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3+單基因腫瘤+預(yù)后

2023-09-12 14:20 作者:生信風(fēng)暴官方頻道  | 我要投稿
今天給同學(xué)們分享一篇腫瘤+單細胞+預(yù)后模型的生信文章“Identification and validation of tumor-infiltrating lymphocyte-related prognosis signature for predicting prognosis and immunotherapeutic response in bladder cancer”,這篇文章于2023年3月27日發(fā)表在BMC Bioinformatics期刊上,影響因子為3。


1. 差異表達的 TILRGs

在這項調(diào)查中,共發(fā)現(xiàn)了1555個 TILRG。圖1a 顯示了前50個實質(zhì)上相關(guān)的基因。在差異表達分析后,311個 DETILRG 因此被篩選(圖1b)。GO 和 KEGG 分析的結(jié)果如圖1c-f 所示。


圖1 腫瘤浸潤淋巴細胞相關(guān)基因的鑒定


2.基因模型的建立與驗證

通過單因素Cox回歸分析,訓(xùn)練組共發(fā)現(xiàn)15個預(yù)后相關(guān)TILRG(圖2a),包括 2 個保護因素(ANKRD44、SNAI3)和 13 個危險因素(RGS2、ACTN1、EFEMP1、CCDC80、GAS7、TGFB3、NRP2、FBN1、IGF1、ADAMTSL1、EDNRA、ADAMTS12 和 ATP8B2)。而網(wǎng)絡(luò)圖顯示這些等級的 TILRG 的表達水平之間的關(guān)系要清晰得多(圖2)作者進一步研究了這些TILRG在染色體上的位置以及它們是如何改變的(圖2c,d)。根據(jù)研究結(jié)果,ATP8B2最顯著的改變“增益”是在1號染色體上發(fā)現(xiàn)的,而NRP2的主要改變“損失”是在2號染色體上發(fā)現(xiàn)的。與TCGA BCa數(shù)據(jù)集中的其他TILRG相比,F(xiàn)BN1更常發(fā)生突變,根據(jù)這15個TILRG的突變和變化的oncoplot瀑布圖(圖2)。此外,圖2f表明只有幾個基因同時被改變。隨后,利用LASSO方法減少了潛在TILRG和LASSO回歸曲線的列表(圖3a) 和交叉驗證圖(圖3b) 獲得。接下來,使用套索和多元Cox分析鑒定了五個輪轂TILRG(圖3)?;颊弑环譃楦逿ILRG和低TILRG組。使用風(fēng)險評分的中值作為閾值,更好地檢查風(fēng)險特征的預(yù)后意義。作者發(fā)現(xiàn),在TCGA訓(xùn)練,TCGA測試,TCGAall和GEO測試隊列中,高TILRGs亞組的OS比低TILRGs亞組短得多(圖3d-g)。在TCGA培訓(xùn)隊列中,1年,3年和5年OS的AUC分別為0.742,0.718和0.723(圖3)。在TCGA測試隊列中分別為0.706、0.661和0.668(圖3i),以及整個TCGA隊列中的0.733、0.705和0.697(圖3j),以及GEO測試隊列中的0.681、0.670和0.646(圖3)。此外,作者發(fā)現(xiàn)高TILRG亞組的死亡患者比例高于低TILRG亞組(圖3L-O)。


圖2 通過單變量Cox回歸分析,15個TILRG與訓(xùn)練隊列的預(yù)后顯著相關(guān)


圖3 腫瘤浸潤淋巴細胞相關(guān)基因標記的開發(fā)和驗證


3.TILRGS 的臨床應(yīng)用價值評價

根據(jù)作者的研究結(jié)果,風(fēng)險評分是 OS 的獨立預(yù)測因子(圖4a,b)。此外,在整個 TCGA 隊列中,1年、3年和5年 OS 風(fēng)險評分的 AUC 值顯著大于其他臨床變量的 AUC 值(圖4c-e)。然后,作者創(chuàng)建了一個列線圖來預(yù)測 BCa 的總生存期(圖4f)。透過校正圖及 ROC 曲線,列線圖的預(yù)測與實際觀測概率顯示出極佳的一致性和準確性(圖4g,h)。作者發(fā)現(xiàn)在整個 TCGA 隊列中,除了性別之外,風(fēng)險評分和臨床特征之間存在顯著的相關(guān)性(圖5a)。臨床特征,包括年齡,病理分級,臨床腫瘤分期和 TNM 狀態(tài),與風(fēng)險評分高度相關(guān)(圖5b)。然而,男性和女性之間的風(fēng)險評分在統(tǒng)計學(xué)上沒有顯著差異。然后,根據(jù)年齡(> 65歲和 < = 65歲)、性別(男性和女性)、腫瘤分級(高級和低級)、病理 M 期(M0和 M1)、病理 N 期(N0和 N1-3)、 T 期(T0-2和 T3-4)和病理分期(I-II 和 III-IV)將 BCa 患者分為不同組進行進一步的生存分析。在大多數(shù)分層類別中,兩個風(fēng)險組之間存在顯著差異,表明低風(fēng)險組有較長的 OS (圖5c)。


圖4 生存預(yù)測列線圖的建立與評價


圖5 基因標記與TCGA數(shù)據(jù)集中BCa患者的臨床病理學(xué)特征相關(guān)


