2023-10-11 14:29:25
浏览:
导语
今天给同学们分享一篇家族基因+泛癌+空间转录组的生信文章“A pan‐cancer blueprint of genomics alterations and transcriptional regulation of Siglecs, and implications in prognosis and immunotherapy responsiveness”,这篇文章于2023年5月23日发表在Clin Transl Med期刊上,影响因子为10.6。
唾液酸结合免疫球蛋白样凝集素(Siglecs)在肿瘤细胞上异常表达,已成为肿瘤微环境(TME)发展的重要调控分子。但到目前为止,关于不同癌症类型中Siglec基因的基因组改变、表达模式和临床意义的系统研究有限。
首先,作者对代表32种主要类型的10967例人类癌症样本中涉及14个Siglec基因的分子改变进行了检测。此外,作者将表达特征叠加在单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集上,增强了多种癌症中表达驱动亚型的空间注释。此外,相关分析显示,特异性Siglec基因的表达值与患者生存率相关,并可赋予癌症免疫治疗的反应性。
如图1A所示,Siglecs家族的四个基因成员,包括CD169、CD22、MAG和Siglec-15,具有高度同源性。在之前的研究中分析的所有哺乳动物中,它们也被证明是直系同源物。其余11个Siglec基因被称为CD33相关Siglec,被认为是由CD33的复制进化而来。Siglecs作为免疫检查点靶点,正在吸引人们的兴趣,以创造使用它们来增强抗癌免疫反应的疗法;因此,作者在这里关注癌症基因组图谱(TCGA)中32种肿瘤类型(作为“泛癌症队列”)Siglec基因的基因组和转录组数据的分子景观,以进行进一步分析。为了在泛癌症水平上识别Siglecs基因的基因组畸变,使用cBioPortal进行突变和拷贝数变异(CNV)分析。
如图1B所示,分布图显示,Siglec基因的改变频率和CNV相对较低,7种癌症类型包含20%以上的基因组改变,15种癌症类型包含至少一种Siglec基因组中10%以上的基因组变化。具体而言,对于体细胞突变谱,五种癌症类型中超过20%的样本中存在Siglec基因的体细胞基因改变(图2A)。皮肤黑色素瘤(SKCM,47%)、肺鳞状细胞癌(LUSC,27%)、子宫体子宫内膜癌(UCEC,24%)、肺腺癌(LUAD,23%)和胃腺癌(STAD,21%)的体细胞突变百分比***,而甲状腺癌(0.6%)和葡萄膜黑素瘤(UVM,1.3%)***。此外,所有Siglec基因的体细胞突变类型和突变位点差异很大,没有观察到热点突变位点(图2B)。
此外,肿瘤学图谱(图2C)显示,肿瘤在一个类别中很少有一个以上的突变基因。SIGLEC1(6%)、CD22(4%)和SIGLEC10(4%)是***常改变的基因,而SIGLEC15和SIGLEC16的突变频率<0.5%。尽管拷贝数变异的频率和类型差异很大,但值得注意的是,Siglec基因具有广泛的复发性染色体扩增(图2D)。在所有癌症类型中,子宫癌症和卵巢癌症(OV)的扩增频率***(>10%),这可能是由于基因组不稳定所致。食管癌(ESCA)的缺失频率***,以SIGLEC15缺失为标志(图2E)。CD22和MAG是多种癌症类型中***显著的两个拷贝数扩增基因,而SIGLEC15几乎是***的一个频繁缺失基因(图2E)。
图1 Siglecs家族及其在癌症中的基因组改变
图2 不同癌症类型Siglecs的基因组改变
