泛癌免疫分析也可以做的这样简单!

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导语

GUIDE ╲

针对免疫检查点（ICPs）的药物已经成为癌症免疫治疗中最流行的武器，然而只对一小部分患者有实际效益。越来越多的证据表明肿瘤免疫微环境在癌症免疫中起着关键作用。

背景介绍

今天，小编给大家带来了泛癌免疫分析相关思路，这篇文章于2020年发表在《npj Precision Oncology》期刊上，影响因子7.717，题目为:Genomic investigation of co-targeting tumor immune microenvironment and immune checkpoints in pan-cancer immunotherapy.

数据介绍

通过挖掘收集了与TIME相关的调节因子，例如凋亡（BAK，CASP3，CASP8和XIAP）、坏死（TNFR1、RIPK3、MLKL和TRADD）等，这些调节因子不局限于和肿瘤微环境相关，也有些和肿瘤负荷相关。

使用了TCGA数据库中31种癌症的表达、预后数据集。

还整合了其他四个数据集，分别为Pancreatic Adenocarcinoma(ICGC, Nature.2012),Pancreatic Adenocarcinoma(QCMG,Nature.2016),Pancreatic Adenocarcinoma(TCGA,PanCancer Atlas),and Pancreatic Cancer (UTSW, Nat. Commun. 2015).

结果解析

多种癌症中ICPs的预后分析

差异表达分析表明，与正常组织相比，PD-L1的表达水平在DLBC和THYM中显著上调，而在LUAD、LUSC和USC中则明显下调（Fig.1A)。进一步的分析表明，在大多数恶性肿瘤中，大多数ICPs的表达水平显著降低(Fig.1B)。

Fig.1

生存分析显示ICPs的表达水平与总体生存率(OS)（Fig.2A）和无病生存率(DFS)（Fig.2B)显著相关。根据差异表达和生存分析的结果，恶性肿瘤可分为三类：（1）未发现明显下调的ICP（如CHOL和PCPG）；（2）ICPs明显下调，但不影响预后（如COAD和THYM）；（3）ICPs的下调显著影响预后水平。

Fig.2

多种癌症中TIME因子的预后分析

TIME是癌症治疗疗效的另一个关键决定因素，TIME对优化癌症治疗疗效的意义不应完全被忽视。

首先，选择MET(HGF受体，但在癌症免疫中也具有调节功能)作为具有代表性的TIME因子。与正常组织相比，MET在BRCA、LAML和LGG中的表达水平下降，在CESC、COAD和PAAD等20种癌症中有所上升（Fig.3A）。进一步的差异表达分析表明，在大多数恶性肿瘤中TIME因子显著下调（Fig.3B）。

Fig.3

生存分析显示TIME因子的表达水平与总体生存率(OS)（Fig.4A）和无病生存率(DFS)（Fig.4B)显著相关。根据差异表达和生存率分析的结果，恶性肿瘤可分为三大类别：（1）TIME因子失调，并对预后有显著影响（如LGG和KIRC），这表明它们是癌症治疗的潜在目标（2）TIME因子失调但不影响预后(如DLBC和PRAD)，表明它们可能对这类癌症的影响较小，因此可能不是这类癌症的合适靶点。（3）无TIME因子显著失调（如CHOL、PCPG和SARC），这表明这三种癌症可能与TIME因子无关。

Fig.4

ICPs与TIME因子之间的相互作用

由于ICPs和TIME因子对癌症患者的预后都至关重要，因此下一步研究了ICPs和TIME因子之间是否存在潜在的相互作用。使用STRING数据库发现ICPs和TIME因子之间的存在显著的蛋白质相互作用（Fig.5A）。

Fig.5

由于PAAD中几乎所有的ICPs和TIME因子都上调，因此选择胰腺癌进行进一步的分析，特别是对ICP和TIME因子潜在的组合进行评估。利用cBioPortal观察了胰腺癌中ICPs和TIME因子的基因组改变。landscape包括 inframemutation, missense mutation, truncatingmutating, usion,amplifification, deep deletion, and no alterations（Fig.6A）.

Fig.6

在分析中观察到TIME因子和ICPs表现出共现性而不是互斥性。此外，OS （Fig.7A）、无进展生存期（PFS）（Fig.7B）、DFS （Fig.7C）和疾病特异性生存期（DSS）（Fig.7D）的综合预后分析表明，TIME因子和ICPs的综合基因组改变对胰腺癌患者的多个预后显著不利。

Fig.7

ICPs、TIME因子、ICD介质和肿瘤免疫之间的关系

使用GEPIA进一步研究了胰腺癌中ICD介质、TIME因子、ICPs和effective T-cell signature之间的相关性。首先，确定了TIME因子与ICPs之间的显著相关性（R=0.93，P<0.01）（Fig.8A），ICD介质和ICPs（R=0.92，P<0.01) （Fig.8B），以及ICD介质和TIME因子(R=0.94，P<0.01) （Fig.8C）。此外，ICPs与 effective T-cell signature（CX3CR1、FGFBP2和FCGR3A）之间也存在显著的相关性（R=0.87、P<0.01）（Fig.8D），TIME因子和 effective T-cell signature(R=0.80，P<0.01) （Fig.8E），以及ICD介质和 effective T-cell signature(R=0.88，P<0.01) （Fig.8F）。

Fig.8

为了进一步证实ICD与TILs的相关性及其潜在的影响，选择了8个具有代表性的ICD介质，并使用肿瘤和免疫系统相互作用数据库(TISIDB)对多种癌症类型进行了相关性分析。热图显示，在大多数恶性肿瘤中，TILs与多个具有代表性的ICD介质显著相关，如CALR、LRP1，ANXA1，FPR1，TLR3、IFNAR1，PANX1，和P2RX7（Fig.9A-H)。