|
大家好呀！今天跟大家分享一篇2021年6月發(fā)表在International Immunopharmacology（IF:4.932）上的文章。本篇文章主要基于頭頸部鱗狀細胞癌患者的鐵死亡相關(guān)基因構(gòu)建預(yù)后模型，表明鐵死亡可能是頭頸部鱗狀細胞癌患者的潛在治療靶點。 
鐵死亡在癌癥中具有重要作用，然而目前有關(guān)鐵死亡相關(guān)基因在頭頸部鱗狀細胞癌（HNSCC）中的預(yù)后作用還不是十分清楚。作者下載了HNSCC患者的mRNA表達數(shù)據(jù)和相應(yīng)臨床數(shù)據(jù)。作者對231個鐵死亡相關(guān)基因進行隨機生存森林分析，KM分析和Cox回歸分析來構(gòu)建預(yù)后模型并使用GEO隊列進行驗證。7-基因預(yù)后模型可以將患者分為高風險組（HRisk）和低風險組(Lrisk)，HRisk組的OS較差。多因素Cox回歸分析表明風險打分可以作為獨立預(yù)測因子。HRisk組與腫瘤相關(guān)通路和基質(zhì)打分上調(diào)有關(guān)而LRisk組抗腫瘤免疫細胞和免疫特征比例較高?？偟膩碚f，7-鐵死亡相關(guān)基因預(yù)后模型可以預(yù)后HNSCC的預(yù)后，揭示鐵死亡可以作為HNSCC潛在治療靶點。1.從UCSC下載567例HNSCC樣本的RNA-seq數(shù)據(jù)，從GEO下載GSE65858（270例）和GSE41613（97例）數(shù)據(jù)集，從GEO下載兩個ChIP數(shù)據(jù)集（367例）。使用R包“TCGAbiolinks”下載體細胞突變數(shù)據(jù)（Mutect2）。從FerrDb數(shù)據(jù)庫下載259個鐵死亡相關(guān)基因，其中有231個基因存在于TCGA和GEO數(shù)據(jù)集。TCGA和GEO數(shù)據(jù)集的臨床特征如表1所示。
2.對TCGA隊列的腫瘤組織和非腫瘤組織做差異分析，鑒定鐵死亡相關(guān)的DEG。首先使用單因素Cox分析鑒定與預(yù)后有關(guān)的鐵死亡相關(guān)DEG；其次使用R包“randomForestSRC”對預(yù)后有關(guān)的鐵死亡相關(guān)DEG進行隨機生存森林分析并根據(jù)重要性對DEG進行排序，提取排名前十的DEG；最后對這10個DEG進行組合共得到1023種組合，對每種組合進行多因素Cox回歸分析。對每種組合計算風險打分，根據(jù)風險打分將患者分為HRisk和LRisk組并進行KM分析。KM分析中P-value最小的組合其性能最佳。此外，使用GEO數(shù)據(jù)集作為驗證。風險打分和TCGA和GEO隊列的臨床信息相關(guān)性如表2所示。
3.使用R包“timeROC”繪制時間依賴性ROC曲線，使用多因素Cox回歸分析研究風險打分的獨立性，使用R包“rms”和”regplot”構(gòu)建列線圖。4.使用R包”clusterProfiler“對DEG進行GO和KEGG富集分析。5.使用R包“Estimate“計算免疫打分和風險打分，使用基因GZMA和PRF1的平均表達水平計算CYT打分，使用CIBERSORTx計算22種免疫細胞比例，使用R包”GSVA“計算29個免疫特征的GSVA打分。對HRisk和LRisk中免疫相關(guān)基因進行差異分析，使用R包“GSVA“計算特征基因和28個免疫細胞的相關(guān)性。6.分析HRisk和LRisk患者的非同義體細胞突變情況。1.鑒定TCGA隊列中與預(yù)后有關(guān)的鐵死亡相關(guān)DEGs對腫瘤組織和肺腫瘤組織進行差異分析，鑒定到155個鐵死亡相關(guān)基因。單因素Cox回歸分析表明有30個與預(yù)后有關(guān)的鐵死亡相關(guān)DEGs（圖1a）并構(gòu)建PPI網(wǎng)絡(luò)（圖1c）。其中有5個上調(diào)基因與生存較好有關(guān)（圖1d）。
隨后作者對這30個DEG進行隨機生存森林分析，根據(jù)重要性選擇排名前10的DEG（圖1e）。對10個DEG進行組合共得到1023個組織并進行KM分析，KM的P-value如圖1f所示。其中7-鐵死亡相關(guān)基因預(yù)后模型的P-value最小。根據(jù)多因素Cox回歸分析的PH計算風險打分。風險打分=（0.160*EIF2S1）+（-0.153*KEAP1）+（-0.177*MAP2K5）+（0.066*SLC2A3）+（0.236*FTH1）+（0.068*SELENOS）+（-0.153*CDKN2A）。根據(jù)風險打分將患者分為高風險組（HRisk）和低風險組（LRisk）。KM分析表明HRisk組OS較差（圖2a），PCA分析表明兩組完全分離（圖2b），HRisk組的死亡比例更高（圖2c和2d）。KEAP1，MAP3K5和CDKN2A在LRisk組中表達水平更高而其他基因在HRisk組中表達水平更高（圖2e）
