結(jié)合bulk轉(zhuǎn)錄組和單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)構(gòu)建和驗證預(yù)后模型悼沈，然后使用細(xì)胞系進(jìn)行分子和功能實驗對關(guān)鍵基因進(jìn)行驗證是廣泛使用的文章研究方案。今天這篇文章的思路也是如此旬陡，但兩個主要亮點讓原本普通的套路變得不普通拓颓，只用公共數(shù)據(jù)就發(fā)到了影響因子10+的期刊语婴。探究其中原因：第一是借用了現(xiàn)在紅得發(fā)紫的AI進(jìn)行建模描孟，并直接把Artificial Intelligence寫在了題目上驶睦。第二是在實驗方面，不同于以往文章只說明關(guān)鍵基因可以影響腫瘤細(xì)胞的增殖匿醒、遷移等场航。這篇文章更進(jìn)一步，用并不復(fù)雜的實驗揭示了相關(guān)的分子機(jī)制廉羔，以及對臨床用藥和治療的影響溉痢。今天我們就來聊聊這篇文章是怎么做的。
【文章標(biāo)題】Identifying squalene epoxidase as a metabolic vulnerability in high-risk osteosarcoma using an artificial intelligence-derived prognostic index
【發(fā)表雜志】Clinical and Translational Medicine（IF: 10.6）
【發(fā)表時間】2024年1月
【關(guān)鍵詞】Machine learning, Osteosarcoma, Prognostic model, Squalene epoxidase
閃光點
人工智能衍生的預(yù)測指數(shù)（AIDPI）是對膽固醇平衡失調(diào)的高危骨肉瘤患者進(jìn)行分層的可靠生物標(biāo)志物憋他，而鯊烯環(huán)氧酶（SQLE）是影響這些患者的代謝的因素孩饼。
沉默SQLE可通過降低膽固醇和抑制FAK/ PI3K/ Akt/ mTOR通路來抑制骨肉瘤進(jìn)展。
SQLE抑制劑可抑制體內(nèi)骨肉瘤的進(jìn)展并增強(qiáng)化療效果竹挡。
構(gòu)建AIDPI模型镀娶，并驗證模型的預(yù)測性能
文章開頭作者直接開始模型構(gòu)建，我們看到題目直接寫著人工智能感覺非常深奧揪罕，這里先介紹一下作者所說的AIDPI模型是怎么回事梯码。研究后發(fā)現(xiàn)，人工智能衍生的預(yù)測指數(shù)（AIDPI）其實是將一系列的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行組合好啰，比如我們常用的COX回歸模型也是機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的一種轩娶。在各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，有些方法還具備降維或者特征選擇的功能框往，作者就將具備降維或者特征選擇功能的方法與建模的方法組合到一起鳄抒，形成多種組合方法，再從中選取預(yù)測性能最好的一個組合椰弊，即為AIDPI嘁酿。
在今天介紹的這篇文章中，作者選擇了10種機(jī)器學(xué)習(xí)方法男应，包括LASSO闹司、GBM、RSF沐飘、plsRcox游桩、StepCox、SuperPC耐朴、ridge借卧、Survival-SVM，CoxBoost和Enet筛峭。在這些方法中铐刘，LASSO、RSF影晓、StepCox和CoxBoost具有降維或者特征選擇的功能镰吵。通過這些方法的組合檩禾，文章得到101種建模方法（圖1）。
將GSE21257-OSA和GSE16091-OSA兩個隊列合并為GEO-OSA隊列作為訓(xùn)練集疤祭。將TARGET-OSA作為驗證集盼产，GSE33382-OSA作為獨立測試集。結(jié)果顯示CoxBoost和GBM組合建立的模型被選為最佳模型（AIDPI）勺馆，因為其平均C-index（.817）是最高的（圖1）戏售。該模型由12個基因組成，驗證集的AUC分別為.817草穆、.772和.776灌灾。獨立測試集的AUC分別為.886、.767和.849悲柱。進(jìn)一步文章評估了AIDPI和68個以前發(fā)表的骨肉瘤標(biāo)志物在不同隊列中的預(yù)測能力（圖2）紧卒。結(jié)果表明，AIDPI可以預(yù)測骨肉瘤患者的預(yù)后诗祸，并且優(yōu)于之前發(fā)表工作的預(yù)測性能跑芳。
