文献解读:乳腺癌免疫相关lncRNA预后标志物与验证

大家好!今天跟大家文献解读的是2020年2月发表在Genomics(IF = 6.205)上的文章。文章利用了从TCGA中搜集的乳腺癌(breast cancer)测序数据进行了免疫相关lncRNA的表达分析并筛选了11个lncRNA,生存曲线分析、多变量Cox回归分析及ROC曲线分析表明这些lncRNA具有较好的预后预测能力,并且与多种临床病理参数无关,可能与免疫细胞亚型的浸润有关。

题目:Identification and validation of immune-related lncRNA prognostic signature for breast cancer

乳腺癌免疫相关lncRNA预后标志的鉴定和验证

摘要

乳腺癌患者的预后与免疫细胞的浸润和lncRNA的表达密切相关。在这项研究中,本文通过将ssGSEA应用于这些样品的转录组,评估了从TCGA获得的1109个乳腺癌样品中免疫细胞的浸润,区分了高免疫细胞浸润组和低免疫细胞浸润组。在这些分组的基础上,本文发现了696个差异表达的lncRNA,它们依次进行了单变量Cox回归和多变量Cox回归分析。11个lncRNA被鉴定为乳腺癌的预后标志因子。Kaplan-Meier分析曲线分析、单因素Cox回归、多元Cox回归和ROC分析表明,这11-lncRNA信号是独立于多个临床病理参数的一种新颖而重要的预后因素。TIMER数据库显示,这种11-lncRNA对乳腺癌的预后特征与免疫细胞亚型的浸润有关。

流程图

1.  数据的获取和整理

本文从TCGA获得了1109个乳腺癌样品和113个癌旁样品。

2. 乳腺癌分组的构建和验证

将ssGSEA方法应用于乳腺癌样品的转录组,以评估免疫细胞的浸润。通过使用无监督分层聚类算法,根据免疫浸润将乳腺癌样本分为两组:高免疫细胞浸润组和低免疫细胞浸润组(图1a)。基于乳腺癌的表达谱,使用ESTIMATE算法来计算肿瘤纯度,ESTIMATE评分,免疫评分和基质评分。与低免疫细胞浸润组相比,高免疫细胞浸润组的肿瘤纯度较低,但ESTIMATE得分,免疫得分和基质分数更高(图1a)。方框图还显示高免疫细胞浸润组与ESTIMATE评分,免疫评分和基质评分之间呈显著正相关,而低免疫细胞浸润组与ETIMATE评分,免疫评分和基质基质评分之间呈显著负相关。和肿瘤纯度(图1b)。与低免疫细胞浸润组相比,高免疫细胞浸润组具有更高的免疫得分和更低的肿瘤纯度。高免疫细胞浸润组中HLA家族和CD274(PD-L1)的表达显著高于低免疫细胞浸润组中的表达(图1c和d)。本文使用CIBERSORT方法验证发现高免疫细胞浸润组的免疫细胞种类更多(图1e)。总的来说,这些结果表明该乳腺癌分组可用于后续分析。

图1 乳腺癌分组的构建和验证

3.肿瘤组与癌旁组织,高免疫细胞浸润组与低免疫细胞浸润组之间lncRNA差异表达的分析

本文分析了乳腺癌和乳腺癌癌旁之间的2999个差异表达的lncRNA,其中2208上调,791下调(图2a)。与低免疫细胞浸润组相比,高免疫细胞浸润组中鉴定了1422个差异表达的lncRNA,其中455个上调而967个下调(图2b)。经过双向Venn分析,与癌旁癌组和低免疫细胞浸润组相比,在肿瘤组和高免疫细胞浸润组中共确定了696个差异表达的lncRNA(图2c)。

图2 差异表达lncRNA分析

4. 乳腺癌11种与免疫相关的lncRNA预后标志的鉴定和评估

基于乳腺癌样本的临床生存信息,利用单变量Cox回归应用于696个lncRNA的表达谱。总共确定了18个差异表达的lncRNA(图3a)。为了避免过度拟合预后因素,本文对这些lncRNA进行了Lasso回归分析,发现了17种与乳腺癌免疫细胞浸润相关的lncRNA差异表达(图3b),最佳值进行交叉验证(图3c)。通过多变量Cox回归分析,得到11种lncRNA。然后根据这11个lncRNA的表达水平计算每个样品的风险评分。根据中位风险评分,将乳腺癌样本分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier生存曲线显示,高风险组具有更差的总生存(OS),表明风险评分的预后特征有效(图3d)。生成风险曲线和散点图以显示每个乳腺癌样本的风险评分和生存状态。高风险组样本的风险系数和死亡率高于低风险组(图3e和f)。这11个lncRNA表达谱在乳腺癌样品中的热图如图3g所示。

图3 乳腺癌免疫相关lncRNA预后标志的鉴定和评估

5.    评估11种与免疫相关的lncRNAs作为乳腺癌患者独立预后因素的评估

使用单因素和多因素Cox回归分析以上11种与免疫相关的lncRNA是否是乳腺癌的预后因素,并与临床病理因素(例如年龄,性别和病理阶段)无关。单变量Cox回归分析表明11个lncRNA是乳腺癌患者的独立预后因素(图4a和b)。为了比较风险评分对乳腺癌患者预后的敏感性和特异性,进行了时间依赖性受体工作特征(ROC)分析。风险评分的ROC曲线下面积(AUC)为0.836(图4c),表明11种lncRNA对乳腺癌的预后特征是高度可靠的。

图4 Cox回归分析评估风险评分的独立预后价值

6. 乳腺癌的11种与免疫相关的lncRNA预后信号与免疫细胞亚型浸润的相关性

鉴于这11个lncRNA与肿瘤免疫力相关,本文接下来使用TIMER数据库中的数据分析了11个lncRNA与乳腺癌免疫细胞亚型浸润之间的相关性。如图5a-f所示,风险评分的B细胞、CD4 + T细胞、CD8 + T细胞、DC、嗜中性粒细胞和巨噬细胞的相关值为均为负值,表明这些免疫细胞亚型的浸润与乳腺癌的预后显著负相关。

图5 乳腺癌的11种lncRNA预后评分与免疫细胞亚型浸润之间的相关性

结语

本研究确定了11种lncRNA作为乳腺癌的预后标志。乳腺癌的11种lncRNA预后特征与免疫细胞亚型的浸润有关。研究将lncRNA、免疫与肿瘤预后联系起来,具有一定的创新性,且文章分析思路清晰,对于肿瘤lncRNA的生物信息学研究有借鉴价值。美中不足的是,该预后模型缺少外部数据集验证,没有证明其广泛适用性。这11个lncRNA缺少更加详细的靶标分析及功能注释,但本文关于这些的后续讨论相对较少。

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