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RNA修飾由甲基轉(zhuǎn)移酶（writers）、去甲基化酶（erasers）和識別蛋白（readers）介導(dǎo)，并且在腫瘤發(fā)生和免疫中發(fā)揮重要作用。因此，小編今天和大家分享一篇今年九月剛剛發(fā)表在eBioMedicine（IF：11.205）雜志上的關(guān)于非小細(xì)胞肺癌RNA修飾writer與臨床結(jié)局的文章 。文章從預(yù)后、免疫及突變等多個角度分析了RNA修飾writer對非小細(xì)胞肺癌的作用，內(nèi)容豐富、簡潔易懂是一個十分值得參考的多組學(xué)預(yù)后思路。
RNA modification writers expression profiles predict clinical outcomes and guide neoadjuvant
immunotherapy in non-small cell lung cancer
RNA修飾writer表達(dá)譜預(yù)測臨床結(jié)局并指導(dǎo)非小細(xì)胞肺癌的新輔助免疫治療
一．研究背景
肺癌是世界上最致命和最廣泛的癌癥之一，非小細(xì)胞肺癌(NSCLC)約占所有肺癌病例的80%。目前一些研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)EGFR、KRAS和ALK等基因的突變累積會導(dǎo)致非小細(xì)胞肺癌的發(fā)展。除此之外，也有研究發(fā)現(xiàn)某些基因的表觀遺傳改變可能影響非小細(xì)胞肺癌的發(fā)展，其中RNA修飾是表觀遺傳調(diào)控的重要組成部分之一，也是影響包括癌癥發(fā)展在內(nèi)的多種病理過程的關(guān)鍵因素。然而，RNA修飾酶(writers)在免疫治療和腫瘤微環(huán)境(TME)中的作用尚不清楚，因此小編今天分享的文章就系統(tǒng)分析了四種RNA修飾類型，構(gòu)建了指導(dǎo)NSCLC新輔助免疫治療的評分系統(tǒng)，并對writer在轉(zhuǎn)錄后調(diào)控、TME和新輔助免疫治療中的作用進(jìn)行了分析。
二．文章摘要
研究應(yīng)用非負(fù)矩陣分解聚類對肺腺癌（LUAD）的RNA修飾進(jìn)行聚類，并采用CIBERSORT和ESTIMATE算法對其TME特征進(jìn)行了刻畫。此外，研究還建立了一個名為Writer-Score的評分系統(tǒng)來量化RNA修飾模式，并對臨床結(jié)局進(jìn)行了預(yù)測。研究也使用RNA測序、靶向DNA測序和多重免疫熒光進(jìn)一步評估了Writer-Score對接受新輔助免疫治療的NSCLC患者的預(yù)測效能。
三．主要內(nèi)容及結(jié)果
1. LUAD中25個RNA修飾writers的遺傳圖譜
文章第一部分作者對從最近研究中收集的25個RNA修飾writers的遺傳圖譜進(jìn)行了分析。作者在355個LUADs樣本中發(fā)現(xiàn)有131個樣本存在writers體細(xì)胞突變(圖1a)。接下來，作者又對這25個RNA修飾writers的拷貝數(shù)改變(CNAs)進(jìn)行了評估(圖1b)。此外，研究通過主成分分析(PCA)也發(fā)現(xiàn)這25個RNA修飾writers能夠?qū)UAD樣本進(jìn)行分層(圖1c)。進(jìn)一步研究通過計(jì)算這25個writers表達(dá)之間的相關(guān)性，也發(fā)現(xiàn)大多數(shù)相關(guān)性為正相關(guān)(圖1d)，且在腫瘤樣本中，大多數(shù)writers的表達(dá)水平升高(圖1e-h)。 此外，研究發(fā)現(xiàn)在腫瘤樣本中，CNA增加的writers表達(dá)水平也相對較高，表明CNA可能是調(diào)節(jié)writers表達(dá)的重要因素。
2. RNA修飾基因的不同模式和相關(guān)免疫特征識別
