炎性因子临床生信思路文章

炎性因子也是生物医学研究的热点,在千篇一律的生信分析文章加入炎性因子,让我们的生信文章耳目一新。那有没有可以供我们参考的思路呢?安排,今天为各位医学童鞋解读2021年7月最新发表在Briefings in Bioinformatics(IF=11.622)期刊上的文章。结合炎性因子分析癌症的预后和免疫治疗具有潜在影响。快来看起来,让你的生信paper与众不同!

       

题目:Pan-cancer analysis of NLRP3 inflammasome with potential implications in prognosis and immunotherapy in human cancer

NLRP3炎症小体的泛癌分析对人类癌症的预后和免疫治疗具有潜在影响

摘要

目的:NLRP3炎症小体作为肿瘤发生中的一把双刃剑被引入,并通过调节宿主免疫影响免疫治疗反应。然而,缺乏对人类癌症中NLRP3炎症小体相关基因的系统评估,并且 NLRP3炎症小体在癌症免疫治疗(CIT)反应中的预测作用仍未得到探索。因此,在这项研究中,我们对24种人类癌症中的NLRP3炎症小体相关基因进行了泛癌分析。

结果:在这24种癌症中,15种癌症的NLRP3炎性体相关基因在正常和肿瘤样本之间的表达存在显着差异。同时,Cox回归分析表明NLRP3炎症小体评分可作为皮肤黑色素瘤的独立预后因素。进一步分析表明,NLRP3炎性体可能主要通过介导肿瘤浸润淋巴细胞和巨噬细胞来影响肿瘤免疫,并且NLRP3炎性体对免疫的影响因肿瘤微环境中的肿瘤类型而异。我们还发现,与被报道为免疫预测因子的肿瘤突变负荷(TMB)和糖酵解活性相比,NLRP3炎症小体评分可能是免疫特征的更强预测因子。此外,使用六个CIT反应数据集分析NLRP3炎症小体与CIT反应之间的关联,揭示了NLRP3炎症小体对不同癌症患者免疫治疗反应的预测价值。

结论:作者的研究说明了NLRP3炎症小体在多种癌症类型中的特征,并突出了其作为CIT 反应预测生物标志物的潜在价值,这可以为进一步研究NLRP3炎症小体的预后和治疗潜力铺平道路。

 

1. 数据的获取和整理

 

24种癌症类型的基因表达数据和相关临床数据从TCGA下载。从TCGA数据库下载了表示为每百万转录本(TPM)的RNA-Seq数据。使用R软件对数据进行规范化和处理。还下载了基因体细胞突变数据进行分析。本研究的分析涉及代表来自多个出版物的不同免疫特征的基因集,包括HLA、TILs、免疫细胞溶解活性(CYT)和干扰素(IFN)反应。

微阵列数据集的正常和肿瘤样品从TCGA。从GEO数据库下载的GSE65904基因表达谱和相应临床信息数据的微阵列数据集。

 

2. NLRP3炎症小体相关基因在15种癌症类型的正常和肿瘤样本之间差异表达

 

根据来自TCGA的基因表达数据进行ssGSEA计算24种癌症的NLRP3炎症小体评分,以比较肿瘤和正常样本之间的NLRP3炎症小体评分。这24种癌症在NLRP3炎症小体评分方面具有显着差异(图1A)。所有癌症都表现出广泛的NLRP3炎性体评分,并且都有一些个体具有高NLRP3炎性体评分(图1A)。在所有癌症中,肾透明细胞癌 (KIRC) 的 NLRP3炎性体评分平均水平最高,而肾嫌色细胞 (KICH) 最低(图1A)。随后,比较了这24种癌症中肿瘤和正常样本之间的NLRP3炎症小体评分。考虑到SKCM-TCGA数据集中只有一个正常样本,在这里,利用 GSE15605 数据集中的74个样本(16个正常样本和58个肿瘤样本)进行比较分析。结果显示,在这24种癌症中,有15种癌症在正常和肿瘤样本之间具有显着不同的NLRP3炎性体基因表达(图1B、C)。此外,与正常样品相比,ESCA、GBM、HNSC、KIRC、KIRP和SKCM表现出较高的表达,而BLCA、COAD、LIHC、LUAD、LUSC、PAAD、PCPG、READ和UCEC表现出较低的表达。此外,这15种癌症患者的30个NLRP3炎症小体相关基因表达水平的分布如图1D所示。在这 30个基因中,我们可以发现APP、HSP90AB1、TXN和TXNIP在这些癌症类型中具有显着高表达(图1D)。这些发现表明NLRP3炎症小体与肿瘤发生过程中的多种癌症具有独特的关系。

