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大家好呀，今天分享的文章題為通過綜合分析bulk和scRNA-seq數據識別和驗證一種預測肺腺癌預后和免疫治療的肌肉衰竭指數，于今年一月發表在《Frontiers in Immunology》（IF = 8.786）上，文章有許多創新之處，讓我們一起學習一下吧！
一、背景與摘要
肺腺癌（lung adenocarcinoma（LUAD））患者的運動因子的產生與運動的有益作用呈正相關。骨骼肌響應急性和慢性運動時釋放運動因子，這些運動衍生分子通過內分泌、旁分泌、自分泌途徑參與多系統調節反饋，如葡萄糖維穩、肌肉功能和抗炎反應等。然而，我們對運動介導的基因、運動因子、腫瘤微環境與腫瘤預后之間的關系知之甚少。根據前人的研究結果，有四個基因（BDNF、FNDC5、IL15、MSTN）作為與體育鍛煉和骨骼肌密切相關的基因，被發現直接或間接影響腫瘤的發生和預后，我們的研究主要集中在這四個基因上。
本研究提出了一種基于肌肉衰竭相關基因的新評分系統。首先，作者對數據集GSE131907進行單細胞分析，鑒定出了8個細胞亞群，發現在腫瘤細胞中4個肌肉衰竭相關基因顯著增加。其中IL15廣泛分布于免疫細胞群中。使用LASSO算法創建了基于10個肌肉衰竭相關基因的肌肉衰竭指數（Muscle failure index（MFI））模型，MFI是總生存期（OS）的獨立預后因素。在單細胞數據集中計算MFI，其中高MFI的細胞比低MFI的細胞接收和發送更多的信號。兩種亞型的生物學功能分析顯示，低MFI組具有較強的抗腫瘤免疫活性，而高MFI組的腫瘤細胞具有較強的代謝和增殖活性。最后，作者系統地評估了LUAD患者的免疫細胞活性和免疫治療反應，發現低MFI組對免疫治療更為敏感。
二、數據介紹
單細胞轉錄組數據：GSE131907，共挑選了29個樣本（包含正常肺組織、早期、晚期和腦轉移癌病例）；
TCGA-LUAD患者的轉錄組RNA測序數據、Mutect2突變數據、Humanmethylation450陣列、拷貝數變異（CNV）數據及相應的臨床資料共492個樣本。原始FPKM測序數據經TPM歸一化后作為訓練隊列。
從GEO中收集了三個成熟的LUAD隊列：GSE30219（Affymetrix HG-U133 Plus 2.0）；GSE72094（Rosetta/Merck Human RSTA Custom Affymetrix 2.0），GSE72094（Illumina HumanWG-6 V3.0 Expression Beadchip）。使用SVA包去除批次效應后共使用615個具有完整臨床信息的LUAD數據作為驗證隊列。
具有完整臨床信息和轉錄組數據的免疫治療隊列：298名接受抗PD-L1免疫治療的晚期尿路上皮癌患者的隊列（Imvigor210），以及27名接受PD1治療的非小細胞肺癌（NSCLC）患者的隊列（GSE1352222）。
三、結果
1、LUAD中肌因子基因表達譜的鑒定
本研究主要集中在4個肌因子/運動因子基因（BDNF、FNDC5、IL15、MSTN），在TCGA-LUAD訓練集顯示這4個基因在腫瘤組織和正常組織中顯著差異表達，FNDC5在腫瘤組表達下調，而BDNF、IL15和MSTN在腫瘤中表達上調。作者分析了4個肌因子/運動因子基因的相關性，發現BDNF與其它3個基因沒有顯著相關，而IL15與FNDC5呈負相關，與MSTN呈正相關；MSTN和FNDC5呈正相關。隨后，發現IL15和MSTN是LUAD患者OS的有利因素，而FNDC是LUAD患者OS的不利因素。BDNF對生存率沒有顯著影響。對單細胞數據集分析注釋共鑒定了8個細胞亞群發現這4個基因在腫瘤細胞中明顯增加，而且IL15在免疫細胞群中廣泛分布（圖1）。
2、4個肌因子/運動因子基因的表達與LUAD患者的不良預后和免疫逃逸相關
作者分析四個基因mRNA表達與淋巴結轉移、臨床分期、ki67陽性的相關性，發現這4個基因的高表達與LUAD患者的腫瘤進展相關。接下來，對4個基因的表達和患者的生存期進行分析，發現IL15和MSTN高表達、FNDC5低表達的患者生存期較長，而BDNF對生存期無顯著影響。通過免疫熒光檢測了腫瘤組織中PD1和CTLA4的染色強度，并分析了4個基因的mRNA水平與PD1和CTLA4染色熒光強度的相關性。結果顯示，BDNF、IL15、MSTN的高表達與PD1和CTLA4的高熒光強度相對應，而FNDC5的表達與PD1和CTLA4的熒光強度呈負相關（圖2）。
3、肌肉衰竭指數（MFI）模型的構建與驗證
相關性分析確定與4個基因顯著相關的共884個肌肉衰竭相關基因。cox回歸分析確定了56個具有顯著預后療效的肌肉衰竭相關基因，利用這56個基因構建模型。在所有組合中，發現10個基因的模型是最穩定的，使用MFI來區分高風險和低風險患者，生存分析顯示，高危組患者的生存率低于低危組。該模型在1年、3年和5年時的AUC值分別為0.743、0.716和0.67（圖3）。
4、評估MFI的預測獨立性
