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建立基于腫瘤浸潤免疫細(xì)胞程度和分子分型的肺鱗癌免疫治療療效預(yù)測模型

欄目:最新研究動態(tài) 發(fā)布時(shí)間:2022-09-06
近日,有研究基于腫瘤浸潤免疫細(xì)胞程度和分子分型,建立了一種肺鱗癌免疫治療療效預(yù)測模型,該研究發(fā)表......



近日,有研究基于腫瘤浸潤免疫細(xì)胞程度和分子分型,建立了一種肺鱗癌免疫治療療效預(yù)測模型,該研究發(fā)表在《Journal of Translational Medicine》,IF: 8.44


技術(shù)路線:



主要研究結(jié)果:

1. NMF分型將training set分為低免疫細(xì)胞浸潤型和高免疫細(xì)胞浸潤型

TCGA數(shù)據(jù)庫中501例肺鱗癌(LUSC)患者的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,根據(jù)單樣本基因集富集分析(GSEA)評估的瘤浸潤免疫細(xì)胞(TIICs)程度,采用非負(fù)矩陣分解(NMF)進(jìn)行分組。結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)rank值為2-3時(shí),遺傳分型指數(shù)下降幅度最大(圖1A)。因此,選擇秩值2,將患者分為低免疫細(xì)胞浸潤型(cluster 1:C1)和高免疫細(xì)胞浸潤型(cluster 1:C2)。熱圖還顯示,當(dāng)類型數(shù)量限制在兩種時(shí),training set的樣本可以很好地區(qū)分(圖1B)。此外, tSNE降維(圖1C)和 PCA(圖1D)表明,C1和C2具有較好的識別能力,表明該分類方法的可行性。在C1和C2患者中,執(zhí)行抗腫瘤免疫和執(zhí)行促腫瘤免疫的細(xì)胞類型得分均存在顯著正相關(guān)(圖1E),C1患者的相關(guān)系數(shù)為0.86 (P=1.2e?56),C2患者的相關(guān)系數(shù)為0.83 (P=2.8e?82)。C2患者的抗腫瘤免疫(p<0.0001)和促腫瘤免疫(p<0.0001)富集評分顯著高于C1患者(圖1F)。此外,28種免疫細(xì)胞的富集分?jǐn)?shù)存在顯著差異,其中C1型顯著低于C2型(圖1G)。這些結(jié)果提示LUSC的C1型可視為低免疫細(xì)胞浸潤的“冷腫瘤”,而C2型則傾向于高免疫細(xì)胞浸潤的“熱腫瘤”。這些結(jié)果表明,NMF分型對training set中的免疫細(xì)胞浸潤程度有較強(qiáng)的區(qū)分能力。


1 NMF分型將訓(xùn)練集分為低免疫細(xì)胞浸潤型和高免疫細(xì)胞浸潤型


2. NMF分型的臨床病理特征

根據(jù)NMF分型,對training set中患者的幾個(gè)重要臨床病理特征進(jìn)行了差異分析,包括年齡、性別、TNM分期和臨床分期。結(jié)果僅顯示兩種亞型在性別上有顯著差異。C1型患者中女性36例(7.19%),顯著低于C2型患者94例(18.76%)(P=0.0112)。各亞型間的其他臨床病理特征如年齡和分期無差異(表1)。隨后的生存分析顯示,兩種亞型間LUSC患者的OS (P=0.74,圖2A)和DFS (P=0.5,圖2B)均無顯著差異。



3. NMF類型間的DEGs主要參與免疫系統(tǒng)調(diào)節(jié)

通過差異分析,與C2型相比,C1型中有468個(gè)基因顯著上調(diào),2179個(gè)基因顯著下調(diào)(圖2C)。GO富集分析顯示,DEGs主要富集于以下生物過程:免疫系統(tǒng)過程(48.50%)、免疫應(yīng)答(42.02%)、免疫系統(tǒng)調(diào)節(jié)過程(27.84%)等(圖2D)。從細(xì)胞成分來看,主要富集在胞外區(qū)(37.87%)、膜內(nèi)成分(15.40%)和膜內(nèi)成分(14.78%)等(圖2E)。而在分子功能方面,這些基因主要富集在信號受體活性(16.61%)、分子換能器活性(16.61%)和信號受體結(jié)合(15.25%)等方面(圖2F)。KEGG富集分析顯示,DEGs主要參與細(xì)胞因子受體相互作用(12.75%)、趨化因子信號通路(8.55%)、病毒蛋白、病毒蛋白與細(xì)胞因子及細(xì)胞因子受體相互作用(7.46%)等途徑(圖2G)。


