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前段時間我解讀過一篇關于mRNA 5-甲基胞嘧啶（m5C）的綜述[1]，與DNA的化學修飾相比，RNA修飾更為豐富。其中包括N6-甲基腺苷(m6A)、5-甲基胞嘧啶(m5C)等。5-甲基胞嘧啶(m5C)轉錄后修飾影響mRNA分子的成熟、穩(wěn)定和翻譯。那篇綜述講述了當前mRNA m5C修飾的實驗檢測方法和預測模型，重點介紹了它們的優(yōu)點和局限性。并且系統(tǒng)地講述了與mRNA m5C修飾相關的效應物及其在多種物種中的生物學功能的最新研究進展。最后，討論了m5C修飾在多種疾病中的生理作用和病理意義，以及它們的治療潛力。才過去不久就有一篇純生信的文章出現，今天就來給大家解讀這篇文章~
文章簡介：
本文[2]發(fā)表在期刊: BMC Medicine，在最近一年的影響因子為8.775。比上一年增加了2分。5mC簇(5mC評分)與BLCA的經典分子亞型、免疫表型、臨床結果和治療機會相關聯來描述腫瘤微環(huán)境(TME)的異質性和功能特征。
小編總結：
本文的作者開發(fā)出新的基于5mC調節(jié)子的亞型系統(tǒng)反映膀胱癌生物學的許多方面，并為膀胱癌的治療提供了新的見解。5mC評分能夠量化5mC亞型，識別不同的分子亞型，并對BLCA的治療機會進行分層。同時，5mC評分可能是ICB反應和癌癥預后的一個概括性預測因子。
結果解讀：
圖1A顯示與TCGA-BLCA隊列中的預后價值、相關性和相關的5mC調節(jié)器的綜合情況。根據21個5mC調節(jié)子的mRNA表達將TCGA-BLCA隊列分為幾類。值得注意的是，只有當隊列一致性聚類K值為2時，聚類效果最好，并且不同的簇都具有顯著的預后價值。
因此，135例患者被歸入5mC簇1，其余患者被歸入5mC簇2。圖1B顯示了5mC簇與臨床病理特征之間的關系。顯然，5mC調節(jié)因子在兩個5mC簇中的表達存在差異。5mC簇2的患者比5mC簇1的患者預后更差(圖1C)。進一步的多變量Cox分析表明，在調整了分期、分級、年齡和LVI后，5mC組是一個獨立的預后因素(圖1D)。
圖S6A顯示5mC得分算法。首先，作者鑒定了兩個5mC簇之間的401個DEG(5mC基因簽名) (圖S6B)。然后，作者用火山圖中表達差異最顯著(|log2FC|＞2.5)的DEG(圖S6C)。有趣的是，這些突出的DEG大多是BLCA分子亞型特異性標記。KRT6A、KRT6B、KRT6C、KRT5、KRT14、SERPINB3、SERPINB13、SERPINB4和DSG3是基本的亞型特異性標記。UPK1A、UPK2、UPK3A、KRT20和SNX31是管腔亞型特異性標記。這表明5mC簇可能與經典的BLCA分子亞型相似。在免疫相關過程中，5mC基因信號的功能明顯豐富。例如，生物過程主要包括白細胞趨化和髓系白細胞遷移。分子功能主要包括趨化因子/細胞因子受體結合和趨化因子/細胞因子活性。細胞成分(CC)主要包括MHC蛋白復合物和角蛋白細絲(圖S6D) 。此外，5mC基因特征中最重要的KEGG信號通路是細胞因子-細胞因子受體相互作用和趨化因子信號通路(圖S6E)。提示5mC簇(5mC基因特征)可能在BLCA中調節(jié)TME免疫和調節(jié)抗癌免疫反應中起重要作用。在5mC基因標記中，88個DEGs具有預后價值。然后，作者根據這些預后指標進行PCA，計算5mC評分。最后，根據5mC評分的最佳分界值，將TCGA-BLCA隊列分為高5mC評分組(n=197)和低5mC評分組(n=203)。高分值組患者的預后好于低分值組患者(圖S6F)。正如預期的那樣，5mC分數可以有效地量化5mC簇。5mC簇1屬于高5mC分值組，低5mC分值組屬于5mC簇2(圖S6G-H)。
