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昨天推送的5+純生信數據挖掘，后臺小伙伴爆滿。今天繼續鼓鼓勁，給大家看下10+的純生信是什么樣子的。文章發表在CIR，一區，影響因子11。
研究的是B細胞和免疫球蛋白對膀胱癌免疫治療的影響。涉及的數據包括TCGA和一套膀胱癌免疫治療的隊列。這個思路呢，對數據要求的門檻更為高級，生信人經過整理，有免疫治療公開隊列的數據包括皮膚黑色素瘤、腎透明細胞癌、食管癌、肺癌、肝癌、膀胱癌 、間皮瘤、乳腺癌、胃癌、 結直腸癌、直腸癌、前列腺癌、膠質瘤（高低都有）、大顆粒淋巴細胞白血病等。這個思路換個癌型，再加點分析，二區，7+不成問題。如果有對這個思路感興趣的，歡迎添加微信直接咨詢。
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生信人，專注醫學科研
腫瘤浸潤性B細胞和免疫球蛋白（Ig）在腫瘤微環境（TME）和免疫治療反應均起到重要作用。腫瘤內B細胞產生的IgG抗體會驅動ADCC并增加樹突狀細胞的抗原呈遞。B細胞可以作為抗原特異性抗原呈遞來調節Th細胞的行為。然而，有關膀胱癌中B細胞在TMB中的作用還不是十分清楚。今天給大家介紹一篇2022年1月發表在CANCER IMMUNOLOGY RESEARCH（IF:11.151）上的文章。Accounting for B-cell Behavior and Sampling Bias Predicts Anti–PD-L1 Response in Bladder Cancer（根據B細胞行為和采用偏差預測膀胱癌抗PD-L1治療反應）。這篇文章作者研究了膀胱癌患者腫瘤內免疫球蛋白組成。其研究表明高IgG1/IgA比例與患者生存期較長，對抗PD-L1治療有反應，浸潤性免疫細胞中細胞毒性發生率高，TCR信號轉導增加等有關。此外，作者基于B細胞，NK細胞和T細胞特征構建預測抗PD-L1反應的特征。
結果：
1.數據集獲取
從GDC獲取TCGA-BLCA的FPKM數據集，共包括433例樣本。從European Genome-Phenome Archive獲取IMVigor210數據集。
2.免疫球蛋白亞型組成
首先，作者計算TCGA-BLCA數據集中不同亞型患者的IgG/IgA比例。對于Basal squamous亞型來說，IgG/IgA比例-高的亞組總生存期較高。結合IgG克隆性和IgG/IgA比例，對于Basal squamous亞型來說，免疫球蛋白克隆性-低和IgG/IgA-高的亞組總生存期最高而免疫球蛋白克隆性-高和IgG/IgA-低的亞組總生存期最低（圖1A-1C）。
3.IgG/IgA表達比例與細胞毒性免疫特征的相關性
接下來，為了鑒定與IgG1/IgA表達比例-高有關的免疫過程。作者基于IgG1/IgA比例將Basal squamous患者分組并進行差異分析。TCR信號，CD8+ T細胞活化，NK細胞介導的細胞毒性，IL21介導的信號轉導，免疫檢查點，B細胞受體信號轉導和細胞凋亡等富集與IgG1/IgA-高亞組中。此外，IgG1/IgA比例-高于細胞毒性基因表達水平增加有關，表明1型T細胞應答與IgG1亞型轉換有關。
4.CD8+ 效應T細胞特征和IgG1/IgA的預后價值
已有研究構建了基于CD8+ 效應T細胞相關的基因特征預測抗PD-L1免疫治療反應。作者應用CD8+ T細胞特征預測TCGA-BLCA的Basal squamous亞組，結果表明CD8+ T細胞高表達與患者生存較好有關。此外，結合CD8+ T細胞和IgG1/IgA比例的生存分析表明，CD8+ T細胞-高和IgG1/IgA-高的患者生存較好（圖1D-1F）。
5.預測生存期和免疫治療反應
