文献解读鉴定肿瘤微环境的预后标记物 文献解读鉴定肿瘤微环境的预后标记物今天给大家分享一篇2020年10月发表在Life Sci上的文献，影响因子3.64... 

标题：Identificationoftumor-infiltratingimmunecellsandmicroenvironment-relevantgenesinnasopharyngealcarcinomabasedongeneexpressionprofiling。

摘要

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目的

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材料和方法

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主要结果

意义

这些结果增强了我们对NPC病变中肿瘤浸润性免疫细胞的组成和预后意义的理解，并为NPC患者的预后和免疫治疗提供了潜在的靶点。

研究流程图

NPC肿瘤浸润性免疫细胞的分布

使用“EPIC”包，提取5种浸润性免疫细胞的相对比例。如图2所示，GSE68799和GSE102349数据集中的NPC样本具有相似的免疫细胞浸润模式。

图1

结果解读

图2

NPC组织与非癌组织肿瘤

浸润免疫细胞的比较

图3

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功能富集分析

GO功能分析结果(图4A)表明，在B细胞活化的生物学过程、体液免疫应答、B细胞受体信号通路、基于免疫球蛋白超家族结构域构建的免疫受体的体细胞重组的适应性免疫应答和白细胞增殖方面，DEGs显著富集。至于KEGG，DEGs主要与细胞因子-细胞因子受体相互作用途径、B细胞受体信号途径、趋化因子信号途径、造血细胞谱系以及病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体的相互作用有关(图4B)。此外，GSEA分析表明，高微环境评分组主要与自身免疫性甲状腺疾病、造血细胞谱系和肠道免疫网络产生IgA有关，而低微环境评分组主要与剪接体、DNA复制和细胞周期有关(图4C)。

图4

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蛋白质相互作用网络构建

图5

图6

图7

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LASSO回归分析和10倍交叉验证被用来建立NPC预测PFS的风险评分模型(图8A–B)，结果确定了四个预后基因:DARC、IL33、IGHG1和SLC6A8。每个样本风险分值=0.06869479×exprSLC6A80.29717793×exprDARC0.021982309×exprIL330.03087923×exprIGHG1。在训练集、测试集和整个集合中评估模型的预测能力(图9)，训练组、测试组和整个组的高风险组的患者比低风险组的患者具有更差的PFS，并且前者倾向于具有SLC6A8的过表达，而后者倾向于具有IGHG1、DARC和IL33过表达。ROC分析显示1年和3年PFS的AUC为0.813，训练组为0.853，测试组为0.645，0.691，整组为0.738，0.806(图9B)。训练集、测试集和整集的C指数分别为0.831、0.639和0.749。差异分析表明，在NPC的高风险组中，所有的hub基因都下调(图10A)，并且高风险组中的B细胞、记忆B细胞和微环境的xCell评分显著低于低风险组(图10B)。