文献详解 肾透明细胞癌中与PD-L1和免疫浸润相关的铁死亡因子的综合分析

小编听到说别人在一个月内利用“热点”发表了3篇5+的文章,比如铁死亡,免疫浸润,丝切蛋白等等。那么热点要搭配哪些分析流程才能发高分?今天,就围绕近期热点——铁死亡,给大家整理一个热点的分析思路。文献题目:肾透明细胞癌中与PD-L1和免疫浸润相关的铁死亡因子的综合分析。

Ferroptosis是一种依赖铁的程序性细胞死亡过程,其特征是自由基的产生和脂质过氧化物的过度积累。而肾透明细胞癌 (ccRCC) 是对铁死亡敏感的肿瘤类型之一。此外,免疫疗法也成为转移性 ccRCC 治疗的标准支柱。而铁死亡是否影响 ccRCC 中的肿瘤免疫微环境仍不清楚。这篇文章全面探索了铁死亡与CARS免疫检查点的相关性。主要分析及结果分为以下7个部分:

分析1:铁死亡因子表达量分析

铁死亡因子在癌症中的调控中起着很关键作用。先了解本文研究的铁死亡因子有多少个。借鉴这篇文献的内容(PMID:32629423),作者研究了24个铁死亡因子。其次在TCGA数据库中下载肾透明细胞癌(ccRCC,也叫KIRC)数据,包括530个ccRCC组和72个正常对照组。挑选出24个铁死亡因子在其中的表达量数据。

结果1在与正常组对比下,癌症疾病组中属于上调的的铁死亡因子有CDKN1A、HSPA5、EMC2、SLC7A11、MT1G、HSPB1、FANCD2、SLC1A5、RPL8、LPCAT3、DPP4和CARS;下调的有NFE2L2, GPX4, CISD1, FDFT1, NCOA4, GLS2, CS, ATP5MC3, ACSL4(A,B)。此外,还分析了铁死亡因子间的相关性,发现在ccRCC中有重要预后作用(C)。

这步分析主要是证明铁死亡因子的表达在ccRCC组和正常组之间具有差异。

分析2:疾病组的亚型聚类分组

这里使用R软件的Consensus Cluster Plus软件包对疾病组(530个ccRCC组)进行一致性聚类分析。A,B图可知当k为2时,有最优聚类稳定性。所以530个ccRCC聚类成两组:444组ccRCC(聚类1) vs  86组ccRCC(聚类2)。继续观察24个铁死亡因子在疾病亚型分组中的表达差异。

结果2聚类1中,20个铁死亡因子高表达(C)。且聚类1与较低的肿瘤分期和肿瘤分级优先相关,该聚类中的患者具有良好的总生存期和无进展生存率。而聚类2中,HSPB1和GPX4低表达,且在两个亚组间表达无差异(C)。

通过一致性聚类和预后分析,两种亚型之间存在显著的异质性。

分析3:PD-L1表达谱分析及ccRCC亚型免疫浸润评估

前面分析发现铁死亡因子在ccRCC中有不同的表达谱,此外,还发现这些因子与PD-L1(是一个免疫检查点基因,其表达与多种癌症类型的不良预后密切相关)表达也相关。抗PD-L1抗体和铁死亡因子激活剂之间存在协同效应,在体外和体内均可抑制肿瘤生长。因此,通过评估PD-L1在两个亚组中的不同表达以及PD-L1与ccRCC中铁死亡因子的关系,来看一下到底PD-L1和这些因子是如何影响ccRCC的进程。

结果3与正常组织和聚类2相比,PD-L1在ccRCC组织和聚类1患者中的表达水平分别明显过表达(A,B)。PD-L1与多数铁死亡因子(如ACSL4、CARS、NCOA4等)表达水平呈正相关,而与HSPB1、MT1G、RPL8、GPX4呈负相关(C)。

此外通过CIBERSORT数据库,评估了ccRCC中两组亚型的免疫浸润情况,并发现免疫浸润存在显著差异(D)。

结合上面D图和下图,可以看到聚类2有着更高水平的activated NK cell,memory B cell,CD8+ T cell,,Tregs和 T follicular helper cell(A-C);聚类1中则CD4+ memory resting T cell,naive B cell,neutrophil,monocyte,M1 macrophage,和M2 macrophage 等免疫细胞的浸润水平较高 (D–F)。之后使用R包-Cluster Profiler进行GSEA分析,说明了ERBB和JAK_STAT信号通路可能与ccRCC两种亚型的肿瘤免疫微环境差异有关(G)。

