大家好！?我們都知道，近年來科學(xué)家提出了對基因、蛋白質(zhì)和臨床數(shù)據(jù)的大規(guī)模生物信息學(xué)分析，以挖掘表達異常疾病的預(yù)后生物標(biāo)志物，并用以確定具有生存效果的潛在藥物靶點。這一篩選合適藥物靶點的方法已被廣泛應(yīng)用于藥物開發(fā)領(lǐng)域，利用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析手段，從眾多藥物靶點中發(fā)現(xiàn)與疾病預(yù)后相關(guān)的靶點，可謂一種高效的分析方式。 近期小云在沖浪的時候看到，一項研究根據(jù)免疫細胞浸潤和功能通路富集情況，鑒定出了

結(jié)直腸癌（CRC）

免疫炎癥表型患者靶點。這項研究來自廣東醫(yī)大的鄭明彬及黃遵楠教授團隊，他們利用

網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析

確定了腫瘤微環(huán)境中的靶點，還通過交叉分析疾病靶點和微環(huán)境中的差異表達基因，確定出了共識基因，然后采用LASSO?Cox分析從中確定預(yù)后標(biāo)志，進一步使用Cytoscape軟件構(gòu)建了獨特的草藥-化合物-靶點網(wǎng)絡(luò)圖，此外，為了探索預(yù)后基因治療中的分子機制和驗證腫瘤微環(huán)境中預(yù)后基因的表達情況，團隊還進行了KEGG和單細胞分析。

顯然，這項研究不僅為利用免疫細胞浸潤特性尋找疾病的可靠靶點和預(yù)后生物標(biāo)志物提供了一種新方法，而且證明了該中藥在CRC患者治療中的潛在分子機制。類似的，結(jié)合藥理學(xué)分析手段來探索疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物，并構(gòu)建預(yù)測模型的這種方法簡單高效，發(fā)文思路非常值得同學(xué)們參考和掌握！如果你對此感興趣，不妨一起來了解一下！?(

ps：如果你有任何想法，不論是找不到創(chuàng)新方向還是其他問題，都可以來找小云！)

題目：結(jié)合網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)和生物信息學(xué)分析，探討易YYFZBJS治療結(jié)直腸癌免疫發(fā)炎表型的潛在機制

雜志：

Computers in Biology and Medicine

影響因子：IF=7.7

發(fā)表時間：2023年11月

研究背景

結(jié)直腸癌（CRC）的發(fā)展和進展與其復(fù)雜的腫瘤微環(huán)境（TME）密切相關(guān)，評估免疫細胞浸潤（ICI）的改良模式將有助于增加有關(guān)TME浸潤特征的知識。薏苡附子敗醬散（YYFZBJS）已被證明對結(jié)直腸癌免疫微環(huán)境的調(diào)節(jié)有積極作用，然而其藥理學(xué)靶點和分子機制仍有待闡明。本文從YYFZBJS靶標(biāo)中確定了CRC IIP患者的11個預(yù)后基因，發(fā)現(xiàn)YYFZBJS激活了IIP微環(huán)境中的免疫反應(yīng)并減少了炎癥，本研究為CRC免疫發(fā)炎表型的準(zhǔn)確診斷和治療提供了新的研究課題和依據(jù)。

數(shù)據(jù)來源

研究思路

本文首先通過無監(jiān)督聚類將480個結(jié)直腸癌（CRC）樣本分為三個不同的免疫細胞浸潤（ICI）模式，并根據(jù)ssGSEA和GSVA分析確定了這三個簇的免疫特征，并進行差異分析，鑒定了與腫瘤微環(huán)境相關(guān)的差異表達基因（DEGs）。通過網(wǎng)絡(luò)藥理分析，對基因集進行交叉處理，獲得11個YYFZBJS在CRC的TME中差異表達的靶點，然后通過LASSO Cox分析建立預(yù)后模型，進一步的生存分析確定該預(yù)后模型的預(yù)測性能。蛋白質(zhì)相互作用（PPI）分析展示了與預(yù)后模型相關(guān)的基因之間的相互作用，隨后進行了KEGG通路分析以闡明目的基因的功能。此外，對獨立數(shù)據(jù)集CRC_EMTAB8107的單細胞分析進一步驗證了與腫瘤微環(huán)境相關(guān)細胞中預(yù)后基因的表達情況。 總體而言，本研究旨在通過預(yù)后預(yù)測、通路富集和單細胞分析，從YYFZBJS的潛在治療靶點中探索一種新的預(yù)后標(biāo)志物，在CRC IIP患者中提供對YYFZBJS治療機制的新視角，并實現(xiàn)對CRC患者的精確治療。圖 1 用于從CRC微環(huán)境中YYFZBJS差異表達靶標(biāo)鑒定預(yù)后基因的分析過程