4.基于 TILRGS 的功能分析

在這里,在各個TILRGS子組之間發(fā)現(xiàn)了305個DEG。對上述DEG進行的GO和KEGG分析的結(jié)果如圖所示。6一、二.GSEA發(fā)現(xiàn),高TILRGS亞組富含致心律失常性右室心肌病、擴張型心肌病、局灶性粘連、肥厚型心肌病和肌動蛋白細胞骨架調(diào)節(jié)(圖6c),而低TILRGS亞組在同種異體移植排斥,抗原處理和呈遞,用于IgA產(chǎn)生的腸道免疫網(wǎng)絡(luò),嗅覺轉(zhuǎn)導(dǎo)和原發(fā)性免疫缺陷方面富集(圖6)。GSVA富集分析顯示,兩個TILRGS亞組之間的富集途徑不同(圖6e)。


圖6 基于高風(fēng)險和低風(fēng)險組之間的差異表達基因的功能分析


5.BCa中各種TILRGS組的免疫景觀

作者使用各種免疫評估算法來檢查BCa患者兩個風(fēng)險組的免疫狀態(tài)(圖7)。根據(jù)ESTIMATE結(jié)果,低TILRGS亞組的免疫評分高于高TILRGS亞組(圖7)。如圖所示。7c.低TILRGS亞組的CD8 T細胞,記憶激活的CD4 T細胞和濾泡輔助性T細胞的比例高于高TILRGS亞組。而高TILRGS亞組的M0和M2巨噬細胞分數(shù)高于低TILRGS亞組。此外,作者發(fā)現(xiàn)低TILRGS亞組在細胞溶解活性,HLA,炎癥促進和T細胞共刺激方面的得分高于高TILRGS亞組(圖7d).


圖7 不同風(fēng)險亞組間腫瘤免疫微環(huán)境特征


6.各種風(fēng)險群體的免疫治療反應(yīng)

在目前的研究中,作者評估了幾種化療藥物對各種風(fēng)險組的IC50值。結(jié)果顯示,達沙替尼、多西他賽、伊馬替尼和帕唑帕尼在高TILRGS亞組中的IC50值低于低TILRGS亞組(圖8a),這意味著高TILRGS亞組的患者可以從上述化療中獲益更多,而吉非替尼,博舒替尼,吉西他濱和甲氨蝶呤的IC50值在低TILRGS亞組中較低(圖8b),表明低TILRGS亞組的患者可以從上述化療中獲得更多益處。在這項研究中,作者旨在評估作者的工作確定的樞紐TILRG是否是用作治療靶點的可行候選者。通過CellMiner數(shù)據(jù)庫,作者檢查了許多已獲得FDA批準或正在臨床試驗中的物質(zhì)的藥物敏感性。圖中顯示了 20 個最重要的相關(guān)性。此外,TCIA結(jié)果顯示,與高TILRGS亞組相比,低TILRGS亞組具有更高的TCIA評分(圖8d),表明這些患者可能受益于抗CTLA4和抗PD-1治療效力增加的免疫治療。


圖8 評估藥物敏感性和免疫治療


7.關(guān)鍵基因的單細胞分析

為了研究膀胱癌(BCa)TME中關(guān)鍵基因的表達,作者對GSE130001從TISCH數(shù)據(jù)庫獲得的數(shù)據(jù)集。如圖所示。圖9,EFEMP1和ATP8B2主要在內(nèi)皮細胞中表達;ANKRD44和SNAI3主要在上皮細胞中觀察到;而IGF1主要見于肌成纖維細胞。


圖9 關(guān)鍵基因的單細胞分析


8.亞型的鑒定及其與BCa臨床結(jié)果和腫瘤免疫的關(guān)系

使用無監(jiān)督共識分析將所有TCGA BCa患者分為兩個不同的亞型(圖10)。根據(jù)作者的研究結(jié)果,第2類患者(n = 216)在總生存率方面優(yōu)于第1類患者(n = 188)(圖10)。與聚類1相比,聚類2顯示出死亡率和更高的風(fēng)險評分(圖10c,d)。在TCGA BCa數(shù)據(jù)集中,作者發(fā)現(xiàn)不同亞型與性別、病理分級、臨床分期、T分期和N分期之間存在實質(zhì)性關(guān)系(圖10)。與第1類相比,第1類女性、高級別、III-IV期、N3-3期和T4-2期患者比例更大(圖10)。接下來,作者使用不同的免疫評估算法檢查了兩個集群中的免疫景觀(圖11)。根據(jù)ESTIMATE結(jié)果,第1亞型的免疫評分高于第2亞型(圖11)。CIBERSORT算法的結(jié)果表明,與亞型2相比,亞型1表現(xiàn)出更高的記憶激活CD4 T細胞,濾泡輔助性T細胞,M2巨噬細胞,活化的樹突狀細胞和靜息肥大細胞的水平(圖11)。進一步的分析表明,就所有1個免疫相關(guān)途徑而言,聚類2優(yōu)于聚類13(圖11d)。


圖10 TCGA數(shù)據(jù)集中簽名中的五個基因的聚類分析


圖11 不同亞型間腫瘤免疫微環(huán)境特征


總結(jié)

目前的研究包含幾個缺點。首先,使用來自TCGA和GEO數(shù)據(jù)庫的追溯數(shù)據(jù),建立并驗證了基因標記。為了評估其療效和可行性,需要進行額外的大規(guī)模前瞻性臨床研究。此外,需要更多精心策劃的基礎(chǔ)研究試驗,以強調(diào)TILRG在BCa的出現(xiàn)和發(fā)展中發(fā)揮的關(guān)鍵作用??傊?,目前的工作開發(fā)了一種基于TILRG的基因標記,可用作BCa患者預(yù)后和免疫治療反應(yīng)的有用預(yù)測因子。

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