摘要
背景与目的:肝细胞癌(Hepatocellularcarcinoma,HCC)是最常见的恶性肿瘤之一，在全球肿瘤发病率中排名第四。免疫疗法在肝癌治疗中起着至关重要的作用，然而由于只有少数患者对免疫检查点阻断和其他免疫治疗策略有反应，需要进一步破译肿瘤细胞与肿瘤免疫微环境组分之间复杂的相互作用。蛋白质是生命功能的主要执行者，蛋白质分子水平的改变与肿瘤的发生发展有密切关系。蛋白质组学已被广泛应用于多种肿瘤研究，极大推动了新靶标的发现，为肿瘤的精准医疗提供了重要资源和线索。然而，目前尚缺乏基于蛋白质组的肝细胞癌免疫微环境研究。本文旨在基于公共的肝癌蛋白质组数据集和肿瘤免疫相关基因集，采用无监督聚类算法识别肝癌免疫亚型，刻画免疫亚型的微环境组分特征，探讨免疫亚型与病人的预后、免疫治疗响应的关系。其次，考察肝癌免疫亚型的代谢差异，采用相关性分析算法寻找可能的影响肝癌患者关键免疫组分的代谢通路，以期为改善肝癌患者免疫治疗疗效提供一定的思路。 方法;第一部分,本文收集公开发表的早期肝细胞癌患者样本的蛋白质组数据集和免疫相关基因集，使用ssgsea算法计算所有特征基因集在肿瘤样本的评分，通过WGCNA聚类算法挑选最具代表性的基因集并将其打分矩阵用于肝癌样本的聚类。采用基于模型的无监督聚类算法鉴定早期肝癌样本的免疫亚型，采用log-rank生存分析方法分析免疫亚型的预后差异。在第二部分中，为了分析肝细胞癌免疫亚型的免疫微环境特征，我们使用生物信息学工具分析了免疫亚型间免疫浸润水平的差异，并详细分析了肝细胞癌亚型的免疫细胞与免疫分子的改变。在第三部分中，分析了肝细胞癌的代谢重编程情况，并分析其代谢异质性。接下来使用相关性分析，分析了肝细胞癌样本免疫微环境特征与代谢通路间的关联，并选择与免疫关联较强的代谢通路，深入分析其与免疫微环境之间的关联。 结果:本研究筛选得到15个最具代表性的免疫基因集合，分别是记忆T细胞、辅助T细胞、B细胞、Th2细胞、自然杀伤细胞、树突细胞、嗜酸性粒细胞、肥大细胞、间充质转化、CD8+T细胞耗竭、CD8T细胞、嗜中性粒细胞、干扰素、M2型巨噬细胞。通过无监督聚类鉴定了早期肝细胞癌的3种免疫亚型(IM1-IM3),每种亚型患者具有独特的临床、免疫特征和代谢特征。IM1被鉴定为免疫冷-三羧酸循环型，IM2被定义为免疫中间-脂质代谢型，IM3被定义为免疫耗竭-糖酵解亚型。其中，IM3患者的预后最差，其表现出最高的免疫浸润和CD8+T细胞耗竭水平，和最高的对免疫治疗的响应率。在代谢方面，本研究发现IM3亚型的患者表现出糖酵解升高和胆汁酸代谢降低，并且它们分别与CD8+T细胞耗竭和调节性T细胞聚集密切相关。 结论:本研究基于蛋白质组鉴定了早期肝细胞癌的免疫亚型，并进一步分析了早期肝细胞癌患者的免疫微环境及其与代谢重编程的关系。本研究还揭示了肝细胞癌种免疫细胞与糖酵解和胆汁酸代谢之间的可能联系，这可能是提高肝细胞癌免疫治疗的可行治疗策略。本研究首次基于蛋白质组鉴定肝细胞癌的免疫亚型。这些发现有助于更深入地了解免疫微环境，并有助于开发肝细胞癌的个性化治疗策略。
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