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哈嘍！大家好，我是Young Hearts，好久沒有和大家分享文獻啦！今天給大家帶來的這篇文獻是2022年2月7日發表在EBioMedicine上的文章，該文章的題目為Identification of tumour immune infiltration-associated snoRNAs (TIIsno) for predicting prognosis and immune landscape in patients with colon cancer via a TIIsno score model。文章通過鑒定腫瘤免疫浸潤相關的snoRNA（TIIsno）特征，成功開發出TIIsno評分模型，能夠有效預測結腸癌（CC）患者的預后。下邊就讓我們一起學習一下吧！
研究背景
結腸癌（CC）是人類腫瘤相關死亡的主要原因。帶有微衛星高度不穩定(MSI-H)/錯配修復缺陷(dMMR)是免疫檢查點抑制劑治療效果的主要預測因子。然而，在攜帶MSI-H / dMMR的10-15%的結直腸癌（CRC）患者中，只有30-50%可以從免疫治療中受益。除MSI-H/dMMR外，沒有其他編碼基因被鑒定為用于CRC免疫治療的生物標志物。核仁小RNA（SnoRNA）在腫瘤微環境中起著至關重要的作用。同時，腫瘤微環境可以被腫瘤浸潤的免疫細胞塑造，這些免疫細胞控制著免疫治療效果的命運。
研究者開發了一種新的計算框架，用于鑒定腫瘤免疫浸潤相關的snoRNA（TIIsno）特征，以及開發TIIsno評分模型。研究發現，高TIIsno評分與CC預后不良有關。TIIsno評分被認為與大多數免疫細胞的浸潤水平，抑制性免疫檢查點表達水平和免疫評分呈負相關。TIIsno評分是結腸癌患者的獨立預后因素。此外，它可能是一種潛在的生物標志物，有助于篩查免疫治療患者的主要人群。
研究路線
研究結果
1、腫瘤免疫浸潤相關snoRNAs的鑒定
①為了最大限度地提高免疫細胞相關SnRNA的表達水平，研究者篩選了過去10年GEO數據庫中的免疫細胞數據集，并確定了4個數據集（GSE14765、GSE133145、GSE135635、GSE107011）。這些數據集共包含188個轉錄組測序（RNA-Seq）細胞樣本，包括9個主要類別和21個亞分類免疫細胞類型。然后，研究者將所有表達水平大于0的snoRNAs的表達水平排序為候選snoRNAs。
②計算候選snoRNAs的TSI評分，TSI評分較低的SnoRNAs在更多免疫細胞中表達，這表明它們在大多數免疫細胞中起著基本的生物學作用。
③使用不同的TSI截止值來降低維度并篩選出NAS。此外，研究者使用癌癥細胞系百科全書（CCLE）收集了43種結腸癌細胞系的RNA-Seq數據，并對所有腫瘤中的snoRNAs表達水平進行了排名。在0,0.1,0.15,0.20,0.25,0.30和0.35中進行了分析。當達到0.35時，TIIsno評分模型在總生存期（OS）和免疫微環境預測能力方面具有最滿意的AUC（ROC曲線下的面積）。
④在比較免疫細胞和腫瘤細胞系中管家snoRNAs的表達水平后，確定了7種snoRNAs（SNORD59A、SNORD63B、SNORD100、SNORD99、SNORD63、SNORD12C、SNORD19），它們在腫瘤中的表達水平顯著降低，在免疫細胞中的表達水平顯著增加。將這些snoRNAs定義為腫瘤免疫浸潤相關snoRNAs（TIIsno）。
2、TIIsno評分模型的開發
①為了探討腫瘤免疫浸潤相關snoRNA在結腸癌中的作用，研究者使用從TCGA結腸癌患者那里獲得了snoRNA的表達和生存數據，選擇TCGA-COAD-IIIumina-HiSeq作為訓練集，并使用隨機生存森林（RSF）模型。同時，使用surv_cutpoint算法獲得最佳TIIsno分數截止值，確認為9.392。TIIsno評分高于臨界值的患者被定義為高組，而TIIsno評分低于臨界值的患者被定義為低組。
②研究者發現SNORD99和SNORD19的表達水平與TIIsno評分成反比，而SNORD59A、SNORD63B、SNORD100、SNORD63和SNORD12C的表達水平與TIIsno評分成正比。除SNORD99外，其他TIIsno的表達水平在高TIIsno評分組和低TIIsno評分組之間存在顯著差異。
③TIIsno評分模型的生存分析顯示，高TIIsno評分組的預后比低TIIsno評分組差（圖2b），HR:5.385（2.561-11.319），多變量COX回歸分析P<0.001（圖2d）。此外，3年生存率和5年生存率的ROC曲線下預測面積（AUC）分別為0.81和0.82，表明TIIsno評分模型具有相當大的預測能力（圖2c）。