接下來，作者比較了5mC評分組之間的突變譜、標志通路、致癌通路和KEGG通路的差異。在兩個5mC記分組之間，大多數標志性通路都有不同程度的豐富(圖S7A)。在高5mC分值組中，大多數代謝標志性特征都是豐富的。相反，在低5mC分值組中，大多數增殖相關標志信號、DNA損傷相關通路、發(fā)育相關通路和細胞成分相關通路均顯著豐富。同時，在低5mC評分組，所有免疫相關的標志性信號通路，如干擾素-α/γ反應，都顯著豐富。來自PURE-01研究的結果表明，干擾素-α/γ反應的激活預示著BLCA有較高的ICB應答率。尤其是免疫相關的KEGG通路在低5mC積分組明顯豐富。提示低5mC評分組(5mC簇2)可能對ICB更敏感。先前的研究表明，TP53和RB1突變導致基因組不穩(wěn)定，并促進BLCA的發(fā)病。在本研究中，低5mC評分組的TP53(55% vs 40%)和RB1(27% vs 9%)的突變率明顯高于高5mC評分組(圖S7B-C，圖2D，E)。同時，大多數致癌途徑在低5mC分值組顯著豐富(圖S7D)。這些結果可能解釋了為什么低5mC評分組(5mC簇2)預后較差?？傮w而言，5mC基因特征和5mC評分綜合反映了BLCA的生物學特性，包括TME免疫和預后。
圖2A，B顯示了5mC簇、5mC評分組和7個經典分子亞型分類之間的相關性。高5mC評分組和5mC簇1代表腔內亞型，以腔內分化、尿路上皮分化和Ta通路為特征。反之，低5mC分值組(5mC簇2)提示基礎亞型，以基礎分化、EMT分化、免疫分化、干擾素應答和角質化為特征。ROC曲線顯示，5mC分數預測經典分子亞型的精確度從0.91到1(圖2C)。在幾個獨立的外部隊列中成功的驗證這些結果。因此，作者認為二分5mC簇系統(tǒng)也可以反映大多數BLCA患者的分子特征。為了進一步探討5mC評分在定量區(qū)分不同稀有亞型中的作用，作者比較了基礎亞型、管腔亞型和其他亞型之間5mC評分的差異。與圖2A，B的結果一致，基礎亞型的5mC得分最低，而管腔亞型的5mC得分最高。這一現象在所有分子亞型系統(tǒng)中都能觀察到。因此，5mC評分可以彌補二分5mC聚類系統(tǒng)的不足，定量反映其他稀有亞型的生物學特性。
低5mC評分組新輔助化療相關基因的總體突變率明顯高于高5mC評分組(48.02%比32.49%)(圖2D、E)。提示低5mC評分組患者對新輔助化療更敏感。同時，低5mC評分組的患者可能對EGFR靶向治療和放療更敏感(圖2F)。相反，在高5mC評分組中，幾條免疫抑制致癌通路明顯豐富，包括Wnt-β-catenin網絡、PPARG網絡、FGFR3網絡、IDH1、KDM6B和VEGFA。因此，針對這些致癌途徑可能為高5mC評分組的BLCA患者提供治療機會。相反，在高5mC評分組中，幾條免疫抑制癌癥通路顯著富集，包括Wnt-β-catenin網絡、PPARG網絡、FGFR3網絡、IDH1、KDM6B和VEGFA。因此，針對這些致癌途徑可能為高5mC評分組的BLCA患者提供治療機會。此外，作者還在DrugBank數據庫中成功地確認了上述結果(圖2G)。低5mC評分組(5mC簇2)患者對化療藥物(順鉑、多西紫杉醇和吉西他濱)、ERBB治療(西妥昔單抗)和免疫治療(阿替唑單抗)更敏感。然而，高5mC評分組(5mC簇1)的患者可能對抗血管生成治療藥物(索拉非尼和貝伐單抗)更敏感。
總體而言，相對于經典的分子亞型，5mC簇可能是更經濟簡單的選擇。同時，5mC聚類和5mC評分可以預測BLCA對幾種治療的反應。
大多數免疫調節(jié)劑在5mC簇1中表達下調，由于腫瘤免疫周期的活性直接取決于免疫調節(jié)劑的綜合作用，因此在5mC簇1中，大多數腫瘤免疫周期的活性被下調(圖3A)。因此，這些周期的活性下調導致相應的TIIC(包括CD8T細胞、CD4 T細胞、NK細胞、Th1細胞、巨噬細胞和DC)在BLCA TME中的浸潤水平降低(圖3B，C)。這些發(fā)現提示5mC簇1可能是一種非炎性表型。