主要結(jié)果

1. 結(jié)直腸癌腫瘤免疫微環(huán)境的特征

通過無監(jiān)督聚類鑒定了三種不同的免疫細胞浸潤（ICI）模式，包括A簇（284個樣本）、B簇（73個樣本）和C簇（123個樣本）（圖2A）。TME細胞浸潤分析顯示A簇表現(xiàn)出明顯的先天免疫細胞浸潤， B簇具有最低的ICI得分，C簇相比A簇顯示出更高水平的巨噬細胞、肥大細胞、自然殺傷細胞和中性粒細胞浸潤（圖2B）。GSVA富集分析確定了不同ICI模式的生物特征，A簇富集與完全免疫激活相關(guān)的通路，而B簇與趨化因子信號通路和腸道免疫網(wǎng)絡(luò)（IGA產(chǎn)生）呈負(fù)相關(guān)（圖2C），C簇在基質(zhì)和癌變激活通路方面顯著富集（圖2D）。 因此，這三種ICI模式具有TME細胞浸潤的獨特特征，我們可以將A簇輕松歸類為免疫激活和適應(yīng)性ICI特征的IIP，將B簇歸類為免疫沙漠表型，具有免疫抑制特征，將C簇歸類為免疫排斥表型，具有先天免疫細胞浸潤和基質(zhì)激活特征。

圖2 ICI模式和每種模式的生物學(xué)特性

(A) k=3時的一致聚類矩陣；(B) 3種ICI修飾模型中23個TME相關(guān)細胞的免疫浸潤；檢測統(tǒng)計差異；熱圖為不同ICI簇生物通路的激活狀態(tài)，紅色表示激活狀態(tài)，藍色表示抑制狀態(tài)：(C) ICI集群A 與B; (D) ICI集群A與?C

2.?YYFZBJS靶向CRC的腫瘤微環(huán)境

為了闡明不同TME狀態(tài)的基因表達特征，進一步確定了在免疫評分高低組和基質(zhì)評分高低組之間顯著差異表達的基因集。在CRC腫瘤微環(huán)境中鑒定出1328個差異表達基因（DEGs）。接下來，從中藥系統(tǒng)藥理學(xué)數(shù)據(jù)庫（TCMSP）和Swiss Target Prediction數(shù)據(jù)庫中預(yù)測出了744個YYFZBJS的靶點，從DisGeNET數(shù)據(jù)庫檢索到了2832個與CRC相關(guān)的基因，從DigSee數(shù)據(jù)庫檢索到了2092個與CRC相關(guān)的基因。最終，共鑒定出CRC的腫瘤微環(huán)境（1328個基因）、YYFZBJS的靶點（744個基因）和CRC（1008個基因）相關(guān)的35個基因（圖3A）。

圖3?IIP患者預(yù)后基因與OS預(yù)后評價

(A) CRC微環(huán)境中YYFZBJS靶點、CRC相關(guān)基因和DEGs的維恩圖；(B)預(yù)后基因森林圖；(C)訓(xùn)練隊列中高危組和低危組生存預(yù)測模型的生存曲線和ROC曲線；(D)試驗隊列中高危組和低危組生存預(yù)測模型的生存曲線和ROC曲線

3. 免疫激活表型的預(yù)后模型

為探索IIP患者的預(yù)后基因建立了一個預(yù)后生存相關(guān)模型。274名具有生存信息的IIP患者進一步分為訓(xùn)練隊列（194個樣本）和測試隊列（80個樣本），其中訓(xùn)練隊列用于優(yōu)化模型參數(shù)，測試隊列用于測試模型性能。建立了一個由這16個基因中的11個組成的多元Cox風(fēng)險模型（表1）。其中， PTGS2、HPGDS和PRF1的上調(diào)與良好的預(yù)后相關(guān)，而C5AR1、IDO1、PIK3CG、CAV1和SERPINE1的上調(diào)與不良預(yù)后相關(guān)，而其他三個基因在CRC的預(yù)后效應(yīng)上沒有顯示出顯著性（圖3B）。ROC曲線顯示預(yù)后模型具有較高的敏感性、特異性和可靠性，AUC值為0.84（圖3C）。在測試隊列中，高風(fēng)險組的生存率也顯著短于低風(fēng)險組，AUC值為0.793（圖3D）。