2 NMF類型間差異表達(dá)基因(DEGs)主要參與免疫系統(tǒng)調(diào)節(jié)


4. 構(gòu)建17個(gè)基因的免疫浸潤預(yù)測模型

雖然NMF分型能較好地區(qū)分TIICs的豐度,但不能預(yù)測患者的生存預(yù)后。因此,需要在此前提下建立新的預(yù)測模型。取DEGs、影響患者OS和DFS的基因和兩個(gè)驗(yàn)證集測序的基因(圖3A)這5個(gè)基因集的交集,共得到20個(gè)基因用于構(gòu)建預(yù)測模型(圖3A)。通過LASSO回歸,共篩選出17個(gè)具有回歸系數(shù)的基因(圖3B)。另外,從圖3C可以看出,在考慮調(diào)優(yōu)參數(shù)的最小值(λ)時(shí),模型曲線下的ROC 面積 (AUC)值較大。通過構(gòu)建nomogram預(yù)測模型對C2型患者的預(yù)測效果可視化(圖3D)。當(dāng)IPTS=0.6369時(shí),C1型和C2型患者患病的概率均為50%,且當(dāng)IPTS值超過0.6369時(shí),C2型患者患病的概率更高。此外,在1000次重復(fù)條件下,校準(zhǔn)曲線(圖3E)的平均絕對誤差(MAE)為0.062,曲線擬合良好,預(yù)測效果良好。由該模型可以看出,回歸系數(shù)< 0的基因共有9個(gè),可以作為C1型的基因簽名;8個(gè)回歸系數(shù) > 0的基因可作為C2型的基因標(biāo)記(圖3F),從而在一定程度上實(shí)現(xiàn)了分子分型。


3構(gòu)建基于17個(gè)基因的免疫浸潤預(yù)測模型


5. 基于IPTS預(yù)測模型的分子分型可替代NMF分型

通過分析并繪制ROC曲線,AUC為0.82 (95% CI= 0.86-0.79)(圖4A),最大約登指數(shù)對應(yīng)的截?cái)嘀翟趎omogram中預(yù)測概率為50%,即0.6369。此時(shí)ROC曲線預(yù)測敏感性為0.8038,特異性為0.7189,提示IPTS模型能較好預(yù)測LUSC患者的NMF分型。C2型患者IPTS顯著高于C1型患者(P=0.0026,圖4B), C2型患者IPTS高于C1型患者數(shù)量顯著高于C1型患者(P<0.0001,表1)。初步認(rèn)為基于IPTS的分子分型可以很好地預(yù)測NMF分型。為了進(jìn)一步明確IPTS亞型分型是否可以替代NMF分型,還進(jìn)行了差異分析和相關(guān)分析。如圖4C所示,高IPTS患者的抗腫瘤免疫(P<0.0001)和促腫瘤免疫(P<0.0001)富集分?jǐn)?shù)顯著高于低IPTS患者。此外,在高IPTS組和低IPTS組中,抗腫瘤免疫和促腫瘤免疫的富集分?jǐn)?shù)之間均存在顯著相關(guān)性(圖4D)。高分組相關(guān)系數(shù)為0.86 (P=5.1e?89),低分組相關(guān)系數(shù)為0.90 (P=1.8e?73)。此外,除CD56 bright NK細(xì)胞外(P=0.07),高IPTS組TIICs的富集分?jǐn)?shù)顯著高于低IPTS組(P <0.0001,圖4E)。因此,基于IPTS的分子分型可替代NMF分型,具有潛在的臨床應(yīng)用治療價(jià)值。由于預(yù)測模型是基于影響患者OS和DFS的基因構(gòu)建的,因此通過生存分析來評估該模型的預(yù)后預(yù)測價(jià)值。此外,作者又評估了該模型是否能夠彌補(bǔ)NMF分型缺失的預(yù)后預(yù)測功能。結(jié)果顯示,當(dāng)以最優(yōu)截?cái)嘀荡鍾OC曲線的截?cái)嘀禃r(shí),低IPTS組的OS (HR=1.06, 95% CI= 0.98-1.16, P=0.03,圖4F)和DFS (HR=1.12, 95% CI= 1.03-1.20, P=0.0027,圖4G)均優(yōu)于高IPTS組。該預(yù)測模型能在一定條件下預(yù)測患者的預(yù)后。