3、低TIIsno評分形成結腸癌炎癥微環境
①為了評估TIIsno在結腸癌免疫微環境中的作用，研究者探討了TIIsno與（1）免疫細胞浸潤和（2）免疫檢查點之間的關系。分析表明，14種腫瘤免疫浸潤細胞與TIIsno評分之間存在顯著相關性。所有類型的腫瘤免疫浸潤細胞均呈負相關，CD56dim自然殺傷細胞除外，后者呈正相關。9個免疫檢查點的表達水平與TIIsno評分之間存在相關性。9個檢查點均呈負相關。
②為了進一步比較高TIIsno評分組和低TIIsno評分組之間腫瘤免疫浸潤細胞的差異，研究使用歸一化富集評分算法。結果表明，高TIIsno評分組中11個免疫細胞的活化水平顯著下降。基于TIIsno評分與免疫檢查點的相關性分析，進一步分析了高TIIsno評分組和低TIIsno評分組免疫檢查點的表達情況。然而，結果顯示了與先前的分析不同的結果，因為只有6個免疫檢查點的表達水平在高TIIsno評分組之間顯著不同。
4、TIIsno 評分是免疫治療反應的潛在生物標志物
為了進一步探討TIIsno與免疫療法之間的關系，研究者分析了TIIsno評分與（I）免疫評分，（II）MSI狀態，（III）新抗原，（IV）腫瘤突變負荷（TMB）和（V）免疫亞型之間的關系。研究者發現TIIsno評分與免疫評分和MSI狀態相關，而高TIIsno評分組和低TIIsno評分組的新抗原，TMB和免疫亞型沒有顯著差異（圖 4）。TIIsno 評分與免疫評分呈負相關，高 TIIsno 評分組的免疫評分低于低 TIIsno 評分組（圖 4a-b）。此外，MSI-H患者的TIIsno評分低于MSI-L和MSS患者。這些發現表明，TIIsno評分可能是免疫治療反應的潛在生物標志物。
5、TIIsno在結腸癌中的可能機制
①為了探索TIIsno可能的生物學功能和機制，研究者進行了GO分析。在GO分析中，研究者發現總共78種生物學功能之間存在差異，其中大多數與免疫相關。在高TIIsno評分組中，75項生物學功能下調，而3項生物學功能上調。在高TIIsno得分組中，“白細胞介素1介導的信號通路負調控”被下調到最大程度，而“T細胞受體基因的體細胞多樣化”被上調到最大程度（圖 5a）。
②為了探索TIIsno在結腸癌中的其他作用，選擇了50種標志性的癌癥通路來計算通路激活的程度，并使用基因集變異分析（GSVA）豐富它們。結果顯示，兩個TIIsno評分組之間有26個標志性途徑不同。只有 3 個標志性通路在高 TIIsno 評分組中具有更大的激活度，而其他 23 個在低 TIIsno 評分組中具有更高的激活度（圖 5b）。
6、TIIsno評分模型的驗證隊列
①為了驗證TIIsno評分模型在結腸癌中的作用，研究者選擇了另外兩個獨立的數據集進行分析（TCGA-COAD-IIIumina-GA隊列，Xiangya real-world隊列）。基于兩個數據集的生存分析表明，高TIIsno評分組的預后較低TIIsno評分組差，這與訓練集的結果一致。在TCGA-COAD-IIIumina-GA隊列中，3年生存率和5年生存率的AUC分別為0.87和0.89，高于訓練集的結果。在Xiangya real-world隊列中，3年生存率和5年生存率的AUC分別為0.71和0.80，結果與訓練集中的發現大致相同。生存分析驗證證明TIIsno評分模型是結腸癌的一個重要獨立預后因素。
②為了評估TIIsno評分模型對免疫治療反應的預測價值，研究者選擇了CD274和CTLA4這兩個被批準用于臨床治療的免疫檢查點，以進一步驗證該模型。從湘雅真實世界隊列的69名患者中收集了病理組織。組織用于制造組織陣列和免疫組織化學染色。結果表明，與高TIIsno評分組相比，CD274和CTLA4在低TIIsno評分組中均具有高表達，進一步研究證實，TIIsno評分低的患者比TIIsno評分高的患者更有可能從免疫治療中受益。因此，TIIsno評分可能是免疫治療反應的潛在生物標志物。
本文小結
結腸癌（CC）是全球腫瘤相關死亡的主要原因。SnoRNA在腫瘤微環境中起著至關重要的作用。腫瘤微環境可以由腫瘤浸潤的免疫細胞塑造，這些免疫細胞控制著免疫治療效果的命運。研究者啟動了一種新的計算框架來識別腫瘤免疫浸潤相關的snoRNA（TIIsno）特征，并通過對21個純化的免疫細胞系，43個結腸癌細胞系和三個數據集（訓練，測試，真實世界驗證集）的綜合snoRNA分析分析開發了TIIsno評分模型。
研究者發現高TIIsno評分與CC預后不良有關。TIIsno評分被認為與（I）大多數免疫細胞的浸潤水平，（II）抑制性免疫檢查點表達水平和（III）免疫評分呈負相關。這些發現與MSI-H患者TIIsno評分較低的觀察結果相結合，表明TIIsno評分較低的患者可能對免疫治療有更好的反應。本文構建的TIIsno評分模型是一種新的潛在的免疫治療反應生物標志物，可以有效預測CC患者的預后。
