IF=8.86|肝癌免疫相关lncRNA预后标志物文献解读
文章发表在Molecular Therapy Nucleic Acids（IF: 8.86）
Immune-Related lncRNA to Construct Novel Signature and Predict the Immune Landscape of Human Hepatocellular Carcinoma
背景介绍
1.尽管肝细胞癌 (HCC) 发生率与死亡率很高，其致病因素繁多，但HCC 的药物治疗也取得了相当大的进展，尤其是免疫检查点抑制剂 (ICI)
2.lncRNA 与 DNA、RNA 和蛋白质相互作用并表现出增强或抑制作用。正常发育和肿瘤发生（如 HCC）都涉及 lncRNA 的调节
3.专注于肿瘤免疫浸润的特征在癌症的诊断、评估和治疗中显示出有希望的预测和预后价值
数据分析思路
- 从TCGA数据库获得LIHC基因表达谱数据，ensemble获得gtf文件，根据注释文件得到lncRNA的表达数据；从ImmPort获得免疫相关基因
- 对lncRNA以及免疫相关基因做相关性分析，筛选r>0.4且p<0.001的lncRNA为免疫相关lncRNA（irlncRNA）
- 针对irlncRNA基于肿瘤组织与正常组织做差异表达分析，筛选logFC>1.5且FDR<0.05的irlncRNA为差异irlncRNA（DEirlncRNA）
- DEirlncRNA一一配对构建0-1矩阵筛选0或1>20%的对为候选DEirlncRNA对
- 候选DEirlncRNA对做单因素回归分析以及修正的lasso回归（10倍交叉验证，随着随机刺激因素的1000次循环），筛选出现次数>100的DEirlncRNA对
- 获得的DEirlncRNA对做多因素cox回归从而得到风险模型
- 计算每一个DEirlncRNA对的AUC值，最大AUC值的DEirlncRNA对为选择模型，绘制一年，三年，五年的ROC曲线，其中在五年的ROC曲线中，确定最大拐点，并将其作为风险分数的分界点，由此划分高低风险组
- 对此DEirlncRNA对构成的风险模型进行临床特征评估，免疫浸润评估以及化疗药物敏感性评估。
结果
1.DEirlncRNA的热图和火山图（A，B）；多因素cox回归后得到的风险模型（C）
2.计算36个DEirlncRNA对的AUC值并绘制曲线（A）；AUC值最大的DEirlncRNA对的ROC曲线（B）；该DEirlncRNA对的一年，三年，五年ROC曲线（C）；比较五年ROC曲线与其他临床特征（D）；AIC值确定ROC曲线最大拐点（E）
3.根据确定的分界点划分高低风险组，绘制生存曲线（C）以及生存时间状态散点图（A，B）
4.条形图 (A) 连同散点图显示 (B) T 分期、(C) M 分期、(D) 肿瘤分级、(E) 临床分期和 (F) 生存状态与 riskScore 之间的关联。（G）单因素及多因素回归分析结果
5.高风险组与巨噬细胞、单核细胞和 CD8 + T 细胞等肿瘤浸润性免疫细胞呈正相关，而它们与成纤维细胞和 CD4 + T 细胞呈负相关（A）；（B-E）风险模型与 ICI 相关生物标志物（CTLA4、HAVCR2、LAG3、PDCD1）的相关性；（F）化疗药物（阿霉素、丝裂霉素、顺铂、长春碱）治疗肝细胞癌的疗效与风险模型之间的关联
延伸阅读
- 发表于 2022-01-07 10:00
- 阅读 ( 2224 )
- 分类：文献解读