首先采用單因素Cox和多因素Cox回歸方法分析了癌癥患者的風險評分、臨床特征與預后之間的關系。兩種分析結果都顯示MFI是OS的獨立預后因素。通過列線圖量化LUAD患者的風險評估，結果顯示，列線圖模型在1年、3年和5年時具有良好的穩定性和準確性。tROC分析表明，與臨床特征相比，列線圖模型是最好的預測方式。然后作者進一步進行了決策曲線分析（Decision curve analysis（DCA））來評估列線圖模型的決策效益，結果表明列線圖適用于LUAD患者在1年、3年和5年的風險評估（圖4）。
5、單細胞數據中MFI評分
作者對單細胞數據計算MFI評分，結果顯示MFI主要分配在特定的惡性細胞組和大多數免疫細胞中。根據MFI將惡性細胞分為高MFI組和低MFI組。通過對細胞進行細胞通訊分析發現，高MFI組的細胞進行細胞互作最多。最后對細胞間通信的特定通路分析，發現與低MFI組相比，高MFI細胞在GDF、VEGF、SEMA3和UGRP1通路中表現出更強的活性，高MFI細胞可能在癌癥增殖、代謝和血管生成中更為活躍。（圖5）
6、兩種亞型生物學功能的差異
通過對高低MFI兩組進行差異基因的分析，得到806個基因，其中607個在高MFI組上調，199個在低MFI組上調。功能富集分析顯示，高MFI組上調的基因主要調控細胞周期和Gap連鎖通路，而低MFI組上調的基因主要調控造血細胞譜系、炎癥反應、細胞粘附、B細胞受體、T細胞受體和淋巴細胞遷移。這些結果證實了低MFI組具有較強的抗腫瘤免疫活性，而高MFI組的腫瘤細胞往往具有較強的代謝和增殖活性，這可能是導致兩組間預后差異的原因之一（圖6）。
7、評估了MFI與免疫浸潤之間的相關性
首先，作者從免疫活性方面評估了MFI，結果顯示，高MFI組的髓系免疫、PD-L1和IDO1均顯著升高，并與MFI呈正相關。相反，除MHC I類和癌旁免疫外，所有免疫通路活性均顯著升高，幾乎所有免疫檢查點均與MFI呈負相關，并在低MFI組中增強。從免疫浸潤的角度評估MFI發現高MFI組腫瘤純度增加，而低MFI組基質細胞和免疫細胞增加。最后，作者分析了與腫瘤特異性抗原相關的4個指標，結果顯示，MFI與HRD評分、Indel新抗原與SNV新抗原呈負相關，然而腫瘤內異質性與MFI無顯著相關性，提示低MFI組具有更嚴重的染色體不穩定、更多的腫瘤新抗原和更強的免疫活性，提示該組更有可能從免疫治療中獲益（圖7）。
8、MFI與基因組變異的相關性
研究發現，腫瘤突變負荷（TMB）與免疫治療反應有關，這可能是由于體細胞突變產生的突變來源的抗原增加所致。當免疫系統識別出那些含有突變多肽的抗原時，抗腫瘤免疫就會被激活。考慮到TMB的關鍵作用，本文探討了TMB和MFI之間的相關性。作者總結了高MFI組和低MFI組的突變特征，發現MFI與TMB呈負相關，而低MFI組的TMB顯著升高。森林圖顯示了低MFI組中存在突變頻率較高的驅動突變基因。評估CNV和MFI之間的關系發現，低MFI組在染色體臂水平上的擴增和缺失頻率增加（圖8）。
9、低MFI組對免疫治療更為敏感
IPS可以系統地評估癌癥患者的效應免疫細胞活性和免疫治療反應，發現在TCGA和GEO的隊列中，低MFI組的IPS顯著升高。同時，TIDE算法預測MFI水平較低的患者可能對免疫治療有更高的應答率。ROC分析顯示MFI比常用的評價指標更具有優勢。低MFI組的患者對抗pd1/CTLA-4治療治療更為敏感。在一個成熟的免疫治療隊列中構建了MFI，結果顯示在高危組中MFI的生存率明顯更差。然后作者評估了免疫治療隊列中TMB、新抗原和MFI之間的關系，觀察到MFI與TMB和新抗原數量呈負相關，低風險組中TMB和新抗原數量顯著較高，這可能導致PD-L1免疫治療的更好結果。總之，確定了低MFI組對免疫治療更為敏感（圖9）。
四、小結
本文通過對bulk和scRNA-seq數據的系統分析，根據以往的研究報道肺腺癌（LUAD）患者的運動因子的產生與運動的有益作用呈正相關，構建出了和LUAD預后相關的肌肉衰竭指數（MFI）。作者通過篩選和運動因子相關的基因構建模型并研究MFI指數和不同指標以及生存預后之間的關系。本文的亮點在于作者開發了預測患者生存的MFI評分指數模型，并通過數據證明了MFI與生存指數相關。接下來作者通過MFI將患者分成了高低兩組，比較兩組之間功能差異和細胞浸潤比例差異并發現低MFI組對免疫治療更為敏感，這對LUAD精準個性化治療提供了新的思路。最后通過對單細胞數據對結果進行補充，發現了MFI模型相關基因廣泛分布于免疫相關細胞群中，而在惡性細胞中表達較少。
參考文獻：Gu X, Cai L, Luo Z, Shi L, Peng Z, Sun Y, Chen J. Identification and validation of a muscle failure index to predict prognosis and immunotherapy in lung adenocarcinoma through integrated analysis of bulk and single-cell RNA sequencing data. Front Immunol. 2023 Jan 17;13:1057088. doi: 10.3389/fimmu.2022.1057088 . PMID: 36733390 ; PMCID: PMC9888242 .
