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7+纯生信单细胞测序+免疫浸润思路,脑回路新奇,创新性牛逼!

单细胞测序 管理员 293℃ 0评论
7+纯生信单细胞测序+免疫浸润思路,脑回路新奇,创新性牛逼!插图

今天给同学们分享一篇关于基于肿瘤免疫浸润及与单细胞测序分析的生信文章 “PNOC Expressed by B Cells in Cholangiocarcinoma Was Survival Related and LAIR2 Could Be a T Cell Exhaustion Biomarker in Tumor Microenvironment: Characterization of Immune Microenvironment Combining Single-Cell and Bulk Sequencing Technology” ,这篇文章于今年3月份发表在 Front Immunol 杂志上。文章作者发现,在CCA中B细胞的浸润水平与患者的总生存期(OS)有关,而在CCA中B细胞群体高表达的PNOC可作为独立预后指标。此外,在CCA中,调节性T细胞(Tregs)和部分CD8+/GZMB+T细胞,高表达白细胞相关免疫球蛋白样受体2(LAIR 2),可作为反映CCA患者全身免疫状态的指标。此外,CCA细胞亚群表现出异质的代谢和信号转导活性,其中一些CCA细胞表现出高活性的PD1/PDL 1轴信号,说明抗PD1联合治疗在CCA患者中的应用是合理的。

PNOC Expressed by B Cells in Cholangiocarcinoma Was Survival Related and LAIR2 Could Be a T Cell Exhaustion Biomarker in Tumor Microenvironment: Characterization of Immune Microenvironment Combining Single-Cell and Bulk Sequencing Technology

B细胞在胆管癌中表达的PNOC与生存有关,LAIR 2可能是肿瘤微环境中T细胞衰竭的生物标志物:单细胞免疫微环境特征与测序技术相结合

 

1. 胆管癌患者被分为高免疫浸润组和低免疫浸润组,其预后不同

采用免疫基因对28种免疫浸润细胞群体进行检测,并对每一种免疫细胞类型进行评分。根据计算出的评分对胆管癌患者进行聚类,作者发现各组之间的免疫状态明显不同(图2A)。作者还使用免疫刺激因子、抑制剂、mhc分子、趋化因子和趋化因子受体的基因列表来计算相应的评分,而在高免疫浸润患者中,这些基因的表达水平要高得多(图2B),免疫浸润程度高的患者预后较好(图2C).

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图2.胆管癌患者不同免疫浸润组和不同预后结果

2.高、低浸润患者的差异表达基因主要富集免疫功能通路

对高、低浸润组间差异表达的基因进行了分析,在高浸润组和低浸润组中只有43个上调基因(图2D,E)。富集分析显示上调的基因集主要与炎症信号、免疫刺激和PD1轴有关(图3A,B)。对43个基因进行富集分析,这些基因参与了适应性免疫反应和T细胞信号传导过程(图3C,D)。蛋白质功能富集结果表明,43个基因中大部分为免疫球蛋白(图3E,F)。在那些与生存率显著相关的基因中,这些基因都可以通过更高的表达来提高总体生存率(图3G-L)。组间基因集的富集分析显示,IL2/STAT5信号、IL6/JAK/STAT3信号、炎症反应信号、干扰素-γ信号和通过NFKB的TNFA信号高度富集(图3M-R)。

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图3.高、低免疫浸润组差异表达基因的功能富集分析

3.多个基因与免疫浸润状态相关的逐步回归模型

作者进一步计算GSE26566和GSE32225数据集的免疫浸润分数,将患者分为高浸润组和低浸润组后,作者使用反向逐步回归模型压缩43个基因,分别预测两个数据集中的免疫浸润状态。