 

3. NLRP3在15种癌症中的10种中普遍低甲基化

 

在各种癌症中观察到DNA甲基化改变,并被认为是致癌的原因。为了更好地了解NLRP3炎症小体相关基因对肿瘤发生影响的机制,分析了这15种癌症中NLRP3炎症小体相关基因启动子区的差异甲基化CpGs。发现在这15种癌症中,3种癌症(GBM、PCPG和SKCM)没有NLRP3炎症小体相关基因的差异甲基化CpG。另一方面,READ拥有最多(16)个NLRP3炎症小体相关基因,其启动子区域具有差异甲基化的CpG(图1L)。此外,发现NLRP3在这30个NLRP3炎性体相关基因中的15个癌症中的11个中普遍差异甲基化,而NLRP3在10个癌症中低甲基化。然而,在UCEC 中,NLRP3的启动子区域同时存在高甲基化和低甲基化CPG(图1J)。此外,与其他14种癌症相比,LIHC 具有最多数量的NLRP3差异甲基化CPG,并且所有这些CPG都是低甲基化的(图1K、L)。

               

 

4. NLRP3炎症小体相关基因的表达与LIHC和SKCM患者的生存显着相关

 

为了研究NLRP3炎症小体相关基因的表达与癌症生存之间的相关性,基于NLRP3炎症小体评分进行OS和RFS分析。根据每种癌症的中位NLRP3炎症小体评分,将患者分别分为高组和低组(表1)。首先,利用单变量Cox回归分析来探索在每15种癌症中具有临床相关性的NLRP3炎症小体相关基因。观察到LUAD具有最多数量的与OS 相关的NLRP3炎症小体相关基因(图2A)。同时,KIRC具有最多数量的与RFS相关的 NLRP3炎性体相关基因(图2B)。相比之下,只有LUSC在15种癌症类型中没有与OS 或RFS相关的NLRP3炎症小体相关基因(图2A、B)。然后,基于NLRP3炎症小体评分的单变量Cox回归分析显示NLRP3炎症小体相关基因的表达与SKCM中的OS相关并与RFS 相关在LIHC中(图2C、D)。K-M曲线显示,LIHC和SKCM高低组在预后和生存率方面存在显着差异。低组患者在LIHC(图 2E)和SKCM(图2F)中的预后往往很差。显然,随着LIHC和SKCM中NLRP3炎症小体评分的增加,患者死亡风险降低,TNM分期逐渐下降(图2G、H)。卡方检验显示,高分组在LIHC中表现出明显优于低分组的T(图2I)、N(图2I)和阶段(图2I)。对于SKCM,高组显示出比低组明显更好的阶段(图 2J)。这些结果表明,高度恶性的LIHC和SKCM与低NLRP3炎症小体评分相关,NLRP3炎症小体评分有可能增加经典预后预测因子的额外预后价值,并有助于预测 LIHC和SKCM的预后。

               

               

 

5. NLRP3炎性体相关基因的表达是SKCM患者的独立预后因素

 

紧接着,进行单变量和多变量Cox回归分析,分析NLRP3炎性体相关基因的表达是否可以作为LIHC和SKCM患者的独立预后因素。NLRP3炎症小体评分和其他临床病理因素被用作协变量。结果表明,T期与LIHC患者的RFS显着相关,并且可以作为TCGA中LIHC患者的独立RFS预后因素(图3A、B)。然而,NLRP3炎症小体评分不是(图3A 和 B)。如图3C和D所示,种族和T是SKCM患者的独立不良OS指标。同时,NLRP3炎症小体评分是SKCM患者的独立阳性OS预测因子。为了进一步研究SKCM中NLRP3炎症小体评分的临床潜力,实施了基于这些临床特征的分层分析。结果表明NLRP炎性体评分似乎更适用于预测T1和T2、N1、N2和N3、M0和0期、I期和II期亚组中SKCM患者OS(图3E)。低组患者的临床结果明显低于高组患者。

       

6. GEO数据库中的验证

 

为了验证正常和肿瘤样本之间NLRP3炎症小体评分的差异,应用ssGSEA计算GEO数据库中的NLRP3炎症小体评分。图4A显示了15种癌症中广泛的NLRP3炎症小体评分。如图4B和C所示,14种癌症在正常和肿瘤样本之间表现出NLRP3炎症小体相关基因表达的显着差异,不包括PAAD数据(图4B)。

