腫瘤微環(huán)境（TME）的生信分析思路有哪些？

免疫浸潤？免疫評分？間質(zhì)評分？

基于TME的疾病分型思路你見過嗎？

如果導師讓你設計個腫瘤微環(huán)境（TME）的課題思路，TME的成分那么多，又沒有任何前期基礎，你會怎么做？

查文獻，喜歡哪個方向就設計哪個？

靠熱點，哪個方向最熱門就設計哪個？?

求大神，大神建議做哪個就設計哪個？

這些方法都有些無的放矢。

小云這還有一條妙計，就是做生信分析！

這時候你可能要嘲諷小云：你這大概是職業(yè)病吧？

看來不拿出點實證，是無法說服你的~

既然如此，小云今天帶你看這篇8分+的純生信文章，思路新穎，值得一看！

題目：轉錄組和單細胞分析揭示了免疫抑制微環(huán)境對促進膠質(zhì)母細胞瘤進展的貢獻

雜志：Frontiers in immunology

影響因子：8.786

發(fā)表時間：2023年1月

研究思路

首先確定了五種GBM進展相關途徑。從TCGA-GBM和CGGA隊列基因共生存、高危組和低危組的DEGs、IDH1突變與野生型相比的DEGs三個角度對獲得的基因集進行功能富集分析，確定了與GBM患者預后不良顯著相關的5個途徑。其次，根據(jù)TME分型相關特征矩陣的表達特點，將GBM患者分為不同亞型。采用WGCNA分析得到共表達基因模塊。最后在單細胞數(shù)據(jù)集中驗證了從免疫抑制亞型功能模塊中檢索到的關鍵基因的表達，并確定了與TME亞型顯著相關的細胞類型，計算細胞-細胞相互作用。

主要研究結果

1.?細胞因子-細胞因子受體相互作用是GBM的主要危險因素

對TCGA-GBM隊列中所有表達基因進行單因素Cox回歸分析，在TCGA-GBM隊列基因中發(fā)現(xiàn)了1264個與生存相關的基因，在CGGA隊列中發(fā)現(xiàn)了2681個與生存相關的基因。在兩個數(shù)據(jù)集中，有86個基因與生存相關(圖1A)，對這些基因進行KEGG通路富集(圖1B)。

通過LASSO回歸篩選出8個基因建立風險模型，高危組患者預后較低危組患者差(圖1C)。ROC曲線AUC說明風險模型具有較高的預測能力(圖1D)。分析高危組和低危組之間的差異表達基因(DEGs)，并進行通路分析，其中細胞因子-細胞因子受體相互作用顯著富集(圖1E)。同樣在IDH1突變和野生型患者之間得到類似結果 (圖1F)。

圖1. GBM進展相關途徑分析

2.?鑒定GBM免疫抑制亞型

對腫瘤微環(huán)境(TME)進行分類，構建了代表腫瘤主要功能成分和免疫、基質(zhì)和其他細胞群的基因表達簽名(GES)。根據(jù)所選GES在TCGA-GBM數(shù)據(jù)集中的表達活性，采用層次聚類方法將患者分為4個亞型。根據(jù)腫瘤殺傷細胞浸潤情況和腫瘤進展特征，將這些亞型定義為腫瘤進展(P)、免疫浸潤(IE)和兩者同時表達(P/IE)(圖2A)。P亞型中免疫抑制因子有較高表達(圖2C)。繪制四種亞型中五種高頻突變的分布(圖2D)，IDH1突變均為IE型。分析P型細胞中抑制性ICBs的表達(圖2E)。P亞型骨髓細胞浸潤程度高，其他亞型淋巴細胞浸潤程度高(圖2F)。

圖2. TCGA-GBM隊列中的免疫抑制亞型

3.?GBM亞型為異質(zhì)功能基因模塊

利用WGCNA算法構建共表達基因模塊。計算模塊基因和亞型之間的相關性(圖3A)。模塊7、5、18的基因在P亞型中高表達，模塊1、13為IE/P2亞型，模塊10為IE/P1亞型，模塊15、8、11為IE亞型。對這些亞型特異性模塊進行功能富集分析，繪制出每個模塊中p值由小到大排列的前5個通路(圖3B)。最后，將9個亞型特異性模塊分為7個預后不良模塊和2個預后良好模塊(圖3C)，共獲得24個hub基因，主要位于M5和M7 (P亞型)。

進一步確定M5中排名前15位的hub基因，這些基因代表了彼此之間的top連接(圖3E)。這15個hub基因特征與免疫治療隊列中較差的結果相關(圖3F)。M5、M7和M15中的hub基因也是特定細胞類型的標記基因(圖3D)。

圖3.WGCNA共表達基因模塊分析

4.?巨噬細胞和小膠質(zhì)細胞參與GBM的促瘤基因模塊

接下來，分析GBM單細胞數(shù)據(jù)集中9個亞型特異性模塊基因（ssMSGs）的表達，計算ssMSGs在單細胞中的表達活性(圖4A, B)。分析24個hub基因在細胞中的表達分布(圖4C, D)。結果發(fā)現(xiàn)巨噬細胞調(diào)控M5，血管相關細胞參與M7, OPC細胞調(diào)節(jié)M15。使用cellphoneDB來計算GBM的相互作用網(wǎng)絡(圖4E, F)。

圖4.單細胞RNA-Seq數(shù)據(jù)集中基因集表達活性和細胞-細胞相互作用

5.?巨噬細胞和小膠質(zhì)細胞通過與Treg相互作用形成免疫抑制微環(huán)境

基于配體-受體對的表達，選擇Tregs進行分析(圖5A, B)。發(fā)現(xiàn)巨噬細胞和小膠質(zhì)細胞可以通過粘附配體受體對ICAM1-IL2RG和ITGAM-ICAM2直接接觸Treg，并鑒定出7個配體基因(圖5C)。構建前15個hub基因與這些配體之間的調(diào)控網(wǎng)絡（圖5D）。SPI1可能是TNF的上游調(diào)控因子，GPSM3可能調(diào)控C3、CXCL3、CXCL16、CXCL2等一系列細胞因子和趨化因子的表達。

圖5巨噬細胞和小膠質(zhì)細胞通過與Treg相互作用形成免疫抑制微環(huán)境

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總結

這篇文章的分析思路比較新穎，是基于TME對腫瘤進行分型，再篩選各分型的關鍵模塊基因，最后利用單細胞數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了上游調(diào)控因子如何調(diào)節(jié)巨噬細胞和小膠質(zhì)細胞上的配體表達，配體如何與Treg上的受體相互作用，以及這些相互作用如何形成GBM的免疫抑制微環(huán)境。

而且篩選出關鍵基因后，就可以根據(jù)具體基因的潛在功能設計TME相關的課題思路嘍，再也不用擔心不會設計課題啦！當然，也可以基于TME成分相關基因進行腫瘤分型，感興趣的小伙伴或者想要基因集的都可以咨詢小云哦~?