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我們不難發現，在當前關于免疫相關基因signature的識別與開發的研究中，大多數研究者更傾向于關注蛋白質編碼基因，因為這更方便大家去刻畫其功能并且去做相應的實驗驗證。而在我們人類基因組中，有超過98%的基因是落在非編碼區的，這是個不爭的事實。其中長鏈非編碼RNA（lncRNAs）是比較典型的一類具有功能性的非編碼RNA。事實上，積累的研究已經表明了lncRNAs與腫瘤發生、進展、預后、耐藥和敏感性密切相關。值得注意的是，新的證據也報道了lncRNAs的基本作用，包括炎癥反應、免疫細胞的分化和效應功能，腫瘤免疫微環境以及癌癥免疫療法。今天小編帶領大家領略一下免疫相關非編碼RNA signature的開發及其在改善患者預后方面的應用。
參考文獻是來自于Liu等人于今年2月份發表在Nature Communication上的一篇研究，題目為：Machine learning-based integration develops an immune-derived lncRNA signature for improving outcomes in colorectal cancer.
整體思路比較簡單，就是開發了一個基于機器學習的整合方法用于構建一致性免疫相關lncRNAs signature (稱為IRLS)。
識別免疫浸潤相關的分子亞型
作者首先搜集了大量的公共數據。然后在訓練集中計算了28種人類免疫細胞浸潤水平，并據此進行一致性聚類分析，將患者分為兩類（圖一）。
識別免疫浸潤模式相關的lncRNA模塊
在這里，作者使用兩種方式確定要研究的候選lncRNAs
第一種方式：使用轉錄組數據，由WGCNA方法，識別出lncRNA模塊（圖二），包括：
刻畫免疫浸潤亞型以及臨床特征（包括age, gender, T stage, N stage, M stage, AJCC stage, TMB, neoantigen load以及microsatellite state）與不同lncRNA模塊的相關性；
挑選一個與免疫浸潤亞型、TMB, neoantigen load以及microsatellite state最相關的模塊，進行下一步分析；
然后，作者基于gene significance (GS)和 module membership (MM)識別hub immune-related lncRNAs。
第二種方式：從ImmLnc pipeline中獲取免疫相關的lncRNAs（主要通過ssGSEA方法和相關性計算）。根據兩種方法獲取到的免疫相關的lncRNAs的交集，得到候選免疫相關的lncRNAs（overlapping lncRNAs）（圖三）。
一致性免疫相關lncRNAs signature識別
作者基于以上識別的235個overlapping lncRNAs，通過單因素Cox分析識別到了43個預后相關lncRNAs，并構建免疫相關lnRNA預后評分模型，在多套數據集中評估其在訓練集中對患者預后效能（圖四）。
免疫相關lnRNA預后評分模型的評估
接下來，作者在多套數據集中，分別計算了預后評分模型的AUC值、C-index值，以及聯合考慮其他臨床特征，計算了預后評分模型以及不同特征的C-index，用以評估免疫相關lnRNA預后評分模型（圖五）。
免疫相關lnRNA預后評分模型與已知發表了的基因signature進行比較分析
作者通過免疫相關lnRNA預后評分模型與已知發表了的基因signature多套數據集中進行比較分析（圖六），包括：
在當前癌癥類型中，尋找已發表的signature，并在多套數據集中進行單因素Cox分析，突出體現本研究中lncRNAs的優勢。
在多套數據集中，計算當前癌癥類型中已發表的signature的C-index，重點體現本研究中lncRNAs的優勢。
值得注意的是，這篇研究作者用了in-house數據（232個CRC樣本的qRT-PCR assays數據）進行驗證分析（這也是決定這篇文章能上NC的一個很重要的因素），并得到與訓練集一致的陽性結果（圖七）。
免疫相關lnRNA預后評分模型在化療和免疫治療中的應用
接下來，作者證明了免疫相關lnRNA預后評分模型在化療藥物（包括fluorouracil）和免疫治療藥物（包括bevacizumab）中是有作用的（圖八）。
免疫相關lnRNA預后評分模型中免疫浸潤水平刻畫
為了進一步突顯本研究lnRNA的免疫特征，作者在高低免疫相關lnRNA預后評分中，刻畫了免疫浸潤水平熱圖展示。并且展示了免疫相關lnRNA預后評分與免疫浸潤水平、CD8A、PD-L1的表達水平的相關性。最后，通過免疫組化驗證了高低評分中CD8A、PD-L1的差異性（圖九）。
結語
通常而言，在mRNA signature大量盛行的時代背景下，lncRNA的研究通常比mRNA的研究要更具創新性，只要我們能夠充分解釋出lncRNA的功能機制和作用，都是一個不錯的選擇，包括這篇文章的lncRNAs與免疫相結合，以及銅死亡/鐵死亡相關lncRNAs。另外，lncRNAs的研究通常比較容易通過實驗證實，這能為我們的研究增添光彩，是妥妥的加分項。總而言之，這篇免疫相關lncRNA的文章是非常值得關注和學習的。
