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        基于免疫基因的膠質(zhì)母細(xì)胞瘤預(yù)后預(yù)測模型的構(gòu)建和驗證

        2022-01-26 08:22:08潘強程偉進陳建軍盧曄芬
        現(xiàn)代實用醫(yī)學(xué) 2021年12期
        關(guān)鍵詞:危組充質(zhì)隊列

        潘強,程偉進,陳建軍,盧曄芬

        膠質(zhì)母細(xì)胞瘤(GBM)是常見的一種極具侵襲性的顱內(nèi)惡性腫瘤[1],1 年生存率約為25%,2 年生存率不到5%[2]。多組學(xué)研究表明,GBM是一種在分子水平和臨床上異質(zhì)性明顯的疾病。癌癥基因組圖譜計劃(TCGA)于2010年構(gòu)建了類似的GBM 分型系統(tǒng),基于對轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的無監(jiān)督聚類,將GBM 分為經(jīng)典型、神經(jīng)原型、神經(jīng)型和間充質(zhì)型,其中間充質(zhì)型GBM 的預(yù)后最差,復(fù)發(fā)率和病死率最高[3]。腫瘤微環(huán)境(TME)廣泛參與癌癥的發(fā)生發(fā)展等過程,TME的免疫細(xì)胞組成常常決定其對治療的響應(yīng),而GBM 的TME 處于明顯的免疫抑制狀態(tài)[4]。因此,有必要對GBM 腫瘤異質(zhì)性特征整合TME進行研究,以期從新的視角對GBM進行風(fēng)險評估和靶向治療。本研究基于GBM 的分子亞型和免疫標(biāo)志基因,通過網(wǎng)絡(luò)分析,構(gòu)建基于免疫基因的GBM預(yù)后模型(IPSGBM),結(jié)合免疫特征基因和腫瘤異質(zhì)性,納入不同亞型進行風(fēng)險評估,現(xiàn)將結(jié)果報道如下。

        1 資料與方法

        1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理 本研究納入3個獨立數(shù)據(jù)集,共包含1 067 例GBM患者。選取中國膠質(zhì)母細(xì)胞瘤基因組圖譜(CGGA)中的388 例GBM患者RNA測序數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練隊列,TCGA(HGUG133A)(525 例),GEO(Genome Expression Omnibus)數(shù)據(jù)庫中的GSE16011(154 例)作為驗證隊列。從GlioVis(http://gliovis.bioinfo.cnio.es/)數(shù)據(jù)庫獲取GBM 患者的標(biāo)準(zhǔn)化表達數(shù)據(jù)及相應(yīng)的臨床和分子分型信息,見表1。

        表1 隊列的臨床資料

        1.2 整合網(wǎng)絡(luò)分析 從Immport 數(shù)據(jù)庫獲取免疫基因列表。使用“RTN”包構(gòu)建免疫基因和靶基因間的調(diào)控網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)與非間充質(zhì)型GBM 相比,有34 個免疫基因(|log2 FC|>1.5,BH-adjusted P<0.05)和726 個靶基因(log2 FC>0.75,BH-adjusted P<0.01)在間充質(zhì)型GBM 中差異表達。借助主調(diào)控分析(MRA)方法,通過超幾何檢驗測定了每個免疫基因調(diào)控單元中上皮間充質(zhì)轉(zhuǎn)化(EMT)相關(guān)基因的表達情況。

        1.3 構(gòu)建和驗證基于免疫基因的GBM預(yù)后模型 通過MRA 篩選出的免疫基因為間充質(zhì)型GBM 的關(guān)鍵調(diào)控因子。結(jié)合這些免疫基因的表達情況和患者總體生存期,通過Cox 比例風(fēng)險回歸分析構(gòu)建了一種基于免疫基因的GBM 預(yù)后模型(IPSGBM),并對CGGA 隊列中的患者進行風(fēng)險賦分,以平均值為界將患者分為高風(fēng)險組和低風(fēng)險組。該模型的計分方程:風(fēng)險評分=(0.060 8×STC1)+(0.011 2×PLAU)+(0.000 3×PLAUR)。隨后,通過Kaplan-Meier 分析在其他兩個獨立數(shù)據(jù)集中檢驗IPSGBM的預(yù)測效能。

        1.4 功能分析 為比較不同風(fēng)險組間的免疫生物學(xué)差異,從MSigDB 數(shù)據(jù)庫下載獲取kegg基因集,設(shè)定運行參數(shù)為1 000 次隨機排列,P<0.05,使用“fgsea”R包進行基因集富集分析(GSEA)。

