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今天給大家分享一篇2022年12月14日發表在Frontiers in Immunology上，脂肪酸代謝與胃癌免疫微環境變化有關的文章。
Fatty acid metabolism is related to the immune microenvironment changes of gastric cancer and RGS2 is a new tumor biomarker
脂肪酸代謝與胃癌免疫微環境變化有關，RGS2是一種新的腫瘤生物標志物
一．研究背景
胃癌是最常見的惡性消化系統腫瘤之一，具有異質性高、預后差的特點。肝臟是胃癌腫瘤最常受轉移的器官，肝轉移后，生存率僅為20%。近年來胃癌新輔助化療和免疫治療的發展，在一定程度上改善了胃癌的診斷和預后，但仍需進一步改善。為此，需要開發新的腫瘤標志物、治療靶點和治療策略。
越來越多的證據表明，脂質代謝（脂肪酸代謝）的改變是癌細胞的標志和代謝表型。阻斷脂質對癌細胞的供應對癌細胞的生物能學、膜生物合成和細胞內信號轉導有重要影響。對胃癌腫瘤微環境代謝變化的研究可能會提供一個新的標志物或治療靶點，以改善胃癌的預后和治療。
近年來，抑制脂肪酸合成作為一種潛在的癌癥治療策略引起了人們的關注，但尚未在臨床實踐中實施。脂質代謝在胃癌中的作用此前也未被廣泛研究。因此，作者在此對脂肪酸紊亂相關基因在胃癌中的表達及其意義進行了深入研究。鑒定了胃癌中脂肪酸代謝相關基因的差異表達，并基于一致性聚類分析確定了兩個亞型。通過對不同亞型的差異表達基因進行單因素Cox回歸分析，構建預后特征（FRAS）模型，并將其作為胃癌的潛在分子標記物，以識別免疫浸潤和基因組不穩定性模式。通過FeaturePlot可視化顯示模型基因在細胞群中的表達和分布，驗證了模型的準確性。隨后選擇“核心基因”RGS2進行后續實驗驗證，評估RGS2蛋白表達水平與胃癌患者預后的關系。最后，作者還討論了RGS2基因在多種癌癥類型中的生物學意義，以充分了解脂肪酸代謝在胃癌中的作用，為有效治療提供理論依據。
二．研究結果
1、脂肪酸相關基因在腫瘤組織中的差異表達及其生物學功能
作者從TCGA-STAD隊列中獲得的373個STAD腫瘤樣本和32個癌旁樣本進行差異基因分析，共發現3857個差異表達基因。通過與脂肪酸相關基因集取交集，共鑒定出78個脂肪酸相關的差異表達基因（圖1A，B）。蛋白質相互作用網絡表明HSP90AA1、EPHX2、ACOX2、ACADM、ACLY等基因在網絡中具有較高的連通性（圖1C）。隨后，作者根據差異表達脂肪酸代謝相關基因的表達水平之間的相關性，將這些基因分為三組（圖1D）。作者還發現這些基因主要富集在參與長鏈脂肪酸代謝、脂肪酸生物合成、類二十烷代謝、烯烴代謝和不飽和脂肪酸代謝等通路中（圖1E-H）。
2. 基于脂肪酸代謝相關基因的分子亞型鑒定
作者根據78種不同脂肪酸代謝相關基因的表達模式，對TCGA胃癌數據中的腫瘤樣本進行一致性聚類，以確定表達模式相似的亞型。根據一致性聚類的結果圖，作者將這些樣本分為兩個亞型（圖2A-C）。并且發現不同亞型患者的生存時間存在顯著差異，Cluster2患者的預后較Cluster1患者差（圖2D）。此外，作者利用ssGSEA計算血管生成相關通路的評分，發現不同脂肪酸代謝相關分子亞型之間的血管生成相關通路得分存在顯著差異（圖2E）。并且，也在HE染色的胃癌組織中，也觀察到大量血管富集（圖2F）。隨后，作者也觀察到這兩個亞型中，免疫細胞浸潤、免疫評分、基質評分和腫瘤純度具有顯著差異（圖2G、2H）。
3. 脂肪酸代謝相關預后特征（FARS）的構建與外部獨立驗證集驗證
作者在兩個亞型之間共鑒定出515個差異表達基因。根據單因素Cox回歸分析發現有146個基因與總體生存相關。隨后，使用LASSO-Cox回歸分析后篩選出8個基因構建脂肪酸代謝相關預后signature（圖3A-C）。
作者為每位患者計算評分并發現高評分患者的生存概率顯著低于低評分患者（圖3D, E）。隨后，進行了時間依賴性ROC分析，1年的AUC為0.627, 2年的AUC為0.643, 3年的AUC為0.631，說明該模型具有較好的預測效果（圖3F）。在單因素Cox分析中，脂肪酸代謝相關評分與生存顯著相關。在校正其他混雜因素后，多因素Cox分析顯示該評分為獨立預測因子（圖3G）。