在這一部分作者將患者分為不同的RNA修飾表型。首先根據(jù)meta-GEO隊(duì)列中樣本的25個RNA修飾writers的表達(dá)情況進(jìn)行了NMF聚類，結(jié)果識別了三個不同的亞群：Cluster1 、Cluster2 和Cluster3 。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)這些亞群中writers基因的表達(dá)水平不同(圖2a)，且Kaplan-Meier分析也顯示Cluster1具有顯著的生存優(yōu)勢，而Cluster3預(yù)后不良(圖2b)。此外，研究利用多因素Cox回歸分析也發(fā)現(xiàn)這些亞群與患者預(yù)后相關(guān)。
3. RNA修飾亞群與不同的免疫特征相關(guān)
這一部分作者研究了上述三個亞群之間的免疫狀況(圖2c)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)Cluster1中濾泡輔助性T細(xì)胞、靜息態(tài)肥大細(xì)胞、靜息態(tài)CD4記憶T細(xì)胞比例較高；在Cluster2中 naive CD4 T細(xì)胞、M0巨噬細(xì)胞、活化的肥大細(xì)胞和激活的CD4記憶T細(xì)胞比例較高；而在Cluster3中，靜息狀態(tài)的樹突狀細(xì)胞和中性粒細(xì)胞的比例較高(圖2d)。最后研究通過ESTIMATE算法獲得了免疫相關(guān)評分，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與Cluster2相比，Cluster1和Cluster3的所有得分都相對較高(圖2e)。
4. writers-Score評分系統(tǒng)的構(gòu)建與驗(yàn)證
在這一部分作者對Writer-Score評分系統(tǒng)進(jìn)行了構(gòu)建與驗(yàn)證。作者在上述三個亞群中，識別了466個重疊的差異表達(dá)基因（DEGs）(圖3a)，并基于DEGs進(jìn)行GO富集分析(圖3b)。接下來作者根據(jù)重疊的DEGs對meta-GEO隊(duì)列進(jìn)行了NMF聚類，并將患者分為兩種表型:DEGcluster1和DEGcluster2，分析發(fā)現(xiàn)病理學(xué)分期為IA期的患者主要分布在DEGcluster1，而病理學(xué)分期為II期的患者主要分布在DEGcluster2。生存分析發(fā)現(xiàn)，DEGcluster1患者的預(yù)后優(yōu)于DEGcluster2(圖3c)。此外多因素Cox回歸分析也表明病理分期、年齡和DEGcluster與預(yù)后相關(guān)。作者也進(jìn)一步比較了DEGcluster1和DEGcluster2之間PD-L1和CTLA-4的表達(dá)水平，發(fā)現(xiàn)這些免疫檢查點(diǎn)的表達(dá)在DEGcluster2中顯著較高(圖3d)。接下來作者基于重疊DEGs應(yīng)用單因素Cox分析及LASSO建立了評分系統(tǒng)(writers-Score)，用來量化獨(dú)立隊(duì)列的RNA修飾表型，分析發(fā)現(xiàn)Cluster2中的243例患者中有123例與高評分組重疊，Cluster1中的302例患者中有148例與低評分組重疊(圖3e)。而DEGcluster2的243例患者中有180例與高分值組重疊，DEGcluster1的302例患者中有270例與低分值組重疊(圖3f)。作者也分析了Cluster、DEGcluster和Writer-Score之間的關(guān)系(圖4a)，比較了Writer-Score在不同亞型中的分布，發(fā)現(xiàn)Cluster2的Writer-Score最高，Cluster1的Writer-Score最低(圖4b)。而DEGcluster2的Writer-Score高于DEGcluster1(圖4c)。接下來，研究將患者分成高得分組和低得分組，并使用meta-GEO隊(duì)列作為訓(xùn)練隊(duì)列，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高得分組預(yù)后不良。作者又對TCGA、GSE72094和GSE13213隊(duì)列的Writer-Score進(jìn)行分析，結(jié)果在三個隊(duì)列中均發(fā)現(xiàn)低得分組患者與顯著的生存獲益相關(guān)(圖4f-h)。由于最近研究發(fā)現(xiàn)TMB可能是預(yù)測免疫治療應(yīng)答的一個重要因素，因此研究又分析了TMB和Writer-Score，結(jié)果觀察到高得分組的TMB顯著高于低得分組(圖4i)。此外，研究也發(fā)現(xiàn)高得分組的突變頻率相對較高(圖4j-k)。
