三月开卷，10+纯生信有何不可

肿瘤具有很强的异质性，探寻患者之间的规律至关重要，因此很多肿瘤研究都聚焦于患者的分型分析。小编今天给大家分享一篇2022年12月发表在EBioMedicine（IF: 11.205）杂志上上使用公共数据进行肿瘤分型分析的生信文章。文章使用转录数据根据免疫基因对少突胶质细胞瘤进行了聚类分型，并利用多组学数据对识别的免疫亚型进行了全面刻画。

Immunological profiles of human oligodendrogliomas define two distinct molecular subtypes

人类少突胶质细胞瘤的免疫学特征定义了两种不同的分子亚型

一．研究背景

根据世界卫生组织(WHO)最新的分类指南，少突胶质细胞瘤具有IDH1或IDH2突变以及染色体臂1p和19q共缺失的特征。此外，少突胶质细胞瘤是一种异质性疾病，而了解其免疫微环境和分子亚型，能够为设计及选择少突胶质细胞瘤的免疫治疗策略提供依据。因此，该研究旨在通过转录组、基因组和甲基化组的综合分析来识别少突胶质细胞瘤的内在分子亚型。

二．文章摘要

研究收集了来自TCGA的137例少突胶质细胞瘤患者的表达数据、基因组数据、甲基化数据及临床数据，并根据免疫基因的表达进行了无监督聚类分析，识别了与不同分子特征和临床结果相关的两个亚型，同时也对不同亚型的基因组及甲基化组进行了比较分析。此外，研究使用包含218例患者的两个独立数据集对两个亚型进行了验证分析。

三．文章的主要内容及结果

1. 一致性聚类识别少突胶质细胞瘤的两个不同亚型

在文章的第一部分，作者为了刻画少突胶质细胞瘤的免疫异质性，收集了先前报道的782个免疫相关基因进行聚类分析。研究的工作流程如图1a所示，作者首先进行生存分析来识别具有预后意义的基因，结果在TCGA队列中共识别了84个候选基因用于后续的聚类分析。研究通过无监督一致性聚类分析，识别出出Oligo1和Oligo2两种免疫亚型(图1b)。接着作者通过PCA来进一步证实亚型之间差异表达模式的鲁棒性(图1c)。此外，作者也分析了亚型与分子和病理特征的相关性，结果发现组织学3级与Oligo1亚型相关，且Oligo1亚型患者年龄比Oligo2亚型患者大(图1b)。作者进一步通过生存分析发现，与Oligo2亚型相比，Oligo1亚型的预后更差(图1d)。

2. 跨数据集验证免疫亚型

这一部分作者在另外两个队列中验证了免疫亚型的稳健性。研究首先将验证队列中的每个样本分配到亚型中(图2a和d)，接着根据PCA证实免疫亚型之间的表达差异(图2b和e)。研究发现与TCGA队列一致，Oligo1主要由WHO 3级和老年患者组成，且在CGGA队列中与较短的总生存期相关(图2c)。此外，在POLA队列中，作者也观察到WHO 3级与Oligo1亚型显著相关，不过由于随访时间有限，研究未观察到该队列中免疫亚型与患者结局之间的相关性(图 2f)。

3. 免疫亚型的体细胞变异

这一部分作者对免疫亚型的体细胞变异进行了研究。研究首先根据TCGA队列的基因组变异数据对免疫亚型与体细胞驱动因子的相关性进行了研究，结果发现Oligo1具有更高的非整倍性、肿瘤突变负荷和拷贝数负荷(图3a)。接着作者对高频突变基因进行分析，结果发现EGFR改变在Oligo1样本中显著富集，而大多数常见基因变异在亚型之间表现出非特异性关联（图3b）。此外，差异基因的功能富集分析也发现Oligo1特异性改变的基因主要富集在Wnt信号通路及神经发生调控等通路(图 3b)。

4. 免疫亚型中的DNA甲基化差异

这一部分作者对Oligo1亚型和Oligo2亚型之间的表观遗传差异进行了分析。研究首先识别了TCGA队列中两个亚型的差异甲基化CpG位点，结果识别出1601个差异CpG探针，接着作者对探针进行排序(图4a)。研究在Oligo1中观察到甲基化改变的基因在细胞增殖、Wnt信号通路、化学突触传递和信号转导方面高度富集(图4b)，而Oligo2中甲基化差异基因则涉及免疫反应和炎症反应等功能(图4b)。接着作者对POLA队列的DNA甲基化数据进行了分析，观察到与TCGA队列类似的结果(图4c和d)。

5. 免疫亚型的转录组分析

这一部分作者在TCGA队列中基于转录数据对两个亚型的功能差异进行了分析。研究基于亚型间差异表达基因进行GO富集分析发现Oligo1主要富集在化学突触传递、神经递质分泌、Wnt信号通路、细胞周期调控、有丝分裂细胞周期G2/M转变等功能。相反，Oligo2富集到抗原加工和呈递、氧化还原过程、代谢过程和先天免疫应答等功能。

6. 免疫亚型的细胞和分子特征

这一部分研究对两个免疫亚型间的细胞和分子特征进行了分析。作者首先通过ESTIMATE计算了基质和免疫评分，结果发现与Oligo1亚型相比，Oligo2亚型的免疫和基质评分更高(图5a)。接着研究基于CIBERSORT方法研究各亚型间的免疫细胞浸润，结果发现Oligo1中淋巴细胞和浆细胞的丰度更高，而Oligo2中巨噬细胞和单核细胞丰度更高(图5b和c)。另外，研究基于ssGSVA评分也观察到Oligo2中APC和T细胞共抑制的增强(图5d)。此外，研究也对几种抑制性检查点基因的表达水平进行了分析，结果观察到大多数检查点基因在Oligo2中高表达(图5e)。接下来，研究对CGGA队列组织进行免疫组化染色也证实了上述发现(图6)。

7. 免疫亚型的代谢分析

最后一部分研究分析了免疫亚型的代谢特征。研究首先基于GSVA对先前报道的115个代谢相关标记基因的富集水平进行了分析，结果发现Oligo2亚型表现出更高水平的代谢过程。相比之下，Oligo1肿瘤显示出较少的代谢特征(图7a)。此外，研究进一步计算了CGGA和POLA队列的代谢评分，并观察到了一致的结果(图7b)。

到这里文章的主要内容就介绍完了，文章基于免疫基因的表达对少突胶质细胞瘤进行了分型，并结合多组学数据对两个免疫亚型的预后、基因组及功能等差异进行了分析。文章逻辑清晰，用的方法也很经典，无论是研究的角度还是思路都值得做分型的小伙伴们参考学习。