导语
GUIDE ╲
NSCLC (非小细胞肺癌)患者的肿瘤突变负荷相对较高，意味着可以产生更多的新抗原，从而激活机体的免疫系统，产生抗肿瘤的T细胞应答。了解NSCLC患者T细胞特征并与临床结局关联，可以帮助提高免疫治疗的疗效。
背景介绍
今天小编给大家带来的文章是基于免疫相关的长链非编码RNA(irlncRNAs)，构建一个新的特征来预测结肠癌患者的生存和相关的免疫landscape。文章题目为：Using Immune-Related LongNon-coding Ribonucleic Acids toDevelop a Novel Prognosis Signatureand Predict the Immune Landscapeof Colon Cancer。
数据介绍
GDC：结肠癌患者表达谱数据，通过Ensembl获取的GTF文件注释
ImmPort：免疫有关的人类基因和蛋白质
TCGA：COAD临床数据
结果解析
01
差异表达的免疫相关长链非编码RNA
从TCGA数据库中下载了457例COAD患者的表达模式和临床信息。利用ImmPort数据库鉴定了人类免疫相关基因。采用共表达分析，鉴定基于免疫相关基因的irlncRNA。如图1A所示，有90个具有log|FC|>2.5，p值<为0.01，其中85个lncRNA表达上调，5个表达下调(图1B)。
图1
为了了解90个DE irlncRNAs的生物学功能和通路，将DE irlncRNAs与mRNA之间的表达相关性显示为lncRNA-mRNA共表达网络，并将lncRNA和相关mRNA与细胞系连接在一起(图2A)。如图2B所示，这90个lncRNA主要与细胞外基质组织、细胞外结构组织、胶原三聚体、纤维胶原三聚体和带状胶原纤维的生物学功能有关(图2B)。这些DE irlncRNA还参与了蛋白质消化吸收、WNT信号传导、氮代谢和调节干细胞多能性的途径(图2C)。
图2
02
差异表达免疫相关长链非编码RNA对及预后特征的构建
基于90个DE lncRNA，共构建了2720对有效的lncRNA对，采用lasso回归分析筛选出22对(图3A，B)。如图3C所示，22对lncRNA在单因素Cox回归分析中均具有显著性(p<0.05)。
图3
然后，计算22对lncRNA的ROC曲线的5年AUC。预测5年生存率的signature的最大AUC值为0.951；还计算了AIC值，以确定将患者分为高危组和低危组的理想临界点(图4A)。如图4B所示，本研究获得的signature的AUC值远高于LiLncSing患者的signature。1年、3年和5年生存率的AUC分别为0.851、0.893和0.951(图4C)。其他临床病理特征的AUC。在构建的signature中，风险评分在预测1年、3年和5年生存率方面的预测效率高于其他变量在COAD患者中(图4D-F)。
图4
根据风险评分，使用计算出的临界点将患者分为高风险组和低风险组(图5A)，风险评分较高的患者死亡风险较高(图5B)。如图5C所示，绘制了生存曲线，显示了两组COAD患者的生存差异。高危组患者的生存概率明显低于低危组患者(p<0.001)。
图5
采用卡方检验来调查风险评分与其他临床病理特征之间的关系。绘制热图，显示年龄、临床分期、T期、N期、M期与风险评分显著相关(图6A)。采用单因素和多因素Cox回归分析，以确定COAD患者的预后相关因素(图6B，C)。因此，风险评分与COAD患者的预后独立相关。Wilcoxon符号秩检验显示，临床分期（图6D）、T期（图6E）、N期（图6F）和M期（图6G）与计算出的风险评分显著相关。
图6
为了更好地预测COAD病例的1、3、5年生存率，基于单变量和多变量Cox回归分析的结果构建了一个列线图模型(图7A)。在列线图模型中纳入了年龄、临床分期和风险评分。描述COAD患者预测列线图与实际生存概率差异的校准图显示，预测的1、3、5年生存概率接近实际生存概率(图7B-D)，表明该列线图模型准确预测了COAD患者的生存。
图7
03
风险评分与免疫细胞浸润状态关系的评价
为了更好地了解风险评分与肿瘤免疫微环境之间的相关性，进行了斯皮尔曼相关性和Wilcoxon符号秩检验。如图8A所示，风险评分与许多类型的免疫细胞相关，包括粒细胞-单核细胞祖细胞、中性粒细胞、CD4 T细胞、髓系树突状细胞、癌症相关成纤维细胞和活化的自然杀伤(NK)细胞。高风险评分与肿瘤浸润性免疫细胞呈正相关，包括CD4 T细胞(图8C、F)、中性粒细胞(图8D)、和活化的NK细胞(图8H、I)，并与造血干细胞(图8B)、髓系树突状细胞(图8E)和未特征细胞(图8G)呈负相关。
图8
04
高风险组和低风险组免疫检查点基因的表达
为了使用风险评分来预测潜在的检查点封锁治疗，绘制了小提琴图来显示高风险组和低风险组中免疫检查点基因表达的差异。LAG3(图9D、p<0.05)和PD-1(图9E、p<0.01)表达有显著差异，而CTLA4(图9A、p>0.05)、HAVCR2(p>0.05)、IDO1(图9C、p>0.05)和两组间表达差异无统计学意义。
图9
05
采用风险评分预测COAD患者的化疗敏感性
采用Wilcoxon符号秩检验分析高风险组的化学敏感性的差异。结果表明，喜树碱、阿霉素、厄洛替尼、吉西他滨、紫杉醇和雷帕霉素的半抑制浓度值较低，与较高的风险评分相关（图10）。这些结果可能为COAD的临床治疗提供参考。
图10
06
实时荧光定量聚合酶链反应验证LINC02195和SCARNA9的表达
为了探讨LINC02195和SCARNA9的表达水平，采用qRT-PCR方法对这些lncRNA在结肠癌及邻近非癌组织中进行了检测。如图11所示，LINC02195和SCARNA9在结肠癌中的表达水平显著高于邻近的非癌组织。
图11
小编总结
对lncRNA表达谱和临床特征的分析，确定了结肠癌中的DE irlncRNA。构建LncRNA对并用于预后特征的发展，所构建的signature可以有效地评价结肠癌患者的预后，指导临床治疗。这是一个经典的特征构建思路，小伙伴们可以在更多的基因集和疾病中进行尝试分析！