5. writers-Score在轉(zhuǎn)錄后調(diào)控中的作用
在這一部分文章分析了Writer-Score與RNA修飾相關(guān)過程之間的關(guān)聯(lián)。研究首先評估了miRNA靶基因富集的通路，結(jié)果發(fā)現(xiàn)miRNA靶基因在低評分組和高評分組之間存在差異表達(dá)，且MAPK信號通路、PD-L1表達(dá)和PD-1檢查點(diǎn)通路、癌癥中的microRNA、PI3K-Akt信號通路等與差異表達(dá)的miRNA靶基因顯著相關(guān)。且GO富集分析也發(fā)現(xiàn)這些基因與樹突的發(fā)育和調(diào)控相關(guān)。此外，研究在TCGA隊(duì)列中也發(fā)現(xiàn)63個在高得分組和低得分組間差異表達(dá)的miRNA。
6. writers-Score在預(yù)測免疫治療效果中的作用
在這一部分作者進(jìn)一步研究了Writer-Score與免疫治療應(yīng)答的關(guān)聯(lián)。研究發(fā)現(xiàn)Writer-Score與PD-L1和CTLA-4的表達(dá)水平顯著相關(guān)(圖5a)，且在meta-GEO隊(duì)列中，高得分亞組的CTLA-4和PD-L1的表達(dá)水平也相對較高(圖5b)。作者也對IPS的差異進(jìn)行了比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)低得分組的IPS高于其他亞組(圖5c)。此外，GSEA分析也發(fā)現(xiàn)高評分亞組富集到染色體分離、有絲分裂和細(xì)胞周期等生物學(xué)過程(圖5d)。
7. 使用新輔助免疫治療NCC隊(duì)列驗(yàn)證Writer-Score
在這一部分作者在接受新輔助免疫治療的隊(duì)列中對Writer-Score進(jìn)行了驗(yàn)證。研究基于接受新輔助PD-1抑制劑治療的NSCLC患者的RNA-seq數(shù)據(jù)，使用Writer-Score來預(yù)測這些患者的預(yù)后（圖6a）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)低得分組患者無病生存期(DFS)較好，表明Writer-Score在接受新輔助免疫治療的NSCLC患者中表現(xiàn)良好（圖6b）。進(jìn)一步分析也發(fā)現(xiàn)評分在具有明顯病理緩解(MPR)的患者中較低(圖6c-d)。此外，研究也評估了Writer-Score和各種免疫檢查點(diǎn)抑制劑(ICIs)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)Writer-Score與大多數(shù)ICIs呈負(fù)相關(guān)(圖6e)。此外，作者還比較了高得分和低得分組的突變譜(圖6f)，發(fā)現(xiàn)NCC隊(duì)列中腫瘤突變負(fù)荷(TMB)與Writer-Score呈負(fù)相關(guān)(圖6g)。接下來為了進(jìn)一步揭示高得分組和低得分組的TME，作者對NSCLC組織進(jìn)行了多重免疫熒光(mIF)及免疫組化染色(圖7a)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)低評分組腫瘤中CD8+ T細(xì)胞的比例要高得多。特別是在預(yù)后較好的低評分組中，未耗竭的CD8+ T細(xì)胞比例明顯較高，而耗竭的CD8+ T細(xì)胞比例不顯著。其他免疫細(xì)胞，包括CD4+ T細(xì)胞和Treg細(xì)胞的比例在低分組和高分組之間無差異(圖7b)。
到這里這篇文章的主要內(nèi)容就介紹完了，文章聚焦RNA修飾writer，對非小細(xì)胞肺癌進(jìn)行了分型及預(yù)后模型的構(gòu)建，并從通路、免疫、拷貝數(shù)及突變多個角度對RNA修飾writer影響非小細(xì)胞肺癌的臨床結(jié)局進(jìn)行了分析。研究的方法都是經(jīng)典的生物信息方法，數(shù)據(jù)也基本是公共數(shù)據(jù)，但關(guān)注的角度及分析思路非常加分，小伙伴們可以參考學(xué)習(xí)。