使用GEO數(shù)據(jù)集驗證該預(yù)后模型的性能，GEO數(shù)據(jù)集同樣分為HRisk和LRisk。KM分析表明HRisk的OS更差（圖3a）并且死亡更早（圖3c和3d），PCA分析同樣可以將兩組分開（圖3b）
如表2所示，TCGA隊列的HRisk組中女性比例更高和感染HPV可能更低，GEO隊列的HRisk組與感染HPV可能更低。兩個隊列中LRisk組患者不吸煙的比例更高。5.鐵死亡相關(guān)預(yù)后模型的預(yù)測性能和獨立預(yù)后價值TCGA隊列的1年，3年和5年ROC曲線的AUC分別為0.6，0.71和0.65（圖4c），GEO隊列的為0.7，0.7和0.69（圖4c）。單因素Cox回歸分析表明風險打分與OS顯著有關(guān)（圖4a和4b），多因素Cox回歸分析表明風險打分是OS的獨立預(yù)測因子。此外，雖然分期可以將患者分為不同的預(yù)后分組，但是風險打分可以進一步將分期相同的患者分為預(yù)后不同的兩組。
圖4 7-鐵死亡相關(guān)基因預(yù)后模型的預(yù)后價值作者對TCGA和GEO隊列構(gòu)建列線圖（圖5a和5b），C-index分別為0.64和0.69，校準曲線（圖5c和5e）和DCA分析（圖5d和5f-5j）表明列線圖的性能較好。
7.鐵死亡相關(guān)預(yù)后模型的功能富集分析對TCGA隊列和GEO隊列的HRisk和LRisk的DEG進行GO和KEGG富集分析（圖6a和6b）。兩個隊列中共有的GO功能集中在ECM和纖維化等功能（圖6a），KEGG通路集中在Wnt信號通路，TGF-β信號通路PI3K-Akt信號通路等（圖6b）。此外，對HRisk組和LRisk組中的50個hallmark通路的GSVA打分差異分析表明，TCGA隊列和GEO隊列中HRisk患者的大多數(shù)腫瘤相關(guān)通路激活，這些通路與腫瘤進展有關(guān)（圖6c和6d）。
兩個隊列的HRisk患者的基質(zhì)打分較高（圖7a和8a），免疫打分較低（圖7b和8b），CYT打分較低（圖7c和8c）。TCGA隊列中LRisk患者的RCT豐富度更高（圖7d）。TCGA隊列和GEO隊列中的na?ve B細胞，樹突狀細胞，嗜酸性粒細胞，巨噬細胞M0，激活肥大細胞，單核細胞等比例在HRisk和LRisk患者中的不同（圖7e和8d）。TCGA隊列和GEO隊列中LRisk患者的溶細胞活性，iDC和T細胞共刺激打分較高（圖7f和8e）。
為研究免疫細胞浸潤與生存的關(guān)系，作者使用單因素Cox回歸分析研究22個免疫細胞的預(yù)后價值。TCGA隊列中，CD8 T細胞、卵泡輔助性T細胞和調(diào)節(jié)性T細胞與預(yù)后較好有關(guān)（圖9a）且與風險打分負相關(guān)（圖9b）。嗜酸性粒細胞與預(yù)后不良有關(guān)（圖9a）且與風險打分正相關(guān)（圖9b）。GEO隊列中，嗜酸性粒細胞、巨噬細胞M0和中性粒細胞正相關(guān)（圖9d）且與預(yù)后不良有關(guān)（圖9c）。
鑒定TCGA隊列和GEO隊列中差異表達的免疫基因（圖10a和10b），其中免疫檢查點ICAM1,CD276,CCL5,IL1A,IL1B,TNF和TLR4的表達水平較高。7個鐵死亡相關(guān)基因表達水平與28個免疫細胞的ssGSEA打分之間的相關(guān)性分析表明，SLC2A3與免疫浸潤正相關(guān)而KEAP1與免疫浸潤負相關(guān)（圖10c和10d）。
HRisk組中的體細胞突變比例較高，突變基因包括TP53,KEAP1,NLRP3,SMG8,CYFIP1和KAT5（圖11a）。其中KEAP1是預(yù)后模型中的基因。此外，作者發(fā)現(xiàn)HRisk組的TMB較高（圖11b），且與兩組之間新抗原趨勢一致（圖11c）。低風險和低TMB患者的預(yù)后較好（圖11d）。
本研究作者鑒定到了7個鐵死亡相關(guān)基因并構(gòu)建預(yù)后模型，可以準確預(yù)測頭頸部鱗狀細胞癌患者預(yù)后。該模型是獨立預(yù)后因子，可以為未來試驗提供更好的患者分層。本篇文章的亮點在于作者構(gòu)建預(yù)后模型的思路新穎，后續(xù)分析內(nèi)容也很亮眼，小伙伴們快來一起學(xué)習(xí)吧~鐵死亡思路生信人從20年開始分享到現(xiàn)在推陳出新也有很多生信思路,這篇文章從整體結(jié)構(gòu)看是一開始最簡單的鐵死亡預(yù)后signature構(gòu)建(IF4+),出彩的地方在于后面結(jié)合了腫瘤微環(huán)境做了很多的工作內(nèi)容。從最近的鐵死亡發(fā)文數(shù)量來看這個熱點還是很值得分析的。生物空間站致力于分享生信技能干貨、實用軟件教程、科研經(jīng)驗、發(fā)布最新科研熱點資訊、解讀生命科學(xué)前沿進展、最新實驗技術(shù)。溫馨提示：添加主編微信，邀請你進生物空間站交流群，獲取更多有趣的知識及資料。添加時，請備注一下單位/學(xué)校+專業(yè)。 轉(zhuǎn)載、合作等事宜請聯(lián)系BioSpaceStation
|