为了验证NLRP3炎症小体评分对SKCM中OS的预测价值,将ssGSEA应用于 GSE65904 数据集。然后将210例患者按照NLRP3炎症小体评分的中值0.634作为临界值分为低组和高组。如图4D所示,K-M曲线在P值为0.0056的情况下在预测OS方面显示出很大的效用。观察到低NLRP3炎症小体评分与SKCM中较差的OS相关。210名SKCM患者的评分、状态和分期的分布显示,随着NLRP3炎性体评分的增加,患者死亡风险降低且分期更好,表明高度恶性的SKCM与低NLRP3炎性体评分相关(图 4E)。这些结果与我们之前的发现完全一致,这表明NLRP3炎症小体评分似乎可以作为SKCM预后和生存的良好指标。

               

 

7. NLRP3炎症小体评分与15种癌症类型中各种癌症的TIL显着相关

 

为了探索肿瘤NLRP3炎症小体与肿瘤免疫之间的相关性,涉及多种免疫特征,包括免疫CYT、HLA表达、IFN反应和TIL浸润。引人注目的是,发现NLRP3炎症小体评分与15种癌症中的这些免疫特征高度相关。特别是,在12种癌症的这四种免疫特征中,TIL浸润与肿瘤NLRP3炎症小体的相关性最高(图5A)。除了NLRP3炎症小体评分,我们发现许多NLRP3炎症小体相关基因的表达也与15种癌症的免疫特征显着相关(图 5B)。GBP5、CASP1、NLRP3和PSTPIP1在15种癌症中与所有这些免疫特征显着正相关。相比之下,ATAT 在14种癌症中显示与所有这些免疫特征显着负相关(图5B)。先前的研究表明,NLRP3炎症小体通常通过介导caspase-1 激活和IL-1β  IL-18 分泌来影响免疫系统。因此,这里还研究了NLRP3炎症小体评分与IL-1β 和IL-18表达水平之间的关系。与之前的研究一致,观察到NLRP3炎症小体评分与除ESCA、KIRP和PAAD之外的所有15种癌症中的IL-1β 和12种癌症中 IL-18 的表达水平显着正相关(图5C)。这些数据还表明使用基因集评分的分析是合理的。

考虑到TILs浸润与NLRP3炎性体评分的最高相关性,随后评估了CD8+ T细胞(标记基因CD8A)和CD4+调节性 细胞(标记基GPR1、FOXP3、CTLA4、IL32、C15orf53 和IL4)的水平。使用标记基因表达分析、TIMER数据库和 Thorsson 等在每1种癌症中的低分组。数据。注意到标记基因分析(图5D)、TIMER数据库(图5E)和 Thorsson 等人的结果一致。数据(图5F)是COAD 和HNSC在低分组中CD8+T细胞(免疫刺激细胞)和CD4+调节性 T细胞(免疫抑制细胞)之间的比率高于高分组(图 5D-F)。随后,对诱导炎症的M1巨噬细胞(CD64、IDO、SOCS1 和 CXCL10)与抑制炎症的M2巨噬细胞(MRC1、TGM2、CD23 和CCL22)之间比率的估计揭示了五种癌症(BLCA、COAD、HNSC、LUAD 和LUSC)在高组与低组中的比率显着降低,而两种癌症(KIRC和SKCM)在高组中显示出更高的比率(图5G)。这些结果表明NLRP3炎症小体可能主要通过介导TIL和巨噬细胞来影响肿瘤免疫,并且NLRP3炎症小体对免疫的影响因肿瘤微环境中的肿瘤类型而异。

       

 

8. NLRP3炎症小体评分是15种癌症类型免疫特征的更强预测因子

 

鉴于之前的发现,可以观察到NLRP3炎症小体与肿瘤免疫之间的显着相关性。为了确定NLRP炎性体评分是否可以预测肿瘤免疫,我们使用ROC曲线分析来评估NLRP3炎性体评分在预测两种免疫特征(免疫评分和免疫CYT)中的贡献。根据每种癌症的中位免疫特征评分,将患者分为高组和低组。TMB和糖酵解活性已被证明具有预测免疫特征的能力。为了比较对肿瘤免疫的预测能力,将TMB和糖酵解特征纳入该分析。