为了探索Siglec基因在泛癌症水平上的基因表达变异,作者下载并分析了所有Siglec基因组的RNA‐seq平台得出的mRNA表达值。与正常组织相比,不同癌症类型的肿瘤样本中Siglec家族的相对表达水平不同,值得注意的是,与原发肿瘤相比,转移样本中所有Siglec基因的表达都更高。基于基因表达谱的无监督分层聚类分析确定了特定模式(图3A)。具体来说,这14个基因产生了以癌症类型为主的不同亚型。MAG基因具有独特的表达价值,在多形性胶质母细胞瘤(GBM)、SKCM和OV中选择性高表达。在所有癌症类型中,SIGLEC11、SIGLEC16、SIGLEC 5、SIGLEC6、SIGLECM 15、CD33和SIGLEC7基因的表达值普遍较低,而CD33和SIGLEC7在GBM和肉瘤(SARC)中选择性高表达,而SIGLEC15在SARC、UCEC和膀胱尿路上皮癌(BLCA)中选择性地高表达。与所有其他Siglec基因相比,SIGLEC9、SIGLEC14和SIGLEC8在泛癌症水平上具有普遍的高表达值,但MAG仅在GBM中选择性高表达。SIGLEC1和CD22在SKCM和OV上均高表达,而CD22在严重急性呼吸系统综合征和GBM中具有较高的表达值。接下来,作者在泛癌症普查中调查了所有Siglec基因的共表达值,当作者按癌症类型对共表达模式进行分组时,共出现了五个亚型(包括C1、C2、C3、C4和C5)(图3B)。
亚型C1富含STAD、SKCM和BLCA,而亚型C2富含UCEC、OV和SARC。C3亚型富含胃肠道肿瘤(包括胰腺癌[PAAD]、ESCA、结肠腺癌[COAD]和直肠腺癌[READ])、宫颈鳞状细胞癌和宫颈腺癌,其特征是Siglec基因之间有更多的共表达对,相关系数较低。GBM是亚型C4中***具有Siglec基因独特共表达模式的癌症类型,这与上述基因表达模式一致。包括LUAD和LUSC在内的两种癌症亚型构成亚型C5,亚型C5具有非常相似的Siglecs基因共表达模式。为了研究基因组改变和转录组变化之间的联系,作者分别比较了Siglec基因在各种基因突变和CNVs患者中的表达水平。当错义突变发生时,几个Siglec基因的表达发生了变化,包括CD33、SIGLEC8和SIGLEC6,而更多的转录组变化与CNV有关。
图3 Siglec基因在泛癌症水平上的表达模式
为了阐明Siglec基因在不同细胞类型中的mRNA表达,并进一步探索Siglec在泛癌症水平上的空间分布特征,作者获得了BRCA、COAD/READ和GBM的单细胞RNA测序数据和空间转录组学以供分析。空间转录组学中的斑点根据斑点中富集的细胞类型进行聚类和命名。在BRCA中,SIGLEC1、CD33和SIGLEC7在巨噬细胞富集区高表达,而CD22、SIGLEC5和SIGLEC6在T细胞富集区高度表达,SIGLEC10在这两个区域都高表达(图3C)。
在COAD/READ中,所有检测到的Siglecs在巨噬细胞富集区均显示出较高的表达(图3C)。在GBM中,小胶质细胞和少突胶质细胞富集区SIGLEC1、SIGLEC8和SIGLEC11高表达,而巨噬细胞富集区CD22、CD33和SIGLEC7高表达(图3C)。为了验证这些发现,作者使用去卷积算法xCell,来估计TCGA中BRCA、COAD/READ和GBM样本的细胞比例,并分析每个细胞组与Siglec基因之间的相关性。结果表明,Siglec基因的表达水平与巨噬细胞,尤其是M1巨噬细胞的比例高度相关。这些结果表明,Siglec基因广泛存在于各种癌症类型的TME巨噬细胞中,并且在GBM的小胶质细胞中有较高的表达,这表明Siglec可能通过调节肿瘤免疫和肿瘤相关巨噬细胞的极化来影响肿瘤的进展和参与TME的重建。然而,Siglec基因并没有驱动免疫细胞和其他细胞之间的相互作用。
