预后模型拿下5+二区神刊也是so easy!中山大学团队：多组学出发，干湿比例9:2，超绝思路好复现，你行你也上!

Hello！沉迷科研的小伙伴们，最近馆长在找文献时又发现了一篇免疫治疗主题的文章。投稿在5分+二区神刊Cancer Cell International上。作者通过多组学分析和实验验证鉴定预测膀胱癌癌症免疫疗法反应的肿瘤特异性T细胞特征。文章干湿结合、思路简单！伙伴们也可以通过这个思路找到疾病的相关性与其潜在参与的基因与通路，很适合硕博复现学习哦~那么现在是不是很想了解一下呢，跟随馆长一起来看看吧！

1、基于 多组学数据和大数据集 ，作者通过分析膀胱癌中的单细胞RNA数据，确定了肿瘤特异性T细胞相关基因。开发了一种用于膀胱癌免疫疗法反应相关的肿瘤特异性T细胞特征（TstcSig），以预测膀胱癌免疫疗法的结果，有利于精确选择可能从免疫疗法中受益的膀胱癌患者。

2、 实验辅助验证 ，作者通过Western blot、多色免疫荧光（MIF）、qRT-PCR和流式细胞术等湿实验验证了TstcSig在肿瘤微环境中的作用。确保了研究结果的可靠性。这种多层次的验证策略，提高了研究的严谨性和可信度。 （看到这里，你们对这篇文章的设计思路有没有一个大概的了解呢？经常看馆长分享的文章的小伙伴肯定不陌生，这种预测模型的思路应用非常广，目前结合一定的湿实验还是能发个不错的分数的，如果你也想复现可以直接联系馆长哦~）

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题目：通过多组学分析和实验验证鉴定预测膀胱癌癌症免疫治疗反应的肿瘤特异性T细胞特征

杂志：Cancer Cell Int

影响因子：IF=5.3

发表时间：2024年7月

后台回复“ 666 ”获取原文献，编号241012

研究背景

肿瘤特异性T细胞在有效的抗肿瘤免疫中起着关键作用。最近的研究表明，肿瘤特异性T细胞与免疫疗法后反应和预后改善相关，目前已经确定了许多预测膀胱癌预后的基因特征。然而，与膀胱癌免疫疗法反应相关的肿瘤特异性T细胞特征（TstcSig）仍在研究中。构建TstcSig可能有助于提供预测膀胱癌免疫疗法反应和预后的生物标志物，并阐明参与抗肿瘤免疫反应的潜在机制。将有助于阐明肿瘤特异性T细胞的转录特征，并精确选择可能从免疫疗法中受益的膀胱癌患者。

数据来源

本研究数据来源主要为作者收集了来自多个数据集的公共单细胞RNA测序、TCR测序、转录组学与患者数据，包括但不限于GEO、 EMBL-EBI 、TCGA数据库中的数据。为研究提供了强大的数据支持。

研究思路

首先作者使用来自GEO数据库的单细胞RNA和TCR测序来筛选膀胱癌中的肿瘤特异性T细胞相关基因。随后，构建了基于5个肿瘤特异性T细胞相关基因的TstcSig，并在多个免疫治疗队列中验证其临床相关性，以预测免疫疗法反应。接着进一步分析探讨了TCGA和GEO数据库中其他队列的膀胱癌患者TstcSig的免疫特性。然后通过泛癌分析显示了TstcSig预后价值的异质性，最后通过Western blot、多色免疫荧光（MIF）、qRT-PCR和流式细胞术分析验证生物信息学分析结果。

研究结果

1. 肿瘤特异性T细胞相关基因的鉴定

作者首先使用单细胞RNA测序和TCR测序探索了肿瘤及其邻近组织中T细胞的转录特征，鉴定了膀胱癌中的肿瘤特异性T细胞（图1A）。发现肿瘤特异性T细胞高表达趋化因子CXCL13、免疫调节因子FOS和JUN以及耗竭标志物TIGIT等（图1B-C）。另外39个hub基因在肿瘤特异性CD4+T细胞、CD8+T细胞中均上调（图1D）。这39个hub基因主要与T细胞激活途径有关，并且癌症中的PD-L1表达和PD1检查点通路富含这39个hub基因（图1E-F)。

