学会lncRNA+肿瘤免疫的常规套路,10+文章新手也能发!

2022-06-20 catherine MedSci原创

肿瘤免疫治疗于2013、2017两次被Science杂志评为年度十大科学突破;2016,2018两次被美国临床肿瘤协会(ASCO)评为最具影响力的年度进展,

肿瘤免疫治疗于2013、2017两次被Science杂志评为年度十大科学突破;2016,2018两次被美国临床肿瘤协会(ASCO)评为最具影响力的年度进展,我国也将发展肿瘤免疫治疗技术已正式写入“十三五”国家科技创新规划,显示免疫治疗已经成为目前国际免疫和肿瘤研究领域的前沿热点,具有巨大的社会和经济价值。长链非编码RNA(lncRNA)已被报道参与肿瘤进展,lncRNA与肿瘤免疫研究思路值得关注。

 

由此可见,lncRNA+肿瘤免疫也是国自然的热捧点。今天和大家分享一篇发表在Journal for ImmunoTherapy of Cancer上的文章:“Identification of tumor immune infiltration-associated lncRNAs for improving prognosis and immunotherapy response of patients with non-small cell lung cancer”。作者使用多种方法筛选得到了7个非小细胞肺癌免疫浸润相关的lncRNA,构建了一个肿瘤免疫预后模型,并在多个数据集中对模型进行了检验,证明其在非小细胞肺癌患者预后及免疫治疗疗效方面拥有一定的预测性能。
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一、研究背景

 

肺癌是占所有癌症死亡人数的四分之一。非小细胞肺癌(NSCLC)是最常见的组织学亚型,约占所有肺癌的85%。NSCLC的5年相对存活率最低,约为19%,部分原因是早期较难诊断且晚期治疗较少。因此,对分子生物标记物和新疗法的持续研究对于预后预测和个性化治疗确定至关重要。

 

对肿瘤微环境(TME)的众多研究表明,浸润肿瘤的免疫细胞在癌症的进展和侵袭中起着至关重要的作用。有研究表明,lncRNAs是免疫系统中的关键调控元件,并在不同免疫细胞谱系的发育和分化中发挥重要作用。最近的研究还强调了lncRNA在癌症免疫调节和TME中的作用,这有助于多种癌症的治疗和预后预测。

 

作者希望能通过免疫相关lncRNAs构建出对肿瘤浸润免疫细胞定量的算法,寻求对肿瘤浸润免疫细胞定量的突破,有助于免疫细胞浸润量评估、临床预后评估等,也能对免疫治疗有一定指导作用。

 

二、研究思路
 
主要思路为:预处理→筛基因→创建模型→功能验证

 

作者首先分析了lncRNA在各种免疫细胞中的表达,证明其在不同的免疫细胞中的表达差异性,随后通过TSI分数、差异表达分析等手段筛选出了7个TILncRNA组成了一个风险评估模型。

 

随后对模型的各项性能进行了评估,具体方式是使用模型输出值的中位数作为临界值将病人划分为高低风险组,然后在不同数据库中对比高低风险组病人的肿瘤免疫和预后差异,并分析了TILSig输出值与免疫细胞浸润,肿瘤复发以及免疫检查点抑制剂相关基因的关系,还对模型进行了ROC曲线分析证明模型在非小细胞肺癌患者预后及免疫治疗疗效方面拥有一定的预测性能。

 

三、方法及结果
 
1.lncRNA在人免疫细胞中的表达
 
在筛选基因构建模型之前,作者先对lncRNA在免疫细胞中的表达情况做了探究。作者将每种免疫类型的所有 lncRNAs 根据其表达水平首先排序,表达水平排名前 5% 的 RNAs 被认为是候选免疫相关 lncRNAs。在这些候选lncRNA中,作者分析得到91个在所有(共19种)免疫细胞类型中均高表达的lncRNA,117个仅在某一类免疫细胞中高表达的lncRNA。作者分别计算了这208个lncRNA的组织特异性指数(TSI)来评估lncRNA在免疫细胞中表达的特异程度,最终筛选得到了9个特异程度较高的lncRNA(仅在某一免疫细胞中表达,且TSI>0.5),其中3个为浆细胞样树突状细胞特异性(LOC101926943, AP003774.1, LINC00996);3个为肥大细胞特异性((LINC01234, TLR8-AS1, LINC01296);2个为自然杀伤T细胞特异性(LINC00892, LINC00515);1个为树突状细胞特异性(LINC00158)。