結(jié)合單細(xì)胞分析，進(jìn)一步篩選和聚焦到SQLE基因
文章對6例單細(xì)胞測序骨肉瘤數(shù)據(jù)（PRJNA681896）進(jìn)行分析直颅，并鑒定出9個主要細(xì)胞群博个，包括骨肉瘤（OSA）細(xì)胞、B細(xì)胞功偿、內(nèi)皮細(xì)胞盆佣、髓樣細(xì)胞、NK細(xì)胞械荷、破骨細(xì)胞共耍、漿細(xì)胞、基質(zhì)細(xì)胞和T細(xì)胞吨瞎。通過對各類型細(xì)胞之間的比較痹兜，得到各細(xì)胞群中高表達(dá)基因。用單細(xì)胞分析得到的這些基因與AIDPI建模的12個基因颤诀，以及bulk轉(zhuǎn)錄組樣本中高字旭、低AIDPI組間差異基因取交集。最后崖叫，文章聚焦到三個基因：CORT遗淳、MYC和SQLE（圖3）。
根據(jù)canSAR數(shù)據(jù)庫（https://cansar.ai/）搜索心傀，只有MYC和SQLE編碼的蛋白質(zhì)具有可藥用結(jié)構(gòu)屈暗，可作為高AIDPI患者的潛在治療靶點。在骨肉瘤中經(jīng)常擴(kuò)增的癌基因MYC已經(jīng)有很多研究了，所以文章將重點聚焦于SQLE基因养叛，其基因組位置與MYC相近（SQLE為 8q24.13种呐，MYC為8q24.21）。通過SQLE與MYC表達(dá)相關(guān)性分析一铅，以及bulk轉(zhuǎn)錄組中SQLE表達(dá)與免疫浸潤相關(guān)性分析陕贮，結(jié)果表明堕油，SQLE與MYC在DNA水平上共擴(kuò)增潘飘，SQLE在骨肉瘤中的過表達(dá)可通過促進(jìn)骨肉瘤細(xì)胞的化療耐受性和抑制免疫細(xì)胞的浸潤來促進(jìn)骨肉瘤的進(jìn)展。而且位于細(xì)胞質(zhì)中的SQLE蛋白因其作為代謝酶的性質(zhì)也更容易成為藥物靶點掉缺。
多做兩步的實驗卜录，讓結(jié)果更有臨床價值
為了揭示SQLE在骨肉瘤中的作用，文章在內(nèi)源性SQLE蛋白高表達(dá)的MNNG和U2OS細(xì)胞系中沉默 SQLE眶明。結(jié)果顯示抑制了這些細(xì)胞的惡性表型艰毒，包括增殖、克隆形成搜囱、遷移和侵襲丑瞧。此外，流式分析表明SQLE基因敲除在沒有藥物治療和有藥物治療的情況下都會促進(jìn)細(xì)胞凋亡（圖4）蜀肘。IC50表明shSQLE組可提高對MAP方案中藥物的敏感性绊汹。IHC分析證實，沉默SQLE后扮宠，SQLE蛋白豐度降低西乖，Ki-67陽性細(xì)胞減少。因此靶向SQLE蛋白可能是抑制骨肉瘤進(jìn)展的一種合理方法坛增。
大多數(shù)文章做到這里已經(jīng)完美收工了获雕，但這篇文章繼續(xù)做了探究。在發(fā)現(xiàn)SQLE沉默對骨肉瘤的不利影響后收捣，文章將重點轉(zhuǎn)移到揭示其潛在的分子機(jī)制上届案。通過對shSQLE和shControl 組的U2OS細(xì)胞進(jìn)行RNA測序分析，結(jié)果顯示SQLE轉(zhuǎn)錄水平與三種PI3K/mTOR通路拮抗劑的AAC值（劑量-反應(yīng)曲線上面積）呈穩(wěn)健的相關(guān)關(guān)系罢艾，強(qiáng)調(diào)了SQLE轉(zhuǎn)錄水平與骨肉瘤細(xì)胞系中該通路激活之間可能存在的聯(lián)系萝玷。考慮到SQLE蛋白在膽固醇合成中的作用以及膽固醇通過脂質(zhì)筏在細(xì)胞信號調(diào)節(jié)中的關(guān)鍵作用昆婿，驗證了沉默SQLE會降低細(xì)胞內(nèi)膽固醇水平球碉，進(jìn)而用WB驗證了FAK /PI3K /Akt /mTOR信號通路失活，最終抑制骨肉瘤的惡化（圖5）仓蛆。
最后一步睁冬，既然觀察到了SQLE沉默對骨肉瘤的抑制作用，文章進(jìn)一步探索其治療潛力。通過細(xì)胞培養(yǎng)豆拨、增殖和克隆形成和小鼠實驗施禾，驗證了SQLE抑制劑FR194738對骨肉瘤的潛在治療作用，并且發(fā)現(xiàn)FR194738以SQLE為靶點弥搞，可以提高化療（尤其是DDP）對骨肉瘤患者的療效（圖6）攀例。
這篇文章中分析的主要數(shù)據(jù)都是來自公共數(shù)據(jù)庫，用到的分析和實驗方法也較為常規(guī)垛吗。但是借用了現(xiàn)在紅得發(fā)紫的AI進(jìn)行建模足删，以及更進(jìn)兩步的實驗狼犯，將文章水平大幅提升。一篇高分文章也許不需要太多復(fù)雜炫技的方法悯森，用簡簡單單的手段宋舷，結(jié)合熱點和縝密的邏輯，更好的體現(xiàn)臨床價值瓢姻，就會成為一篇好文章祝蝠！沃林團(tuán)隊會不斷給你的科研帶來新思路！