4基于IPTS預(yù)測模型的分子分型可替代NMF分型


6. 免疫浸潤預(yù)測模型預(yù)測免疫治療的免疫療效和5種抗腫瘤藥物的潛在治療價(jià)值

在接受抗PD-1抗體免疫治療的NSCLC隊(duì)列(GSE126044)中,對免疫治療有反應(yīng)的患者的IPTS明顯高于對免疫治療無反應(yīng)的患者(P=0.0032)(圖5A),ROC曲線下面積為0.95 (95% CI= 1.00-0.84),而PD-L1的ROC曲線下面積為0.73 (95% CI= 0.99-0.46,圖5D),表明在本數(shù)據(jù)集中,IPTS對免疫治療的療效有很大的預(yù)測作用。在另一個(gè)NSCLC隊(duì)列(GSE135222)中,受益于免疫治療的患者IPTS高于未受益于免疫治療的患者(P=0.0451)(圖5B), ROC曲線下面積為0.77 (95% CI= 0.96-0.58),也大于PD-L1的0.69 (95% CI= 0.90-0.48,圖5E),提示IPTS對該隊(duì)列的免疫治療療效具有良好的預(yù)測價(jià)值。此外,該數(shù)據(jù)集報(bào)告了患者PFS的預(yù)后信息。取最佳截?cái)嘀担↖PTS=?2.13),高IPTS患者免疫治療后的PFS優(yōu)于低IPTS患者(HR=0.72, 95% CI= 0.5-1.04, P=0.0059,圖5G),也表明免疫治療療效有較好的預(yù)測價(jià)值,對生存預(yù)后有一定的預(yù)測價(jià)值。有反應(yīng)組患者的IPTSE明顯高于無反應(yīng)組(P=0.0325)(圖5C), ROC曲線下面積為0.88 (95% CI= 1.00-0.66),大于PD-L1的0.64 (95% CI= 1.00-0.26,圖5F)。取最佳截?cái)嘀担↖PTS=?4.05),高IPTS患者經(jīng)免疫治療后的PFS優(yōu)于低IPTS患者(P=0.0403,圖5H)。由此可以證實(shí),所構(gòu)建的免疫浸潤預(yù)測模型對免疫療效具有預(yù)測價(jià)值,即高IPTS患者的免疫治療效果可能更好。

從上述分析來看,低IPTS患者不太可能從免疫治療中獲益。對于這一亞型的患者,作者通過GDSC數(shù)據(jù)庫初步篩選了其他可能有療效的抗腫瘤藥物。分析結(jié)果顯示,在LUSC細(xì)胞系中,高IPTS組的acetalax (P=0.0168)、AZD2014 (P=0.0416)、GSK2606414 (P=0.0145)、obatoclax mesylate (P=0.0061)、VSP34_8731 (P=0.0163) 5種抗腫瘤藥物的IC50均高于低IPTS組(圖5I)。此外,從熱圖(圖5J)可以看出,高IPTS組的IC50值普遍高于低IPTS組,說明低IPTS組患者對這五種藥物可能更為敏感。