表1?結(jié)直腸癌IIP患者11個預(yù)后基因的相關(guān)統(tǒng)計參數(shù)

4. PPI網(wǎng)絡(luò)分析

PPI網(wǎng)絡(luò)中11個預(yù)后基因之間的復(fù)雜相互作用揭示了這些預(yù)后基因之間的交互作用，并共同影響IIP患者的預(yù)后（圖4A）。MCODE分析顯示MMP9、TGFB1、CAV1、PTGS2和SERPINE1構(gòu)成了PPI網(wǎng)絡(luò)的核心模塊（圖4B），表明這些核心基因在網(wǎng)絡(luò)中起關(guān)鍵作用。KEGG富集分析表明，預(yù)后基因主要富集在癌癥中的蛋白聚糖、花生四烯酸代謝、代謝途徑和IL-17信號通路（圖4B）。 圖4C顯示了草藥-化合物-靶點網(wǎng)絡(luò)，它清晰地描述了三種草藥、YYFZBJS的24個關(guān)鍵化合物和11個預(yù)后基因之間的多邊隸屬和靶向關(guān)系，可以幫助我們直接探索這種中藥在治療CRC患者中的藥效物質(zhì)基礎(chǔ)，其中，C5AR1、HPGDS、IDO1、PRF1、CXCR2和SERPINE1、CAV1和TGFB1是外圍靶點，其特點是來自薏苡仁、附子和敗醬草中的活性化合物具有單向靶向關(guān)系。

圖4?藥物靶點與預(yù)后相關(guān)的物質(zhì)基礎(chǔ)和機制 (A) PPI網(wǎng)絡(luò) (B)基因通路網(wǎng)絡(luò) (C)草藥-化合物-靶標(biāo)網(wǎng)絡(luò)

5. 預(yù)后基因富集情況

通過單細胞分析調(diào)查預(yù)后基因的富集情況。圖5為預(yù)后基因在TME細胞亞群中的表達情況，表2顯示PRF1和PIK3CG主要富集在CD4/CD8 T細胞中，而C5AR1和MMP9主要表達在單核/巨噬細胞中，HPGDS和PTGS2主要在單核/巨噬細胞和肥大細胞中，SERPINE1在內(nèi)皮細胞和腸膠質(zhì)細胞中顯著表達，CAV1和TGFB1還在肌成纖維細胞（CAV1）和CD4/CD8 T細胞以及單核/巨噬細胞（TGFB1）中明顯表達。且一些預(yù)后基因（PIK3CG、CAV1和TGFB1），在TME的其他細胞（漿細胞和B細胞）中略有表達。綜上，除IDO1和CXCR2之外，所有預(yù)后基因在該數(shù)據(jù)集的單細胞分析中都檢測到了富集。

表2?顯示預(yù)后基因表達的TME細胞簇

6. 討論

本研究從480名CRC患者中確定了284名IIP患者，共識基因中共有35個基因被確定為YYFZBJS在CRC患者的腫瘤微環(huán)境中的靶點，從中確定了包括11個基因預(yù)后標(biāo)志，訓(xùn)練組和測試組的受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）分別為0.84和0.793。此外，在草藥-化合物-靶點網(wǎng)絡(luò)中，顯示有24種化合物與這11個預(yù)后基因相互作用，這些化合物在IL-17信號通路、花生四烯酸代謝和代謝途徑中富集。最后，預(yù)后基因的單細胞分析證實它們的異常表達與CRC的腫瘤微環(huán)境相關(guān)。

文章小結(jié)

本文將網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)和生物信息學(xué)分析結(jié)合，從YYFZBJS的靶點上鑒定了結(jié)直腸癌IIP患者的預(yù)后基因，該方法為尋找新的中藥治療靶點和中藥靶向癌癥的準(zhǔn)確診斷指標(biāo)提供了新的視角！這篇文章的研究思路清晰明了，簡明扼要且準(zhǔn)確無誤，各種分析都緊密圍繞著主線思路展開。如果你對構(gòu)建預(yù)測模型感興趣，千萬別錯過這篇文章，同時，該文章中利用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析來確定免疫細胞浸潤特性的方法非常值得學(xué)習(xí)和參考，感興趣的小伙伴趕緊行動起來吧！

?