原標題:lncRNA和腫瘤免疫浸潤,這篇10分文章的“騷操作”,就問你接不接?

撰寫:雞蛋 來源:小張聊科研平臺的“i生信”公眾號,微信公眾號搜索“i生信”即可關注/掃描關注見文末

癌癥的免疫調節一直是該領域的熱點之一。小編今天給大家帶來的是發表在J Immunother Cancer(IF:10.252)有關非小細胞肺癌腫瘤免疫浸潤相關lncRNA篩查的一篇文章。希望對大家有幫助!

肺癌是男性和女性中最常見的癌癥之一,占所有癌癥死亡人數的四分之一。非小細胞肺癌(NSCLC)是最常見的組織學亞型,約占所有肺癌的85%。NSCLC的5年相對存活率最低,約為19%,部分原因是早期較難診斷且晚期治療較少。因此,對分子生物標記物和新療法的持續研究對于預后預測和個性化治療確定至關重要。

對腫瘤微環境(TME)的眾多研究表明,浸潤腫瘤的免疫細胞在癌癥的進展和侵襲中起著至關重要的作用。因此,越來越多地認識到腫瘤浸潤性免疫細胞的分子標記是預后預測的良好生物標志物,也可以進行個性化治療選擇。lncRNA是一種長度超過200個核苷酸的非編碼RNA,已被證明與多種生物學和細胞功能有關。有研究表明,lncRNAs是免疫系統中的關鍵調控元件,并在不同免疫細胞譜系的發育和分化中發揮重要作用。最近的研究還強調了lncRNA在癌癥免疫調節和TME中的作用,這有助于多種癌癥的治療和預后預測。

研究目的:作者希望能通過免疫相關lncRNAs構建出對腫瘤浸潤免疫細胞定量的算法,尋求對腫瘤浸潤免疫細胞定量的突破,有助于免疫細胞浸潤量評估、臨床預后評估等,也能對免疫治療有一定指導作用。

 
 

1.免疫細胞相關lncRNA的構建

作者先基于每種免疫類型的所有lncRNA的表達水平對其進行排名,并將那些表達水平排名前5%的RNA視為與免疫相關的候選lncRNAs。然后找到在所有19種免疫細胞類型中普遍高表達91個lncRNA,和僅在某一種類型免疫細胞中高表達的lncRNA117個。使用Yanai等建立的組織特異性指數(TSI),計算出每個候選免疫相關lncRNA在不同免疫細胞類型的表達特異性(對這算法感興趣建議查看原文Yanai I, Benjamin H, Shmoish M, et al. Genome-Wide midrange transcription profiles reveal expression level relationships in human tissue specification.)。最后,作者團隊確定了九種免疫細胞類型特異性lncRNA(immune cell type-specific lncRNAs,icsLncRNA),它們僅在一種類型的免疫細胞中表達且具有很高的細胞類型特異性得分(> 0.5)。三個icLncRNAs LOC101926943,AP003774.1和LINC00996 是漿細胞樣樹突狀細胞特異性的,三個icLncRNAs LINC01234,TLR8-AS1和LINC01296 在肥大細胞中的表達明顯更高。天然殺傷性T細胞的icsLncRNA:LINC00892和LINC00515,樹突狀細胞的icsLncRNA:LINC00158。并且在普遍高表達的91個lncRNA中找到細胞類型特異性得分較低(<0.2)的57個lncRNA定義為各類免疫細胞共有的相關lncRNA,定義為管家lncRNA(hklncRNA),其中17個在免疫細胞系中上調而在NSCLC細胞系中下調的hklncRNA定義為NSCLC的腫瘤免疫浸潤相關lncRNAs(NSCLC TILncRNA)。

結論:得到17個NSCLC的腫瘤浸潤的免疫相關lncRNA。

2.預后相關免疫lncRNA的標記分子確定

作者進行了單變量Cox比例風險回歸分析,以研究訓練數據集中17種TILncRNA的表達與患者OS時間之間的關聯。七個TILncRNA(HCG26,PSMB8-AS1,TNRC6C-AS1,CARD8-AS1,HCP5,LOC286437和LINC02256)與NSCLC患者的OS顯著相關,認為是預后的免疫性lncRNA。然后用七個顯著相關的lncRNA進行加權的多變量Cox回歸分析,構建出了預后相關免疫浸潤計算公式。并在數據集中使用算法得到的中位數(0.0429)作為風險臨界值,將293名患者分為高風險組(n = 146)和低風險組(n = 147),進行生存分析、單樣本GSEA分析(估算高危和低危組患者的19個免疫亞群的浸潤)。

結論:較高得分對應于較少的免疫細胞浸潤和較差的預后,新算法構建成功且對預后的預測能力十分顯著。

3.算法驗證及確定新建算法是預后的獨立危險因素

為了進一步評估構建算法的可信性,作者選取了兩個不同平臺檢測得到的數據集進行驗證,分別是GSE31210數據集和TCGA下載的數據集,得到一致結果。

為了檢查TILSig的預后表現是否獨立于其他臨床因素,作者使用了多變量Cox分析,在對其他臨床因素(包括年齡,性別和分期)進行調整后,對算法的表現進行了測試。發現與其他任何臨床因素進行組合都沒有改變算法的預測作用,說明新建算法的得分高確實是NSCLC預后的獨立危險因素。

結論:新算法預后預測效果可信,且得分是預后的一個獨立危險因素。

4.新建算法得分與腫瘤復發有關

前面得到得分高低與NSCLC的總體預后(OS)相關,后面作者團隊就想知道得分是否與腫瘤的復發也顯著相關, 無病生存(disease-free survival ,DFS)時間作為復發的判定,對幾個數據集做了生存分析和ROC區曲線繪制。

結論:新建算法得分與腫瘤復發有關,得分高者復發的可能性更大。

5.算法得分作為NSCLC患者免疫治療反應指標的潛力

因為免疫檢查點抑制的免疫治療是NSCLC的重要治療方法,作者團隊又對構建出的預后相關免疫lncRNA的新算法得分高低與各數據集的PD1,PD-L1和CTLA-4等重要免疫檢查點進行比較,發現免疫檢查點的表達水平一般與算法得分呈正相關,且算法得分低且免疫檢查點表達水平低的患者生存率表現顯著更好。

結論:算法相關的lncRNA可能是NSCLC免疫檢查點抑制治療預后的預測生物標志物。

點評

這篇文章的亮點在于

1.將lncRNA與腫瘤免疫浸潤聯系在了一起,且用一定方法得到了定量腫瘤浸潤免疫細胞的運算方法;

2.找到了多個與免疫檢查點抑制治療預后可能相關的預后生物標志物。

雖有太多文獻報道腫瘤免疫浸潤程度與患者愈合后情況相關,但腫瘤免疫浸潤的定量評估是一項重大挑戰,用miRNA和mRNA得到的預后評估算法有了,所以作者走新的路線,通過免疫相關lncRNA進行一次算法構建,得到了有效的結果。文中的生信分析方法除了加權算法構建其他的都很基礎,但是卻用的恰到好處,疑似降維打擊,也發到了10分的高分文章,所以能夠清楚得到科學問題的結果的方法是最管用的。這里就建議有生信分析條件的實驗室進行circRNA的一個類比文章,或用ceRNA網絡進行免疫浸潤定量算法的構建。

原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/jxN3UacnhGHJ2j8uJZGWBA

 

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