掃碼聯(lián)系客服
大家好呀！今天給大家介紹一篇2021年6月發(fā)表在Oncogene(IF:9.867)上的一篇文章。癌癥相關(guān)成纖維細(xì)胞（CAFs）是腫瘤微環(huán)境的重要組成部分，在癌癥發(fā)展和耐藥性中發(fā)揮重要作用。最近有研究表明CAFs由多種CAF亞型組成，但CAF異質(zhì)性和亞型在癌癥發(fā)展中的功能和作用尚不十分清楚。本研究作者使用細(xì)胞類型反卷積方法全面分析TCGA數(shù)據(jù)庫中18種癌癥的細(xì)胞類型。對CAF亞型的生存分析，肌成纖維細(xì)胞（myCAF）是9種癌癥的預(yù)后不良因子?；趌ncRNA的彈性網(wǎng)預(yù)測模型（LENP）進(jìn)行分析，myCAF比例較高的患者對6種抗腫瘤藥物的反應(yīng)較差。此外，整合突變分析分別鑒定到有14和413個與myCAF和iCAF分化程度相關(guān)的基因。總的來說，作者的研究結(jié)果表明CAF亞型在患者預(yù)后和藥物反應(yīng)中的復(fù)雜作用并確定了CAF亞型分化中的驅(qū)動基因。
Cell-type deconvolution analysis identifies cancer-associated myofibroblast component as a poor prognostic factor in multiple cancer types
細(xì)胞類型反卷積分析鑒定癌癥相關(guān)肌纖維母細(xì)胞組分作為多種癌癥類型的預(yù)后不良因子
流程圖：
結(jié)果：
1.TCGA樣本與細(xì)胞類型基因表達(dá)的反卷積分析
CAF是腫瘤內(nèi)部和周圍的成纖維細(xì)胞的主要組分。為評估TCGA癌癥類型中CAF的組成，作者使用ENCODE和BLUEPRINT作為參考panel（panel A）進(jìn)行CIBERSORTx分析。panel A包括250例RNA-seq樣本，分為34種細(xì)胞類型。在CAFs中權(quán)重最高的50個基因中COL1A2,COL1A1,COL3A1,COL6A2,COL6A1和COL6A3是已知的CAFs的標(biāo)記基因。作者使用CIBERSORTx計算TCGA癌癥類型的CTC打分。作者分析TCGA癌癥類型的正常樣本和癌癥樣本的CTC打分（圖1A），有10類癌癥的CTC打分具有顯著差異。BLCA和UCEC的癌癥樣本的CTC打分顯著低于正常樣本，而其他癌癥的癌癥樣本的CTC打分高于正常樣本。
2.人類單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)用于反卷積TCGA樣本
為研究TCGA樣本中CAF的異質(zhì)性和組成變化，作者分析了PDAC的scRNA-seq數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集共包括13個細(xì)胞類型，其中有2個CAFs亞型分別為myCAF和iCAF。將該數(shù)據(jù)集作為CIBERSORTx的參考panel（panel B）。為了驗(yàn)證作者結(jié)果的有效性，作者模擬了100個RNA-seq數(shù)據(jù)集并使用CIBERSORTx根據(jù)panel B進(jìn)行反卷積。
3.腫瘤樣本和正常樣本中myCAF和iCAF的組成變化
作者基于panel B使用CIBERSORTx對TCGA樣本進(jìn)行反卷積。結(jié)果表明，14種癌癥類型包括BRCA,BLCA,CHOL,COAD,ESCA,GBM,HNSC,LIHC,LUAD,LUSC,PRAD,READ,STAD和THCA的腫瘤樣本的myCAF比例顯著高于正常樣本（圖1B）。18種癌癥類型的癌癥樣本iCAF的CTC打分顯著低于正常樣本（圖1C）。圖1D和圖1E為myCAF和iCAF在癌癥樣本和正常樣本的組成比例和CTC打分情況。panel A和panel B中有521個共有基因（圖1F）。
4.myCAFs CTC打分較高與生存期較差有關(guān)
作者根據(jù)myCAFs CTC打分將每種癌癥類型分為CTC打分高組和CTC打分低組。生存分析表明有9種癌癥類型的兩組生存情況具有顯著差異。CTC打分高與預(yù)后不良有關(guān)。
5. myCAFs CTC打分較高與藥物反應(yīng)較差有關(guān)