        1.5 統(tǒng)計方法 采用R 統(tǒng)計軟件進行分析。使用“l(fā)imma”包完成差異基因分析,比較間充質(zhì)型GBM 和非間充質(zhì)型GBM 間差異表達的免疫基因和相應(yīng)的靶基因;使用“survivla”包采用對數(shù)秩檢驗方法,通過Kaplan-Meier 分析比較高風(fēng)險組和低風(fēng)險組間的生存差異;相關(guān)性使用Pearson 相關(guān)分析。P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 整合網(wǎng)絡(luò)分析 經(jīng)過MRA,確定STC1、PLAU 和PLAUR 3 個免疫特征基因為間充質(zhì)型GBM 的主調(diào)控基因。相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)STC1、PLAU 和PLAUR基因和上皮間充質(zhì)轉(zhuǎn)化通路中的關(guān)鍵基因TGFB1 有關(guān)(r=0.36、0.59、0.59,均P<0.05),見彩圖3。

        圖3 STC1、PLAU 和PLAUR 免疫特征基因與TGFB1 的相關(guān)分析

        2.2 IPSGBM 的構(gòu)建和評估 依據(jù)IPSGBM 的賦分方程,計算了CGGA 隊列和驗證隊列中患者的風(fēng)險評分。在每個隊列中,以風(fēng)險評分的平均數(shù)為閾值,將患者分為高危組和低危組。在CGGA隊列和驗證隊列中,高危組的總體生存期低于低危組(風(fēng)險比=1.36、1.42、1.55,均P<0.05),見彩圖4。

        圖4 不同風(fēng)險組的生存差異

        2.3 功能分析 GSEA結(jié)果顯示,TGF-、EMT、黏著斑激酶等信號通路在高危組中顯著上調(diào),見彩圖5。

        圖5 集富集分析結(jié)果

        3 討論

        GBM 是一種難治性中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤,極具侵襲性且預(yù)后較差,中位生存期僅15 個月[5]。GBM 可分為4 種分子亞型(神經(jīng)原型、神經(jīng)型、經(jīng)典型和間充質(zhì)型),其中間充質(zhì)型GBM 富含巨噬細(xì)胞和腫瘤浸潤淋巴細(xì)胞,炎癥反應(yīng)活躍,與其他亞型相比,臨床預(yù)后最差[3]。大量證據(jù)表明,免疫特征基因可作為評估患者臨床轉(zhuǎn)歸和治療反應(yīng)的生物標(biāo)志物[6-8]。本研究通過整合間充質(zhì)亞型GBM 的免疫特征基因和分子模式進行網(wǎng)絡(luò)分析,構(gòu)建基于免疫基因的GBM 預(yù)后模型。

        本研究發(fā)現(xiàn)間充質(zhì)型GBM 的3 個主調(diào)控免疫基因(STC1、PLAU、PLAUR),單個基因即有較好的預(yù)后預(yù)測價值。這3 個基因廣泛參與免疫應(yīng)答,如STC1 涉及TME 的調(diào)節(jié),在肺腺癌中腫瘤相關(guān)成纖維細(xì)胞表達的STC1 產(chǎn)物調(diào)控腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞的分化[9]。有研究表明,在食道鱗狀細(xì)胞癌[10]、結(jié)直腸癌[11]及肝細(xì)胞癌[12]中STC1 高表達水平與患者較差的生存期相關(guān)。據(jù)報道,PLAU 抑制輔助性T細(xì)胞[13],且在腫瘤轉(zhuǎn)移中發(fā)揮重要作用[14],PLAU高表達與肺鱗癌較差的預(yù)后相關(guān)[15]。PLAUR 影響腫瘤細(xì)胞的增殖和侵襲,是惡性腫瘤預(yù)后的不良因素[16]。

        IPSGBM 是一種可靠的GBM 預(yù)后模型,由此定義的低危組患者相對高危組患者總體生存率顯著改善。本研究GSEA 結(jié)果發(fā)現(xiàn),在高危組中間充質(zhì)特征相關(guān)的如TGF、EMT、黏著斑等信號通路顯著上調(diào)。

        盡管構(gòu)建的IPSGBM 能在GBM 患者預(yù)后預(yù)測中發(fā)揮較好作用,但本研究尚存一些局限性。首先,本研究是一項回顧性分析,納入的數(shù)據(jù)集來源于公共數(shù)據(jù)庫中高通量測序產(chǎn)生的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),價測序費用昂貴、數(shù)據(jù)前處理繁瑣,不利于其在臨床一線的推廣應(yīng)用,而隊列中的某些患者可能罹患基礎(chǔ)性疾病、急慢性感染或服用抗炎藥物,對研究產(chǎn)生干擾,因此有待更多的前瞻性隊列驗證。其次,本研究中的所有數(shù)據(jù)集都來自單個測序平臺,提出的IPSGBM 是否也適用于其他測序平臺解析出的表達譜數(shù)據(jù)仍未清楚。最后,需要設(shè)立統(tǒng)一的風(fēng)險閾值以促進該模型的臨床應(yīng)用。未來需要納入多中心的臨床樣本,進一步探究該模型的內(nèi)在生物學(xué)功能。

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