发现NLRP炎症小体评分在所有15种癌症中作为免疫评分的预测因子具有很高的潜力。糖酵解活性在预测三种癌症类型(GBM、PAAD 和 PCPG)的免疫评分方面具有中等潜力,而TMB作为所有15种癌症的免疫评分指标的潜力较低(图 6A)。此外,对于 CYT,NLRP3炎症小体评分在所有12种癌症中作为免疫评分的指标具有很高的潜力,在所有三种癌症(COAD、GBM 和 READ)中均具有中等潜力,而糖酵解活性是在三种癌症中具有中等潜力的预测因子(GBM 和 PCPG)和 TMB 是在所有15种癌症中具有低潜力的预测因子(图 6B)。这些结果表明NLRP3炎症小体评分是比糖酵解活性和 TMB更强的免疫特征预测因子。

为了研究 NLRP3炎症小体评分预测免疫活性的潜在机制,比较了高和低NLRP3评分组之间的基因表达谱,并通过GSEA确定了在15种癌症类型中的每一种的各组中富集的 KEGG通路。可以发现免疫相关通路在所有 15种癌症的高组中上调,例如抗原加工和呈递、趋化因子信号通路和细胞因子-细胞因子受体相互作用(图6C )。总之,这些数据表明,这些途径中的一些可能在将肿瘤 NLRP3炎性体与这些癌症的肿瘤免疫联系起来方面发挥关键作用。

               

 

9. NLRP3炎症小体评分具有预测免疫治疗反应的潜力

 

鉴于 NLRP3炎症小体与肿瘤免疫之间的关联,研究了NLRP3炎症小体是否也与免疫治疗反应相关。首先通过ssGSEA算法使用每个患者的免疫检查点基因的表达水平计算检查点评分,并测量 NLRP3炎症小体与检查点评分之间的关联。引人注目的是,观察到NLRP3炎症小体与所有15种癌症中的免疫检查点基因显着正相关(图7A)。通过NLRP3炎性体评分分层的高低组之间进一步比较免疫检查点基因的表达模式。对所有15种癌症的分析表明,与低组患者相比,NLRP3炎症小体评分高的患者表现出显着更高的免疫检查点基因表达水平(图 7B)。

这些观察到的 NLRP3炎症小体评分与免疫检查点基因之间的关联让假设NLRP3炎症小体评分可能与对免疫治疗的反应相关。为了验证这一假设,使用六个CIT反应相关数据集研究了NLRP3炎症小体与肿瘤免疫治疗反应之间的相关性。发现,与BLCA、RCC 和KIRC中的低组相比,高NLRP3炎症小体评分组的免疫治疗反应率更高(图7C)。然而,在SKCM中,与低组患者相比,高NLRP3炎症小体评分组患者的免疫治疗反应率较低(图7C)。随后,还观察到,在BLCA和KIRC中,对免疫治疗有反应的患者的 NLRP3炎症小体评分高于无反应的患者(图7D),但对免疫疗法有反应的患者的NLRP3 炎症小体评分低于SKCM无反应的患者(图7D)。进一步分析了临床数据,发现NLRP3 炎症小体评分与BLCA和RCC的生存预后呈中度正相关(图7E)。在 KIRC中,NLRP3 炎症小体评分与生存预后呈中度正相关(图7E)。此外,对于BLCA-GSE19423、RCC-GSE67501和KIRC,NLRP3炎症小体评分在预测对CIT的反应方面的AUC分别为 0.608、0.741和0.771,表明NLRP3炎症小体反应评分作为CIT监测指标的中等潜力(图7F)。最重要的是,这些数据表明NLRP3炎症小体与免疫治疗反应相关,可以成为免疫治疗反应的潜在生物标志物。

 结论

总之,作者对NLRP3炎症小体的全面泛癌分析说明了NLRP3炎症小体在多种癌症类型中的特征。实验数据表明NLRP3炎症小体评分可以作为SKCM的独立预后因素。进一步分析表明,NLRP炎性体可能主要通过介导TILs和巨噬细胞来影响肿瘤免疫,并且NLRP3炎性体对免疫的影响在肿瘤微环境中的不同肿瘤类型中是不同的。此外,还发现NLRP3炎症小体评分可以成为多种癌症中CIT反应的潜在生物标志物。本研究是第一项全面分析泛癌中NLRP3炎症小体的研究,突出了NLRP3炎症小体对免疫反应的影响,有可能在未来实现更精确和个性化的CIT

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