接下來，作者使用CD8+ T細胞特征和IgG1/IgA比例預測IMVigor210數據集的抗PD-L1免疫治療反應。IMVigor210數據集的樣本共包括三種免疫亞型，分別為沙漠型，排斥性和炎癥型。首先，作者研究三種免疫亞型中的IgG1/IgA比例，IgG1/IgA比例與IMVigor210數據集總生存期的關系，Ig克隆性與Basal squamous亞型的總生存期的關系，結合IgG1/IgA比例和Ig克隆性與IMVigor210數據集總生存期的關系（圖3A-3D）。其次，作者研究三種免疫亞型中的CD8+ T細胞特征水平，CD8+ T細胞特征水平與IMVigor210數據集總生存期的關系，結合IgG1/IgA比例和CD8+ T細胞特征水平與IMVigor210數據集總生存期的關系（圖3E-3L）。最后，多因素Cox比例風險回歸分析表明IgG1/IgA比例和CD8+ T細胞特與IMVigor210數據集的獨立預后因子。
6.預測抗PD-L1免疫治療反應的模型
為研究PD-L1水平的預后價值，作者使用ICA計算腫瘤區域內PD-L1+免疫細胞的百分比構建IC打分。結果表明，IC打分的AUC為0.62，IC2+組的總生存期最高而IC0組的總生存期最低（圖4）。
隨后，作者研究CD8+ T細胞特征的預后價值。首先，作者使用原始CD8+ T細胞特征和隨機森林方法構建模型。該模型的AUROC為0.57±0.02，F1值為0.344±0.06（圖5A-5C）。其次，作者使用標準化后的CD8+ T細胞特征和隨機森林方法構建模型。該模型的AUROC為0.7±0.03，F1值為0.465±0.05（圖5D-5F）。最后，作者進一步使用標準化后的CD8+ T細胞特征構建模型。作者對CD8+ T細胞特征進行特征選擇，根據特征重要性選擇了4個基因（CXCL9,CXCL10,CD8A和GZMB），還排除了沒有顯著預后價值的特征（免疫球蛋白克隆性，IL21R和CD80）。構建該模型的特征主要包括CXCL9，CXCL10，CD8A，GZMB，IgG1/IgA比例，KLRC2，KLRC3，KLRC4，IL21，GNLY和TGFB1。將該模型命名為PRIMUS，其AUROC為0.81±0.04，F1值為0.495±0.05（圖5G-5I）。
7.特征重要性和互作分析
使用SHAP研究PRIMUS模型的特征重要性，排名前三的特征為CD8+ T細胞，GNLY和NK（圖6A和圖6B）。使用SHAP研究PRIMUS模型的特征相互作用，IgG1/IgA比例結合IL21高表達的預測效果更高，CD8+ T細胞和IL21高表達具有互相作用（圖6C和6D）。
8.預測沙漠亞型患者的免疫治療反應
由于在三種腫瘤免疫表型中，使用CD8+ T細胞特征，TGFβ反應特征和TBM都很難預測沙漠亞型患者的免疫治療反應。因此，作者使用IMVigor210數據集訓練PRIMUS模型，PRIMUS模型可以準確預測沙漠亞型患者的免疫治療反應（圖7）。
9.模型驗證
由于免疫治療反應會影響患者的生存情況，作者使用PRIMUS預測未接受免疫治療的膀胱癌患者的總生存期。結果表明，TCGA-BLCA患者的總生存期與PRIMUS打分顯著相關。
結論：
目前，在參與膀胱癌患者生存和免疫治療反應的生物學過程的研究還很少。本研究通過研究B細胞和免疫球蛋白（Ig）等特征在BLCA作用構建PRIMUS模型，該模型可以準確預測膀胱癌患者的免疫治療反應和總生存期。小編認為本篇文章能發高分的關鍵在于第一，作者著眼于B細胞和免疫球蛋白（Ig）等特征構建模型而不是常規的對數據進行差異分析，一致性聚類和生存分析等構建預后模型；第二，作者使用了一些機器學習算法，例如隨機森林和SVM并對特征重要性進行了分析；第三，作者構建的PRIMUS模型不僅可以預測患者免疫治療反應并且在預測患者總生存期方面也具有較高準確性。
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