 

2.肿瘤免疫浸润相关lncRNA signature(TILSig)的建立

 

作者筛选了在免疫细胞中广泛表达且TSI<0.2的57个免疫相关管家lncRNA(hklncRNA),并在其中进一步筛选得到了17个在免疫细胞系上调且在NSCLC细胞系中下调的肿瘤免疫浸润相关lncRNA(TILncRNA)。作者再对这17个TILncRNA在训练集GSE30219数据中进行了单变量Cox回归分析,发现其中有7个与患者总生存期(OS)显著相关。接下来,作者使用加权后的lncRNA表达量(权重由多因素Cox回归得到)构建了一个预后模型:

 

TILSig=(−0.1323×HCG26)+(−0.2323×PSMB8-AS1)+(0.0009×TNRC6C-AS1)+(0.2472×CARD8-AS1)+(0.1190×HCP5)+(−0.3019×LOC286437)+(−0.0572×LINC02256)
 
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得到了17个NSCLC的肿瘤浸润的免疫相关lncRNA。

 

作者将模型输出结果的中位数(0.0429)作为风险临界值,将293名患者分为高风险组(n = 146)和低风险组(n = 147),进行生存分析、单样本GSEA分析(估算高危和低危组患者的19个免疫亚群的浸润)。结果发现,较高得分对应于较少的免疫细胞浸润和较差的预后,新算法构建成功且对预后的预测能力十分显著。
 
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3.TILSig的评估
 
为了进一步评估构建算法的可信性,作者选取了两个不同平台检测得到的数据集进行验证,分别是GSE31210数据集和TCGA下载的数据集,得到一致结果。
 
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为了检查TILSig的预后表现是否独立于其他临床因素,作者使用了多变量Cox分析,在对其他临床因素(包括年龄,性别和分期)进行调整后,对算法的表现进行了测试。发现与其他任何临床因素进行组合都没有改变算法的预测作用,说明新建算法的得分高确实是NSCLC预后的独立危险因素。以上结果证明:新算法预后预测效果可信,且得分是预后的一个独立危险因素。
 
4.TILSig与肿瘤复发的相关性
 
作者使用无病生存期(DFS)作为衡量肿瘤复发情况的指标,在训练集GSE30219和测试集GSE31210中进行生存分析后发现高风险组的DFS较低风险组要差,5年无病生存率也更低,结果提示高风险组病人相对于低风险组肿瘤复发的概率要更高。

 

接下来,作者使用ROC曲线分析评估发现TILSig对肿瘤复发预测的性能优秀(训练集曲线AUC=0.607;测试集曲线AUC=0.618)。此外,作者还发现随着TILSig评分的升高,肿瘤复发的可能性也有随之升高的趋势。
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5.TILSig作为NSCLC患者免疫治疗疗效指标的潜力
 
因为免疫检查点抑制的免疫治疗是NSCLC的重要治疗方法,作者团队又对构建出的预后相关免疫lncRNA的新算法得分高低与各数据集的PD1,PD-L1和CTLA-4等重要免疫检查点进行比较,发现免疫检查点的表达水平一般与算法得分呈正相关,且算法得分低且免疫检查点表达水平低的患者生存率表现显著更好。以上结果说明:算法相关的lncRNA可能是NSCLC免疫检查点抑制治疗预后的预测生物标志物。
 
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四、总结

 

研究通过综合分析免疫细胞、肿瘤组织以及细胞的表达谱数据,筛选了与肿瘤免疫细胞浸润相关的lncRNAs,并强调了这些lncRNAs在评估肿瘤免疫浸润中的重要意义。作者虽然在研究对象上从lncRNA入手,但使用的仍然是肿瘤免疫预后模型的套路。文章中的生信分析方法除了加权算法构建其他的都很基础,但是却用的恰到好处,所以能够清晰的验证文章中的每一步猜想,得到科学问题的结果。
 

来源:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7057423/

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