作者進一步分析了5mC簇與ICB響應預測因子之間的相關性。首先，大多數免疫檢查點，如PD-1和CTLA-4，在5mC簇1中下調(圖4A)。其次，在5mC簇1中，陽性ICB反應相關特征的富集分數和TIS顯著低于5mC簇2(圖4B，C)。因此，5mC簇1可能對ICB不敏感?？偠灾?，5mC簇1和高5mC評分預示著BLCA的非炎癥表型和較低的ICB反應，這一點在幾個外部隊列中得到了成功的證實。此外，ICB相關的過度進展的發(fā)生率可能在高5mC評分組中更高。在高5mC評分組中，MDM2、MDM4、DNMT3A、CCND1、FGF3、FGF4和FGF19等基因的mRNA表達和拷貝數擴增率與ICB相關的進展呈正相關(圖4F，G)。相反，與進展負相關的基因，如CDKN2A和CDKN2B，在高5mC積分組中顯著下調。
在作者自己的隊列(湘雅隊列)中，作者發(fā)現5mC評分可以準確地預測經典分子亞型(圖5A)。除了Bayler亞型系統(tǒng)(AUC=0.9)， AUC在0.99到1之間 (圖5B)。此外，5mC評分與許多抗癌免疫步驟的活性呈負相關(圖5C)。隨后，在7個獨立算法中，5mC評分也與CD8+T細胞、NK細胞、Th1細胞、DC和巨噬細胞的浸潤水平呈負相關(圖5F)。同時，5mC評分與免疫檢查點、TIS和ICB反應相關陽性評分呈顯著負相關(圖5D、E、G)。這些數據表明，5mC評分可以有效地對BLCA的免疫表型進行分層。此外，5mC評分能夠預測其他治療的臨床反應，包括EGFR靶向治療、放射治療和幾種針對免疫抑制致癌途徑的治療(圖5H)。
在這里，作者從9個免疫治療相關隊列(8個ICB隊列和1個過繼T細胞治療隊列)探討了5mC評分在預測其他癌癥(包括黑色素瘤、非小細胞肺癌和胃癌)ICB反應中的作用。首先，作者發(fā)現在8個ICB隊列中，5mC評分與大多數免疫檢查點呈負相關。與此相一致，高5mC評分組ICB應答率明顯低于低5mC評分組(圖6A-G)。高5mC評分組的預后也較差，因為ICB應答率較低(圖6A-G)。在過繼T細胞治療隊列中也觀察到了類似的結果(圖6H)。這一證據再次證實，5mC評分是跨癌癥免疫治療反應的一個有價值的預測指標。
全文小結：
作者整合了湘雅隊列和多個外部BLCA隊列，開發(fā)了一種新的基于5-甲基胞嘧啶（5-Methylcytosine，5mC）調節(jié)子介導的分子亞型系統(tǒng)，并采用5mC評分作為定量評價指標。確定了兩個5mC clusters，其評分可準確預測經典分子亞型、免疫表型、預后和多種治療方案的療效。最關鍵的是5mC現在發(fā)的文章數量少，生信類文章自然也相對好發(fā)，大家抓緊時間上車吧~
參考文獻
[1] G. Guo, K. Pan, S. Fang, L. Ye, X. Tong, Z. Wang, X. Xue, H. Zhang, Advances in mRNA 5-methylcytosine modifications: Detection, effectors, biological functions, and clinical relevance, Mol Ther Nucleic Acids, 26 (2021) 575-593.
[2] J. Hu, B. Othmane, A. Yu, H. Li, Z. Cai, X. Chen, W. Ren, J. Chen, X. Zu, 5mC regulator-mediated molecular subtypes depict the hallmarks of the tumor microenvironment and guide precision medicine in bladder cancer, BMC Med, 19 (2021) 289.
