100篇泛癌研究文献解读之肿瘤免疫浸润情况

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为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹，加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在：TCGA知识图谱视频教程（B站和YouTube直达）
本研究发表于 Clin Cancer Res. 2018 Aug ，题目是：A Pan-cancer Landscape of Interactions between Solid Tumors and Infiltrating Immune Cell Populations. 系统性的研究了 9,174 tumors of 29 solid cancers 的免疫浸润情况。这些免疫数据都是可以在 https://gdc.cancer.gov/about-data/publications/panimmune 下载的。本来我以为这篇文章做的很简单，以为下载 panimmune 数据就好，但是看了文章的附件，我才知道，我想的简单了。
文献解读属于100篇泛癌研究文献系列，首发于：http://www.bio-info-trainee.com/4132.html

免疫浸润背景知识

肿瘤微环境主要由肿瘤相关成纤维细胞、免疫细胞、细胞外基质、多种生长因子、炎症因子及特殊的理化特征（如低氧、低pH）和癌细胞自身等共同组成，肿瘤微环境显著影响着肿瘤的诊断、生存结局和临床治疗敏感性。微环境中的细胞可以聚成不同类别，而每种细胞与其他细胞间同时存在复杂又显著的相互作用，而且存在一些稳健的细胞浸润模式。
通过免疫组织化学染色或CIBERSORT方法评估免疫细胞浸润。基于LASSO Cox回归模型，从22种免疫特征中选择5种免疫特征构建免疫型。
本文系统性的评估了3个免疫微环境文献，提出来了自己的16个免疫成分的微环境。

数据量情况

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16种免疫细胞浸润情况

作者选择自己使用GSVA算法，流程如下：
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其中GSVA和ssGSEA算法

一致性不错：
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为什么选择16个基因集

这里作者参考了3篇文章：

  • (1) Bindea et al. (2013)
  • (2) Angelova et al. (2015)
  • (3) Charoentong et al. (2017)
    然后还做了两个验证：
  • 在CCLE数据库的RNA-seq数据集验证
  • 在GSE86362数据集Affymetrix 133 Plus 2.0 芯片数据验证
    把TCGA的BRCA癌症里面的TNBC样本去除后的 924个乳腺癌表达数据的GSVA结果如下：
    image-20190506165737289
    根据不同cytotoxic含量可以把癌症样本分成6个immunophenotypes
    其它癌症的immunophenotypes分布情况：
    image-20190506165810459

    TCGA和GTEx的比较

    使用到的GTEx数据如下：
    image-20190506175321350

    ESTIMATE 和CIBERSORT 结果的比较

    首先 CIBERSORT 算法对 TCGA数据的 芯片和测序表达量推断的免疫细胞组分结果一致性并不好。
    所以作者修改了算法，把RNA-seq测序数据转换后适合CIBERSORT 算法，这样相关性就很不错了，如下：
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    不同颜色代表不同免疫细胞组分的比例。

    不同immunophenotypes激活的通路不一样

    前面说到作者根据不同cytotoxic含量可以把癌症样本分成6个immunophenotypes，这个是全文的核心发现，接下来就可以比较不同的immunophenotypes群体的区别。
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    附件

  • Supplementary Material - Supplementary Methods, Supplementary Note, and Supplementary Figures
  • Table S1 - Gene sets representing immune cell populations and cell pathways
  • Table S2 - Details of the meta-processes employed (in Figure 4) in the description of tumor development in the three scenarios of immune infiltration
  • Table S3 - Pan-cancer and per-cancer type GSVA scores for immune populations
  • Table S4 - Immune-phenotypes
  • Table S5 - Enrichment for somatic driver alterations across tumor immune-phenotypes
  • Table S6 - Association of somatic driver alterations with immune populations
  • Table S7 - Results of the GSEA enrichment

    后记

    本文是研究肿瘤免疫的最佳学习素材，尤其是70多页的附件，满满的知识点，希望大家学的开心！
    本文献解读属于100篇泛癌研究文献系列，首发于：http://www.bio-info-trainee.com/4132.html

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