5免疫浸潤預(yù)測模型預(yù)測免疫治療相對于5種抗腫瘤藥物的免疫療效


7. IPTS與免疫微環(huán)境評分和免疫相關(guān)基因特征表達(dá)呈正相關(guān)

采用IPTS分子分型分組分析法評估訓(xùn)練集中501例LUSC患者的免疫微環(huán)境評分。結(jié)果顯示,高IPTS組間質(zhì)評分(p0.0001)、免疫評分(p0.0001)和ESTIMATE評分(p0.0001)均顯著高于低IPTS組(圖6A),提示高IPTS組間質(zhì)細(xì)胞水平和免疫細(xì)胞浸潤水平高于低IPTS組。同時(shí),IPTS分子分型相關(guān)分析顯示,只有免疫評分在低IPTS組中具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,基質(zhì)評分和ESTIMATE評分在低IPTS組無顯著差異,提示三種免疫微環(huán)境評分在高IPTS組中主要與IPTS呈正相關(guān)。IPTS分子分型分析結(jié)果顯示,高IPTS組的趨化因子、受體、MHC分子、免疫抑制劑、免疫刺激因子富集分?jǐn)?shù)明顯高于低IPTS組(圖6B)。分析四種免疫抑制劑CTLA-4、PD-1 (PDCD1)及其兩種配體PD-L1 (CD274)和PDL-2 (PDCD1LG2)在訓(xùn)練集中IPTS組間表達(dá)值的差異。結(jié)果顯示,CTLA-4、PD-1、PD-L2在高IPTS組表達(dá)明顯高于低IPTS組,PD-L1表達(dá)不顯著(P=0.22)(圖6C)。IPTS分子分型相關(guān)分析結(jié)果顯示,在低評分組PD-1表達(dá)與IPTS呈顯著負(fù)相關(guān)(圖6H),而其他三種免疫抑制劑的表達(dá)均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在高評分組,四種免疫抑制劑CTLA-4、 PD-1、PD-L1、PD-L2與IPTS呈正相關(guān)(圖6G-J)。上述結(jié)果在一定程度上進(jìn)一步為高IPTS患者獲得更好的免疫治療效果提供了理論依據(jù)。


6 IPTS與免疫微環(huán)境評分和免疫相關(guān)基因簽名表達(dá)呈正相關(guān)


8. IPTS參與免疫相關(guān)信號通路

GSEA結(jié)果顯示,IPTS主要與帕金森病、氧化磷酸化、亨廷頓病、阿爾茨海默病、剪接體、同源重組、核苷酸切除修復(fù)等相關(guān)(圖7A)。相反,高IPTS主要與細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用、趨化因子信號通路、自然殺傷細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性、白細(xì)胞跨內(nèi)皮遷移、利什曼原蟲感染、細(xì)胞粘附分子、JAT - STAT信號通路等有關(guān)(圖7B)。這些結(jié)果表明,低IPTS主要參與疾病、遺傳和代謝相關(guān)信號通路,而高IPTS主要參與免疫相關(guān)信號通路。


7IPTS參與免疫相關(guān)信號通路


結(jié)論:

綜上所述,基于TCGA數(shù)據(jù)庫的生物信息學(xué)分析,構(gòu)建了包含17個(gè)基因的LUSC患者免疫治療效果預(yù)測模型。在GEO數(shù)據(jù)庫的兩個(gè)獨(dú)立隊(duì)列中驗(yàn)證了該模型的預(yù)測效果。IPTS分子分型與腫瘤免疫細(xì)胞浸潤程度呈正相關(guān),與免疫治療療效呈正相關(guān),具有潛在的預(yù)后價(jià)值。該研究為預(yù)測LUSC免疫治療的療效提供了一種新的方法,具有潛在的臨床前景.


參考文獻(xiàn):

Yang L, Wei S, Zhang J, Hu Q, Hu W, Cao M, Zhang L, Wang Y, Wang P, Wang K. Construction of a predictive model for immunotherapy efficacy in lung squamous cell carcinoma based on the degree of tumor-infiltrating immune cells and molecular typing. J Transl Med. 2022; 201:364. doi: 10.1186/s12967-022-03565-7.