主要分析了铁死亡因子与ccRCCPD-L1表达水平和免疫细胞浸润的关系。

分析4:确定主要铁死亡因子并通过数据库+湿实验结合验证其表达

上面明确了主要调控通路,那么还需明确与ccRCC预后不良和PD-L1表达相关的主要铁死亡基因,这就发现了CARS这个因子(A)。它既高表达又与PD-L1表达正相关,还是唯一一个聚类1中高表达的不良预后因子(B)。

进一步证实CARS可以作为主要铁死亡因子。分析TCGA与GEO的数据可知,CARS在疾病组中也呈高表达趋势(C-E)。

结果4最后,结合湿实验验证,检测了22对ccRCC和正常组织中ccRCC细胞株和正常肾细胞株中的CARS的表达情况,更加确信CARS在ccRCC中相对正常组织是高表达(F-H)。

表明CARSccRCC中的转录和翻译水平上都有高表达,具有预后价值。

分析5:生存预后分析

接下来就是验证CARS的预后价值。结果5发现CARS高表达组中的总生存期(OS)更差且生存率更低(A-C)。ROC曲线显示,与管家基因β-actin和GAPDH表达预测生存率的AUC值(ROC曲线下方的面积大小,AUC越大,检测方法真实性越高)相比,CARS预测到的AUC值明显更大。这表明CARS具有强大的预后能力。单因素Cox分析显示年龄、肿瘤分期,肿瘤分级,CARS表达都与ccRCC的OS显著相关(E)。此外,多变量森林图分析也显示,CARS表达(p = 0.047)是影响ccRCC患者预后的独立因素。

所以在ccRCC中, CARS高表达是一个显著独立的预后生物标志物。

分析6:富集分析+CIBERSORT免疫浸润

确定了ccRCC中的主要铁死亡因子及其预后价值后,为了与突出本次研究的主题,还需解析CARS的表达与PD-L1及浸润的免疫细胞间的相关性。

结果6Cluster Profiler包分析CARS高表达样本中的GO项和KEGG通路(A,B),选取与高表达CARS正相关的途径(GO与KEGG各有5条与其相关)发现:CARS可能参与了ccRCC的多种信号通路和肿瘤免疫微环境。相关性分析还显示CARS与ccRCC中PD-L1的表达呈显著正相关(C)。并通过CIBERSORT算法,发现高CARS表达组中,单核细胞、M1巨噬细胞、中性粒细胞增加,CD8+ T细胞、活化NK细胞、γ – δ T细胞减少(D,E)。

这一步研究了CARS表达与PD-L1及浸润性免疫细胞的相关性分析。

分析7:多种癌症类型中铁死亡调节因子CARS的综合分析

最后,作者还考虑了CARS在其他癌症类型中的表达。

结果7:(1)分析了TCGA和GTEx数据库中10000多个肿瘤和正常组织样本中CARS的相对表达:与正常组相比,CARS在12种癌症类型中显著上调,13种癌症类型中下调(A)。也做了(2)单因素Cox回归分析CARS在这些癌症类型中的预后价值:13种肿瘤类型中CARS上调与较差的OS相关(B)。再然后就是相关性分析了:大多数癌症类型中,CARS与检查点相关基因的表达密切相关,尤其是PD-L1的表达(C)

本文值得借鉴的分析点有:

作者围绕近期热点——铁死亡进行分析,首先选题就很吸引人。另外,结合免疫浸润评估,多层次分析肿瘤发展所参与的过程。其次就是分析过程了,前面一直做对ccRCC这种癌症的数据分析。文章的最后,补上了调控ccRCC的主要铁死亡因子在其他癌症中的表达及预后。由此可见,实验做出来的结果可信度蹭蹭往上涨。

文献出处:

Wang, S., Chen, S., Ying, Y., Ma, X., Shen, H., Li, J., Wang, X., Lin, Y., Liu, B., Zheng, X., & Xie, L. (2021). Comprehensive Analysis of Ferroptosis Regulators With Regard to PD-L1 and Immune Infiltration in Clear Cell Renal Cell Carcinoma. Frontiers in cell and developmental biology9, 676142. https://doi.org/10.3389/fcell.2021.676142

文献解读

文献详解 单细胞解析炎症免疫微环境

2021-9-27 21:55:04

文献解读

文献详解 慢性阻塞性肺疾病血浆miRNA–mRNA调控网络及功能分析

2021-9-27 21:57:47

声明 本网站部分文章源于互联网,出于传递更多信息和学习之目的转载,并不保证内容正确或赞同其观点。
如转载稿涉及失效、版权等问题,请立即联系管理员;我们会予以修改、删除相关文章,请留言反馈
Notice: When your legal rights are being violated, please send an email to: [email protected]
0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧
个人中心
购物车
优惠劵
今日签到
有新私信 私信列表
搜索