接下来,作者使用基于5年总生存时间的大型患者队列来确定泛癌症研究中的生存相关性。许多Siglec基因成员与临床结果显著相关(图4A)。具体而言,基因表达与患者预后较差显著相关,与癌症类型无关,包括SIGLEC5、MAG和SIGLEC15。但是,对于某些特定的癌症类型(LUAD和SKCM),CD33、SIGLEC8和SIGLEC11可以作为患者生存的良好预后标志物。接下来,作者使用一个名为肿瘤免疫功能障碍和排斥(TIDE)的生物信息学平台来查询14个Siglec基因,以搜索与免疫检查点阻断(ICB)协同作用的潜在治疗靶点。许多Siglec基因通过TIDE的基因优先级模块进行排序,以使TME对ICB具有抗性(图4B)。这些结果优先考虑了许多具有开发新免疫疗法靶点潜力的Siglec。鉴于Siglecs基因表达与TME之间的联系,作者基于许多已发表的ICB治疗患者队列,进一步研究了Siglecs表达是否与免疫治疗反应性相关。如图4C所示,CD33、SIGLEC11和SIGLEC16的表达水平在对抗PD1(Pembrolizumab或Nivolumab)和抗CTLA4(Ipilimumab)单克隆抗体的联合治疗有反应的黑色素瘤患者中增加。在Pembrolizumab或Nivolumab反应性黑色素瘤患者中,SIGLEC1、CD22、SIGLEC10和SIGLEC16也较高。此外,SIGLEC16与胃肿瘤队列中对Pembrolizumab的反应有关。这些结果表明,一些Siglec基因(如SIGLEC16)表达较高的未接受治疗的患者往往对ICB更敏感。
图4 Siglecs表达对总生存率和抗癌症免疫反应的影响
总结
总之,在先前的许多研究中,Siglecs信号传导在抗肿瘤免疫中表现出重要作用。探索它们在基因组和转录组水平上的变化是至关重要的。除了已知的突变和拷贝数变化外,作者的研究结果还分析了每个Siglec基因在组织和单细胞水平上失调的转录水平,这些转录水平具有不同的激活模式,并且相当一部分癌症显示出高活性,而没有相关的典型基因组改变,这表明Siglecs家族具有不同的活化身份。作者相信,此研究为开发旨在增强免疫疗法的Siglecs药物抑制剂提供了强有力的理由。对这篇文章的思路感兴趣的老师,欢迎扫码咨询!
生信分析定制服务
请扫描下方二维码
点在看,SCI马上发表
文章内容如有侵权,请联系站长删除。
相关推荐
卷王必看!非肿瘤+WGCNA+单细胞,快...
7+差异分析+WGCNA+PPI网络,学...
探讨m6调控因子与人类癌症之间的因果关系...
单基因泛癌+实验简单验证,要素丰富,没研...
快来看看如何拿下7+干湿结合生信思路!赶...
经典泛癌纯生信思路,适合小白学习!赶紧来...
5+泛癌+免疫,这种生信思路?看这篇就够...
5+单基因泛癌范文式教学,适合小白学习!...
39+!又是一篇惊鸿巨作,教你如何打造高...
5+单细胞+铜死亡+实验,干湿结合生信思...
3+铜死亡+WGCNA,铜死亡为什么打得...
3+单细胞+代谢+WGCNA+机器学习,...
4+m6A+机器学习+分型,要素过多,没...
5+非肿瘤+细胞凋亡相关生信思路,请自行...
又见非肿瘤泛癌分析!学会这个8+非肿瘤+...
热点机制推荐!5+缺氧+铁死亡+分型生信...
非同一般的5+机器学习+分型+免疫的生信...
8+非肿瘤免疫浸润+机器学习+动物验证,...
5+单基因+甲基化+实验分析,强烈推荐!
8+单细胞marker基因生信思路,快来...
双重热点,8+M2巨噬细胞+分型生信思路...
8+双疾病+转录调控+分子对接生信思路,...
简单易懂的7+非肿瘤生信思路,轻松复现!
高分文章秘籍!10+炎症反应相关+分型生...
双热点机制结合!5+铜死亡+铁死亡相关基...
8+机器学习+TRP+体外实验高分思路,...
***6+双癌种+激素代谢相关构建预后模型...
***6+TRP+泛癌分析生信思路,不容错...
想发文章还没思路?5+基于肿瘤免疫的ln...
5+差异+PPI+生存分析鉴定关键基因,...
3+肿瘤+预后模型+甲基化,经典组合机制...
7+线粒体相关基因预后模型+肿瘤微环境+...
非肿瘤纯生信拿下7+!!多种机器学习算法...
内质网应激又玩出了什么新花样?脂质代谢+...