图1肿瘤特异性T细胞相关基因的识别

为了进一步确定预后基因，作者通过单变量Cox回归分析，发现8个与膀胱癌患者的总生存期（OS）显著相关的肿瘤特异性T细胞相关基因（图2A）。其中VAMP5、TIGIT、LCK、CHORDC1、CD27和CACYBP的较高表达与免疫治疗更好的预后相关（图2B）。接着作者进一步发现VAMP5、TIGIT、LCK、CD27和CACYBP与T细胞浸润显著相关（图2C）。

图2预后相关基因的识别以及T细胞浸润与基因表达之间的相关性

2. 与抗肿瘤免疫和免疫治疗反应相关的肿瘤特异性 T 细胞特征

作者基于与生存和T细胞浸润相关的五个肿瘤特异性T细胞相关基因构建了TstcSig（图3A）。发现TstcSig与肿瘤纯度、免疫细胞浸润水平、免疫检查点基因表达等免疫特征显著相关，高TstcSig组的肿瘤纯度显著较低，免疫细胞浸润水平较高，免疫检查点基因表达较高（图3B-E）。

图3 TstcSig与抗肿瘤免疫的相关性

之后作者进行了基因集富集分析探索TstcSig高分与低分组之间的差异，发现免疫反应相关途径，包括免疫激活、T细胞激活以及通过PD1阻断进行的癌症免疫治疗，在高TstcSig组中均上调（图4A-C）。TstcSig评分与抑制性免疫检查点和T细胞炎症相关基因呈正相关（图4D）。

图4 TstcSig的功能富集分析以及TstcSig与免疫治疗相关基因之间的相关性

3. TstcSig预测免疫治疗反应及其潜在的生物学作用

作者进一步研究TstcSig与免疫治疗疗效之间的关系（图5A）。发现TstcSig评分与免疫治疗反应、总生存期呈正相关（图5B-C）。鉴于肿瘤突变负荷（TMB）和肿瘤新抗原负荷（TNB）与免疫疗法的益处呈正相关，作者比较了高和低TstcSig组之间的TMB和TNB水平。发现高TstcSig组的TMB和TNB显著高于低TstcSig组（图5G-H）。这些发现表明，TstcSig不仅可以反映肿瘤的免疫原性，还可以预测膀胱癌的免疫疗法反应。

图5 TstcSig预测免疫疗法反应和生物学作用

为了进一步证明TstcSig在免疫疗法反应中的预测价值，作者在另外两个免疫疗法队列中进行验证，发现TstcSig评分与免疫疗法的临床反应呈正相关（图6A-H）。这些结果加强了TstcSig与免疫治疗反应之间的关系。

图6验证TstcSig在多个免疫疗法队列中的验证

4. 与109个T细胞特征的比较

随后作者收集了109个T细胞特征，并对三个免疫治疗队列的总体生存率进行了单变量Cox回归分析。结果表明，与其他109个T细胞特征相比，TstcSig在所有队列中都显示出出色的预测价值（图7A-D）。

图7 TstcSig与109个T细胞特征的比较

5. 使用单细胞和空间转录组学确认TstcSig和T细胞浸润之间的相关性

接着作者从GEO数据库中获得了10名接受免疫治疗的膀胱癌患者的单细胞RNA测序数据，进行分析，鉴定了4种细胞类型：T细胞、NK细胞、B细胞和骨髓细胞（图8A-C）。T细胞在四种免疫细胞类型中具有最高的TstcSig评分显著较高（图8D-E）。进一步利用空间转录组分析，TstcSig与TME中的T细胞浸润呈正相关。

图8 TstcSig与T细胞浸润的相关性分析

6. TstcSig的泛癌预后分析

为了探索TstcSig在不同癌症类型中的异质性，作者分析了TCGA数据库中涵盖33种肿瘤类型的RNA-seq数据（图9A）。结果显示，除DLBC之外，TstcSig与33种癌症类型中的T细胞浸润呈正相关（图9B-C）。并且发现TstcSig与KIRP和UVM的不良预后相关，而与UCEC、CESC、SKCM和HNSC的良好预后相关（图9D-E）。这些结果强调了大多数癌症类型中TstcSig和T细胞浸润之间的正相关性，并证明了TstcSig在不同癌症类型中的异质预后价值。

图9 TstcSig异质性及其在人类癌症中的预后价值

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