)的模型的預(yù)測能力(圖4D)。作者選擇了“KKNN”機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型虫啥,該模型提供了0.72的最高AUC(圖4E-F)蔚约。EC.SENESCENCE.SIG在涵蓋五種癌癥類型的所有隊(duì)列中表現(xiàn)良好,包括SKCM涂籽、GBM苹祟、UC、GC和NSCLC(圖4G-H)评雌。
五树枫、構(gòu)建和驗(yàn)證與“EC.SENESCENCE.SIG”相關(guān)的泛癌預(yù)后模型
作者使用此轉(zhuǎn)錄組特征生成了LASSO-Cox模型。作者根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評分的中位值景东,將TCGA訓(xùn)練測試中的患者分為兩組砂轻,發(fā)現(xiàn)兩個(gè)隊(duì)列中風(fēng)險(xiǎn)得分較高的患者與總體生存率更差有關(guān)(圖5A-B)。因此斤吐,臨床階段較高的患者的風(fēng)險(xiǎn)評分明顯更高(圖5C)搔涝。作者計(jì)算了幾個(gè)選定的腫瘤促進(jìn)信號通路的EC.SENESCENCE.SIG相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分和GSVA評分之間的相關(guān)系數(shù),發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評分與TCGA隊(duì)列中所有癌癥類型的所有途徑的GSVA評分呈正相關(guān)(圖5D)和措。EC.SENESCENCE.SIG相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分對各種其他癌癥類型的總體生存表現(xiàn)出很強(qiáng)的預(yù)后能力庄呈,包括BRCA、宮頸癌派阱、HNSC诬留、KIRC、LIHC和PAAD。EC.SENESCENCE.SIG相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分也在外部驗(yàn)證隊(duì)列中顯示了預(yù)測患者存活率的良好表現(xiàn)(圖6A-I)文兑,表明此風(fēng)險(xiǎn)評分是各種癌癥的可靠預(yù)測因素盒刚。
六都办、建立“EC.SENESCENCE.SIG”相關(guān)基于風(fēng)險(xiǎn)評分的列線圖用于泛癌生存的臨床預(yù)測
作者生成了一個(gè)將臨床疾病階段與TCGA泛癌隊(duì)列中EC.SENESCENCE.SIG相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分相結(jié)合的列線圖評分(圖7A)噪叙。癌癥診斷后前五年的疾病特異性生存率(DSS)校準(zhǔn)曲線顯示,預(yù)后生存概率與實(shí)際生存率高度一致哄芜,表明該諾模圖在生存預(yù)測中的穩(wěn)定性(圖7B)樟蠕。此外贮聂,諾模圖評分對TCGA泛癌隊(duì)列總體生存率的影響的單變量Cox分析表明,諾模圖評分與大多數(shù)類型癌癥的生存率下降有關(guān)(圖7c)寨辩。由列線圖評分預(yù)測的時(shí)間依賴性AUC的表現(xiàn)優(yōu)于EC.SENESCENCE.SIG相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分(圖7D)吓懈。它還具有不同癌癥實(shí)體的外部驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中較好的預(yù)后性能(圖7E)。作者進(jìn)行了預(yù)后元分析靡狞,以檢查這十個(gè)訓(xùn)練和驗(yàn)證集的綜合預(yù)后價(jià)值耻警。列線圖評分是癌癥患者總體生存率的重要風(fēng)險(xiǎn)因素(圖7F)。
七甸怕、EC.SENESCENCE.SIG的預(yù)后特征選擇
作者使用三種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法甘穿,包括隨機(jī)森林、XGBoost和LASSO特梢杭,從EC.SENESCENCE.SIG的所有基因中選擇最重要的特征温兼,獲得了三個(gè)共同基因,包括整合素亞基α5(ITGA5)武契、轉(zhuǎn)谷氨酰胺酶2(TGM2)和fascin肌動蛋白結(jié)合蛋白1(FSCN1)募判。與正常組織相比,F(xiàn)SCN1在所有癌癥類型中都受到上調(diào)咒唆,而ITGA5和TGM2在70%的腫瘤中上調(diào)届垫;FSCN1和ITGA5的高表達(dá)與十多種癌癥的生存能力受損有關(guān),TGM2的高表達(dá)也與多種癌癥的預(yù)后不良有關(guān)全释。
研究總結(jié):本研究中装处,作者評估了多個(gè)癌癥實(shí)體中的細(xì)胞衰老程度,并開發(fā)了一種包含102個(gè)基因的新型TEC特異性轉(zhuǎn)錄組特征恨溜,稱為EC.SENESCENCE.SIG符衔。作者建立了基于LASSO-Cox回歸的列線圖,并且確定了整合素ITGA5糟袁、轉(zhuǎn)谷氨酰胺酶TGM2和肌動蛋白結(jié)合蛋白FSCN1作為EC.SENESCENCE.SIG預(yù)測OS的關(guān)鍵基因判族。本研究為惡性腫瘤血管腔室中與細(xì)胞衰老相關(guān)的各種分子和細(xì)胞過程提供了新的見解,作者建立的內(nèi)皮細(xì)胞相關(guān)项戴、衰老相關(guān)的泛癌基因標(biāo)記EC.SENESCENCE.SIG可能有助于腫瘤的精確生存預(yù)測和免疫治療反應(yīng)的預(yù)測形帮。