為了驗證模型的穩定性，作者還在GSE13861數據集和GSE26899數據集上計算了各樣本的評分，發現與TCGA的結果一致，評分高的患者生存概率低于評分低的患者（圖3H, I, L, M）。此外，預后模型顯示，GSE13861數據集的1年AUC為0.695,2年AUC為0.667,3年AUC為0.685（圖3J）， GSE26899數據集的1年AUC為0.705,2年AUC為0.676,3年AUC為0.658（圖3N）。在驗證集中，單因素Cox分析表明評分與總體生存存在顯著相關性；多因素Cox分析顯示評分為獨立預測因子（圖3K, O）。
4. FARS與腫瘤的臨床特征相關
作者發現幽門螺桿菌感染患者的評分明顯高于未感染的患者，并且腫瘤等級越高，評分越高，預后越差（圖4A）。CIBERSORT算法評估的免疫細胞浸潤顯示， Mast_cells_activated、Dendritic_cells_resting和Macrophages_M0，與FARS評分顯著相關（圖4B）。并且發現免疫檢查點基因 CD276、CTLA4、PDCD1、PDCD1LG2在高評分組的表達水平明顯較高（圖4C）。隨后，作者發現FRAS評分與EMT2、EMT3和PanFTBRS顯著相關，而PanFTBRS促進胃癌細胞的EMT過程（圖4D）。作者還進一步評估FRAS評分與化療耐藥的關系，并使用prophetic包計算高FRAS和低FRAS的化療耐藥差異，發現高FRAS組與低FRAS組bortezomib、elesclomol和nilotinib的IC50值存在顯著差異，低FRAS組化療效果更強（圖4E）。
5. 單細胞數據集分析
使用胃癌的單細胞數據集（GSE142750），基于t-SNE分析對細胞進行分組和注釋。共107597個細胞被分成13個簇，最后注釋為內皮細胞和成纖維兩個細胞類型（圖5A）。然后，將每個聚類中排名前5位的標記基因聯合，繪制熱圖，未檢測到所構建模型中包含的基因（圖5B）。
利用Feature plot顯示模型基因在細胞群中的表達和分布。結果顯示，RGS2和DUSP1在細胞群中顯著表達，CXCR4、SLCO2A1和FNDC1三個模型基因表達微弱，說明這兩個顯著表達的模型基因可以作為癌癥的標記基因（圖5C）。
6. RGS2在胃癌中的生物學意義
作者發現胃癌中RGS2的高表達與較短的生存時間顯著相關（圖6A）。TME評分顯示，RGS2高表達與stomalscore、immunscore、estimatscore呈正相關，表明免疫反應較差（圖6B）。免疫細胞浸潤相關分析顯示，22種免疫細胞中10種免疫細胞的表達與RGS2的表達相關（圖6C）。作者基于臨床病理特征分析發現，RGS2高表達代表惡性程度較高（圖6D, E）。隨后，作者分析了RGS2表達水平與免疫檢查點相關基因的關系（圖6F）。作者還發現，RGS2高表達組腫瘤突變負荷較低，增加了患者接受免疫檢查點抑制劑獲益的難度（圖6G）。并且，作者發現RGS2高表達組的TIDE評分明顯高于低表達組（圖6H）。這也說明RGS2高表達更容易導致免疫功能障礙和免疫排斥反應。最后，作者檢測了GES-1胃粘膜細胞和AGS、HGC-27、MKN-1、MKN-45胃癌細胞系中RGS2 mRNA和蛋白的表達水平。他們發現RGS2在胃癌細胞系中的表達在mRNA水平和蛋白水平上均高于GES-1（圖6I）。免疫熒光染色顯示RGS2在胃癌細胞株AGS和MKN45中均有高表達，且大部分位于細胞質中（圖6J）。為了驗證RGS2在胃癌中的表達，作者通過免疫組化染色發現，RGS2在胃癌的不同臨床分期均有不同程度的表達，且隨著分期的增加，RGS2累積越多（圖6K）。
7. RGS2在其他癌癥類型中的生物學意義
作者進行泛癌分析，發現RGS2在多種腫瘤類型中均有表達（圖7A, B）。并且發現RGS2的表達與BLAC、KIRC、LIHC、SKCM、STAD、THCA和THYM的總生存時間顯著相關（圖7C）。RGS2的表達與無病生存期（DFS）之間也沒有顯著差異（圖7D）。RGS2的表達與疾病特異性生存在ACC、BLCA、KIRC、PRAD、SKCM、STAD、THYM中存在相關性（圖7E），RGS2的表達與無進展生存在ACC、KIRC、THYM中也存在顯著相關性（圖7F）。作者分析RGS2與TMB,MSI之間的相關性,并發現它在TGCT,STAD, PAAD, COAD,CESC中存在顯著相關性,這表明它可以檢測上述腫瘤的免疫治療（圖7G,H）。最后，作者還發現RGS2在大多數腫瘤中與免疫細胞浸潤水平密切相關，提示RGS2在腫瘤微環境中參與了腫瘤免疫應答的調節（圖7I）。
三、總結
這篇文章到這就分享結束了，是不是思路超級簡單！！！作者以比較火熱的脂肪酸代謝與腫瘤的關系作為切入點，結合TCGA與GEO胃癌bulk轉錄組數據以及單細胞轉錄組數據開發了FRAS評分系統，并篩選到了胃癌的新靶點RGS2，隨后研究該基因在泛癌中的生物學意義。還等什么，大家趕快行動起來！！！