4.进一步显示CCA肿瘤微环境显示PNOC主要由B细胞表达,这也是预后较好的指标之一

除了批量测序分析外,还利用单细胞测序数据集GSE138709分析了肝内胆管癌的免疫微环境。进一步将细胞群分为15个细胞群,并使用基因CD7、CD3D、KRT19、FXYD2、CD14、CD1C、CD79A、VWF、APOC3和ACTA2,将15个细胞群分为7个细胞群,分别为成纤维细胞、NK和T细胞、恶性肿瘤和胆管细胞、内皮细胞、单核细胞、肝细胞和B细胞(图4A-C)。不同组织类型的细胞比例不同,恶性肿瘤和胆管细胞群中的大多数细胞来自肿瘤样本,而NK和T细胞群中的大多数细胞来自相邻样本。此外,在肿瘤样本中也发现了高比例的成纤维细胞(图4D-F)。

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图4.基于数据集的CCA患者单细胞图谱

作者发现PNOC在肿瘤中高表达,尽管正常组织和肿瘤组织之间的差异不显著(图5A)。作者进一步检测了通过逐步回归模型选择的基因在单细胞群体中的表达,PNOC主要通过B细胞簇表达。亚聚集后,活化B细胞、浆细胞和原始B细胞均显示PNOC的表达(图5B-D)。作者进一步检查了PNOC与TCGA CHOL样本中B细胞浸润分数之间的相关性,这些分数通过ssGSEA和MCPcounter方法计算得出,结果显示PNOC与B细胞高度相关(图5E-H)。此外,作者还发现胆管癌中的B细胞浸润分数与更好的预后相关,由于样本量小,高未成熟B细胞和记忆B细胞分数的生存益处不显著(图5I-L)。作者进一步使用GEPIA数据库检查B细胞标记物与PNOC的相关性,结果显示,在CHOL的批量测序数据中,PNOC与CD19、CD79A、CD27和FCRL5高度相关(图5M-P)。

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图5.PNOC在CCA中的B细胞

5. LAIR2主要由调节性T细胞和CD8+/GZMB+T细胞亚群表达

作者进一步将NK细胞和T细胞群分为亚群,发现LAIR2由Foxp3+调节性T细胞和CD8+/GZMB+T细胞群表达(图6A,B)。在TCGA CHOL样本中,肿瘤样本中LAIR2表达增加(图6C)。在将CD8+/GZMB+T细胞进一步聚集成五个亚群后,其中亚群2表现出更高的LAIR2表达(图6D,E)。此外,与免疫刺激物(CD28、CD40)相比,免疫抑制剂(TGFB1、CD96、TIGIT和LAG3)在所有这些亚群中高度表达,尤其是第1群和第3群(图6F)。作者进一步将LAIR2表达与TCGA CHOL样本中的Treg评分和CD8+T细胞评分相关联,通过CIBERSORT和ssGSEA方法计算,结果显示LAIR2与这些细胞群相关(图6G-J)。作者将LAIR2与CHOL数据集中的Treg细胞标记物(CD4、FOXP3、CD25和CD39)和CD8+T细胞标记物(CD8A、GZMB、TIM3和PD1)关联,所有这些都显示出高系数。虽然PD1和LAIR2之间的相关性很明显,但相应的系数没有达到显著性(图6O-R)。考虑到免疫调节是通过免疫调节器的合作进行的,作者还分析了LAIR2、PNOC和公认的免疫调节器之间的相关性,结果显示,LAIR2和PNOC与TCGA CHOL测序样本中的一系列免疫抑制剂和刺激剂显著高度相关(图7)。

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图6.LAIR2在调节性T细胞和CD8+/GZMB+T细胞亚群中高表达

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图7.TCGA CHOL和LIHC数据集中LAIR2、PNOC和公认免疫检查点之间的相关性

B细胞浸润水平高,说明CCA预后较好。PNOC主要由B细胞表达,可作为预后较好的独立指标。LAIR 2主要由Treg和部分CD8+/GZMB T细胞表达,可作为TME穷举性T细胞群的指标。PNOC和LAIR 2均与CCA患者的高免疫浸润水平相关。

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小结

越来越多的证据表明,PNOC和LAIR 2是评价胆管癌免疫浸润的生物标志物。B细胞表达的PNOC能更好地预测患者的生存,LAIR 2则是反映患者全血T细胞数量的潜在指标,与患者的生存状况密切相关。对单细胞测序纯生信思路感兴趣的老师,欢迎扫码咨询

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