文献解读:免疫浸润3分文章

今天要和大家分享的是今年发表在Oncology reports,关于免疫微环境与肿瘤预后的文章Tumor‑infiltrating M2 macrophages driven by specific genomic alterationsare associated with prognosis in bladder cance.

这篇文章主要研究肿瘤免疫微环境对膀胱癌的影响机制,作者应用生物信息学方法分析免疫浸润情况,发现M2巨噬细胞浸润水平与膀胱癌的组织学分级、病理分期、生存期等有关。推断膀胱癌特异性基因组改变,如基因突变和拷贝数改变,可能是M2巨噬细胞浸润的重要驱动因素。

让我们来看下文章都用到了哪些数据:

1)  来自TCGA的膀胱癌样本的基因表达数据

2)  来自TCGA,GEA,以及EBIArrayExpress的临床数据

3)  来自TCGA的突变以及拷贝数数据

接下来给大家展示下文章用到的主要方法

1. 基于ssGSEA评分的免疫浸润分析

2. 基于CIBERSORT方法的免疫浸润分析

3.  RNA-seq分析

4.  免疫组化分析

5.  生存分析

长话短说,让我们来看下文章的主要内容和结果吧

1. 免疫景观与膀胱癌组织病理学特征相关

图1

图2

为了探索免疫细胞对于膀胱癌的影响,作者在TCGA数据集中对低、高组织学分级膀胱癌样本中大多数类型免疫细胞的标记基因进行了评估。如图1A所示,结果表明,B细胞、巨噬细胞和M2巨噬细胞在高级别膀胱癌中富集。接下来使用ssGSEA方法,可以看出如图1B所示多种免疫细胞富集在高级别的膀胱癌中。利用CIBERSORT对TCGA数据集中不同级别膀胱癌样本中免疫细胞亚群的相对比例进行统计估计。在图1C中可以看出M2巨噬细胞在22个肿瘤浸润免疫细胞亚群中所占比例最大,揭示它们可能在膀胱癌的进展中起关键作用。而图1D表示使用GSE32894数据集进行验证。图2A-C探讨膀胱癌不同病理阶段的免疫细胞浸润情况。进一步,验证数据集数据分析证实,巨噬细胞和M2巨噬细胞浸润水平与膀胱癌病理分期呈正相关(图2D,E)。

2. M2巨噬细胞浸润与膀胱癌预后的关系

图3

在这一部分作者使用生存分析以及ssGSEA进一步探索M2巨噬细胞对膀胱癌的影响。图3A揭示在TCGA数据中M2巨噬细胞浸润高的预后更差,而总体巨噬细胞浸润对生存影响不显著。图3B,C揭示了在两个验证集中验证这一结果。

3. 膀胱癌中巨噬细胞和M2巨噬细胞浸润验证

图4

表1

为了研究华东地区膀胱癌患者肿瘤组织中巨噬细胞和M2巨噬细胞的浸润情况,作者计算了10例新收集的膀胱癌样本的肿瘤浸润得分,如图4A所示,高级别的膀胱癌有更高的肿瘤浸润水平。接下来使用免疫组化分析这10例样本中巨噬细胞以及M2巨噬细胞的浸润情况(图4B)。图4C对免疫组化得分与ssGSEA得分进行了分析,发现在相同样本中具有一致性。IHC进一步分析48个肿瘤组织中巨噬细胞和M2巨噬细胞的浸润情况发现,巨噬细胞和M2巨噬细胞与膀胱癌的分级和侵袭性/分期有关,而与年龄和性别无关(表I)。

4. M2巨噬细胞浸润在MIBC中因分子亚型而异

图5

在这一部分作者进一步当研究是否M2巨噬细胞浸润与MIBC的转录分子亚型有关,图5A中,TCGA数据库的RNA‑seq数据与ssGSEA评分的相关性分析显示,巨噬细胞和M2巨噬细胞之间的浸润程度在不同MIBC亚型存在显著差异。此外,在验证数据集E – MTAB – 1803的基底样亚型中,巨噬细胞和M2巨噬细胞浸润显著增高(图5B)。图5C展示了在GEO验证数据的情况。

5. M2巨噬细胞浸润与膀胱癌的特异性突变有关

图6

巨噬细胞的浸润,尤其是M2巨噬细胞的浸润与膀胱癌的恶性进展和MIBC的分子亚型相关,这揭示特异性的内在基因组学可能影响M2巨噬细胞的浸润。因此,探究M2巨噬细胞浸润水平在不同基因突变类型间的差异。利用TCGA数据集使用ssGSEA算法对大量突变基因进行分析,发现多个突变基因间M2巨噬细胞浸润水平存在差异,结果如图6A所示。而图6B,C则揭示了验证集中的情况。

6. M2巨噬细胞浸润与膀胱癌特异性拷贝数变化相关

图7

作者在这一部分进一步探讨M2巨噬细胞浸润在不同膀胱癌特异性拷贝数变化中是否存在差异,结果表明,M2巨噬细胞浸润受拷贝数特异性扩增类型的影响。图7给出了TCGA数据集中ssGSEA算法的结果。

7. M2巨噬细胞浸润与膀胱癌中差异表达的miRNA有关

图8

作者在最后一部分研究了M2巨噬细胞的浸润与miRNA的关系,在所有突变基因中均未发现特异性miRNA一致表达差异。由于先前报道PIK3CA突变与巨噬细胞浸润有关,作者选择了野生型和突变型PIK3CA之间表达差异(P<0.1)的mirna。依次分析这些mirna在其余突变基因中的差异表达,最终识别出七个miRNA如图8所示。

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