16+sci!!多重免疫组织化学+CIB...
8+肿瘤+多组机器学习+分型,汇集10种...
模范思路!单基因泛癌+实验轻松拿捏sci...
国自然研究热点SUMO化如何开展研究?这...
强势得分套路之一:单基因泛癌+实验验证轻...
不到一个月就接收的文章!!这篇5+铁死亡...
常规生信思路内再创新!泛凋亡+分型+预后...
11+单基因泛癌,转录组+单细胞+机器学...
8+容易拿分的思路!共病+WGCNA+机...
8+单细胞生信发文思路:探讨肿瘤微环境的...
探讨肠道微生物群与癌症之间的因果关系,纯...
8+线粒体自噬+铁死亡+分型+实验,双热...
8+内质网应激+分型+分子对接,结合WG...
5+肿瘤+预后模型+实验,这种文章课题两...
凋亡+自噬+焦亡!三重经典热点联手,预后...
5+单细胞+分子对接生信思路,干湿结合的...
聚焦“泛素化修饰”的生信分析思路,搭配分...
8+非肿瘤分析!WGCNA+机器学习筛选...
8+NETosis+机器学习+表达验证,...
强烈推荐!5+共病+MPL网络生信思路,...
8+机器学习+分型,一文剖析常见的双疾病...
8+肠道微生物群+孟德尔随机化,高分SC...
8+生物信息学+机器学习,机器学习加持生...
5+泛癌+孟德尔随机化生信思路,SCI轻...
8+双硫死亡+分型+预后模型生信思路,既...
6+孟德尔随机化生信思路,简单几张图教你...
5+非肿瘤生信思路经典思路,没有机器学习...
5+基于谷氨酰胺代谢在肿瘤中的分型,结合...
10+非肿瘤!热点基因集+单细胞+多数据...
涨分利器!8+单基因泛癌+甲基化+实验,...
5+m6A/m5C+分型生信思路,研究调...
热点机制推荐!!8+双硫死亡+分型+预后...
紧跟2023国自然热点!8+线粒体自噬+...
9+氧化应激+肠道微生物群+孟德尔随机化...
6+肠道微生物群+孟德尔随机化,孟德尔随...
5+乳酸化修饰+预后模型,肿瘤纯生信分析...
5+肿瘤+预后模型+实验,胶原家族蛋白如...
8+中性粒细胞+分型+单细胞,结合WGC...
6+孟德尔随机化,孟德尔随机化已成大热趋...
5+肿瘤+预后模型,探讨胶原蛋白相关基因...
9+代谢+分型,基于代谢通路对肝癌进行分...
8+结合10种机器学习算法构建模型,可复...
6+单细胞+多组机器学习,搭配热点基因集...
8+干细胞+多组机器学习,结合机器学习与...
8+双疾病联合生信分析搭配机器学习+实验...
墙裂推荐!8+中性粒细胞+预后模型+分子...
11+肠道微生物群+孟德尔随机化,孟德尔...
11+孟德尔随机化+GWAS分析,又是一...
10+家族基因+泛癌+空间转录组生信思路...
8+铜死亡+铁死亡+分型生信思路,多热点...
6+孟德尔随机化,套路简约却不简单,教你...
9+单细胞+代谢+分型,基于代谢通路对肝...
5+m7G+分型+单细胞生信思路,这个热...
10+肿瘤+分型生信思路解析,还没有设计...
6+非肿瘤+Friends分析+实验生信...
8+脂肪酸代谢+预后模型,刚发布一周的高...
想发“肿瘤+分型+微生物”的文章真不难,...
***4+单基因+单细胞生信思路!可借鉴可...
看看RNA结合蛋白+人工神经网络+外部验...
这篇15+的纯干货生信文章教你如何玩转孟...
5+Bluk+单细胞+分型+实验,经典好...
12+单细胞+泛癌生信思路,要素丰富,思...
8+失巢凋亡+分型+风险模型+泛癌生信思...
8+NAM+分型+单细胞生信思路,纯生信...
8+非肿瘤+线粒体+实验生信思路解析,好...
被这篇6+单基因泛癌生信思路的“骚操作”...