3張圖發(fā)到12分+文章你敢信？大隊列病理分析聯(lián)合公共數(shù)據(jù)做生信驗證就能辦到！超簡單的
生信的大環(huán)境是卷啊卷啊卷
小云的工作職責是挖呀挖呀挖~
關于高分文章思路這塊，小云之前挖出了一個不怕思路撞車的好思路，就是病理+生信，也分享過幾個思路（ps：對病理+生信方向的文章感興趣的小伙伴歡迎進入公眾號搜索或點擊文末鏈接觀看哦），但都不及小云下面要講的這個思路震撼，僅用3張圖就發(fā)到了12分+，文章思路還超級簡單，那它到底有什么魔力呢？跟著小云一起來探索吧~
簡單來說，文章的目的就是建立基于“免疫檢查點”的預后模型（ps：聽起來是不是很簡單？事實上它也就是這么簡單，那高分是怎么來的？您往下看?。?/strong>，方法就是利用自有大隊列臨床病理切片做IHC染色和數(shù)字圖像分析，然后通過機器學習算法建模并用GEO數(shù)據(jù)集驗證。這個大隊列的病理分析是個亮點，真正的生信分析部分非常基礎，所以如果可以收集到大量臨床樣本或者利用組織微陣列，用上這個思路發(fā)高分可太簡單了！換個分析小方向或者癌種即可復現(xiàn)，高分思路快沖呀！
l?題目：交叉隊列分析確定了一個基于免疫檢查點的特征來預測神經(jīng)母細胞瘤的臨床結果
l?雜志：J Immunother Cancer
l?影響因子：IF=12.469
l?發(fā)表時間：2023年5月
研究背景
神經(jīng)母細胞瘤（NB）是一種非常異質性的疾病，是兒童最常見的顱外實體瘤。阻斷免疫檢查點被認為是治療NB患者的一種有前途的策略，并與改善的臨床結果直接相關。然而，這些免疫檢查點在NB中的表達水平仍然不清楚，需要系統(tǒng)地評估它們的表達狀態(tài)以及它們的表達水平和臨床結果之間的關系。
數(shù)據(jù)來源
研究思路
首先在自有隊列的病理切片中針對九個免疫檢測點進行IHC染色，通過數(shù)字病理學鑒定NB患者中最重要的免疫檢查點的表達水平，并評估每個免疫檢查點的預后價值。利用隨機森林算法構建了一個基于4個免疫檢查點的風險模型(ICS)來預測臨床結果，并在在外部數(shù)據(jù)集中驗證了ICS的預后價值。
主要結果
1. 免疫檢查點的表達和預后分析
首先對自有隊列中的212例NB FFPE樣本進行了IHC分析，并通過數(shù)字圖像分析鑒定NB患者中9個免疫檢查點（B7-H4、LAG3、PD-L1、B7-H3、IDO1、VISTA、TIM-3、ICOS和OX40）的表達水平。發(fā)現(xiàn)7個免疫檢查點在NB患者組織中有表達（圖1）。接下來在自有隊列中，根據(jù)PD-L1、B7-H3、TIM-3、ICOS、OX40、VISTA和IDO1的表達中值將患者分為高表達和低表達組，進行OS和無事件生存率(EFS )的KM生存分析，以評估其預后價值（圖2）。
圖2?免疫檢查點的預后分析
2. ICS模型的構建與驗證
作者應用機器學習隨機存活森林算法來選擇所有七個免疫檢查點的最強有力的預后特征，選擇了前四個免疫檢查點OX40、B7-H3、ICOS和TIM-3用于構建預測NB患者存活的預后模型ICS（圖3G）。根據(jù)風險評分的臨界值將NB患者分為高風險組和低風險組，進行OS和EFS的KM生存分析并利用ROC曲線評估預測性能（圖3A-C），在驗證集中進行ICS模型驗證（圖3D-F）。（ps：特征基因篩選、模型構建、KM曲線繪制、ROC曲線繪制也可以用小云新開發(fā)的零代碼生信分析小工具實現(xiàn)，云生信分析工具平臺包含超多零代碼小工具，上傳數(shù)據(jù)一鍵出圖，感興趣的小伙伴歡迎來參觀喲，網(wǎng)址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。?
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圖3 ICS模型的構建與驗證
3.列線圖的建立
對發(fā)現(xiàn)集中的所有NB患者進行了單變量和多變量分析，結果顯示ICS是OS的獨立危險因素?；诙嘧兞?/span>Cox回歸分析建立了結合了ICS和年齡的列線圖（圖4 A），利用ROC曲線和校準曲線評估模型性能（圖4B-G）。
圖4 列線圖的建立
文章小結
看完了文章，是不是發(fā)現(xiàn)真的相當簡單呢？針對免疫檢查點基因進行IHC分析和生信分析，最基礎的分析都能發(fā)到12分+，可見病理與生信兩者聯(lián)合的思路設計對文章提分效果非常顯著啊！文章分析方向定位于免疫檢查點，但并未進行復雜的免疫浸潤分析，僅僅是最簡單的預后模型構建，這樣操作既靠上生信大熱點，又不會增加分析難度，真的很適合有臨床樣本的生信新手朋友！想做這條路的小伙伴，不要猶豫，抓緊上車啦！