為進(jìn)一步研究myCAF和iCAF的潛在臨床作用，作者研究CAF組成與抗腫瘤藥物反應(yīng)敏感性的相關(guān)性。作者基于一項lncRNA藥物基因組研究獲取患者對藥物反應(yīng)的數(shù)據(jù)。該研究構(gòu)建了基于lncRNA的彈性網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型（LENP）來預(yù)測抗腫瘤藥物的反應(yīng)敏感性。作者通過研究預(yù)測藥物反應(yīng)和生存時間的關(guān)系驗(yàn)證LENP模型。結(jié)果表明預(yù)測的藥物耐藥性與生存期較差顯著相關(guān)。作者研究了11種TCGA癌癥類型的藥物基因組學(xué)數(shù)據(jù)，共531個樣本。使用LENP模型預(yù)測IC50。根據(jù)IC50中位數(shù)將樣本分為IC50高組和IC50低組并比較兩組的myCAFs的CTC打分（圖3A）。作者鑒定到有6種抗腫瘤藥物在IC50高組和IC50低組之間的具有顯著差異。說明myCAF組分較高的患者對抗腫瘤藥物的敏感性較低，然而iCAF組分的藥物敏感性沒有顯著差異。此外，作者的結(jié)果表明BRCA,LUAD和THCA中myCAF組分較高的樣本對絲裂霉素C反應(yīng)敏感性較差。因此，作者構(gòu)建了絲裂霉素C靶基因，纖維相關(guān)基因和BRCA,LUAD和THCA突變基因的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（圖3B）。基于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)鑒定到與纖維相關(guān)的基因，MMP7和DCN。
6.CAF驅(qū)動基因?qū)е耺yCAF和iCAF組分的顯著變化
作者從TCGA數(shù)據(jù)庫獲取14種癌癥類型的體細(xì)胞突變數(shù)據(jù)，作者使用雙側(cè)t檢驗(yàn)檢測突變組和野生組CAF亞組的CTC打分。與CAF組成顯著變化相關(guān)的基因是CAF的驅(qū)動基因（圖4）。作者在BLCA,HNSC和LUAD中共鑒定到14和413個與myCAFs和iCAFs相關(guān)的基因（圖5A）。FGFR3是編碼成纖維細(xì)胞生長因子受體3，是成纖維細(xì)胞的標(biāo)記基因，可以作為BLCA中的myCAF相關(guān)基因。作者進(jìn)一步比較了FGFR3-TACC3融合和未融合BLCA患者的myCAF組成（圖5B）。
7.鑒定到的CAF驅(qū)動基因與成纖維細(xì)胞功能和ECM通路有關(guān)
作者對myCAFs和iCAFs的驅(qū)動基因進(jìn)行GO和KEGG功能富集分析。myCAF驅(qū)動基因富集在纖維母細(xì)胞生長因子受體基質(zhì)介導(dǎo)的FGFR3信號通路和磷脂酰肌醇3-激酶-akt信號通路等（圖5C）。iCAF驅(qū)動基因富集在ECM結(jié)構(gòu)組分和編碼膠原蛋白等通路（圖5D）?；谝陨涎芯孔髡咄茢嘣谀[瘤發(fā)展過程中iCAF可能被myCAFs激活（圖5E）。myCAFs和iCAFs的驅(qū)動基因富集的通路和功能都與腫瘤微環(huán)境中ECM和成纖維細(xì)胞形成有關(guān)。這些結(jié)果進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了在腫瘤發(fā)展中CAF亞型的作用。
結(jié)論：
大量的研究表明腫瘤微環(huán)境在腫瘤發(fā)生發(fā)展中起到重要作用。目前，亟待解決鑒定在腫瘤發(fā)展和轉(zhuǎn)移中具有關(guān)鍵作用的細(xì)胞類型。已有研究表明，成纖維細(xì)胞在腫瘤發(fā)展中起到重要作用。本篇文章思路清奇，不同于常規(guī)的使用TCGA數(shù)據(jù)集構(gòu)建預(yù)后模型的文章。作者從鑒定多種癌癥類型的成纖維細(xì)胞比例入手，不僅發(fā)現(xiàn)不同癌癥類型的成纖維細(xì)胞比例不盡相同而且發(fā)現(xiàn)癌癥樣本和正常樣本的成纖維細(xì)胞比例不同。作者重點(diǎn)研究了myCAFs和iCAFs在18種TCGA癌癥類型中的功能。作者應(yīng)用RNA-seq和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組的CAF表達(dá)矩陣的反卷積算法系統(tǒng)地研究腫瘤樣本和正常樣本中myCAF和iCAF的變化。此外，成纖維細(xì)胞還包含兩個亞型，作者研究了這兩種亞型與患者總生存期和藥物敏感性的相關(guān)性。對于想發(fā)高分文章的同學(xué)們，這篇文章的分析思路還是十分值得借鑒的~
參考文獻(xiàn)：
Cell-type deconvolution analysis identifies cancer-associated myofibroblast component as a poor prognostic factor in multiple cancer types[J]. Oncogene.
