摘要
研究目的： 随着对ICD（immunogeniccelldeath，免疫原性细胞死亡）研究的深入调查，越来越多的证据强调ICD过程在许多肿瘤的发生与进展中的关键性作用。本研究希望通过探究ICD在黑色素瘤免疫微环境中的综合特征，以及ICD对黑色素瘤患者预后的影响进而揭示ICD在黑色素瘤中的重要作用，从而提出ICD相关的黑色素瘤个体化治疗模式。 研究方法： 本研究纳入的黑色素瘤样本分别来自TCGA（TheCancerGenomeAtlas，癌症基因组图谱）和GEO（GeneExpressionOmnibus，基因表达综合）数据库。33种常见肿瘤样本以及相对应的正常组织样本的mRNAs(messengerRNAs,信使核糖核酸)表达量、临床信息、SNV(singlenucleotidevariation,单核苷酸变异)、CNV（copynumbervariation,拷贝数变异）、基因甲基化水平等数据来源于TCGA数据库。此外，通过文献汇总，共计纳入34个ICD调控基因。 首先，在人类常见的肿瘤中，本研究针对ICD调控基因的表达水平、预后价值、CNV水平、SNV水平、甲基化状态进行了差异分析。随后，本研究重点探究了ICD过程对黑色素瘤的预后和免疫微环境的影响。根据ICD调控基因的mRNA表达数据，利用NMF(non-negativematrixfactorization,非负矩阵分解聚类法)将TCGA的黑色素瘤样本分为两个不同的亚型（即亚型1和亚型2）。基于上述亚型的差异基因，利用LASSO（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，最小绝对收缩和选择算子）分析确定ICDRS(ICD-dependentrisksignature,ICD依赖性风险模型)。为保证研究结果的准确性，将TCGA、GEO数据库来源的黑色素瘤样本进行分组，分别设置了训练集（50%TCGA样本），内部验证集1（剩余50%TCGA样本），内部验证集2（100%TCGA样本），以及外部验证集（全部GEO样本）。在对每一个黑色素瘤样本基于ICDRS模型计算风险值后，四个队列的样本根据训练集中位风险值纳入高风险组和低风险组。确定患者的风险分组后，在上述四组中分别进行了如下探究及验证：（1）通过PCA（principalcomponentanalysis，主成分分析）和t-SNE（t-distributedstochasticneighborembedding，t-分布随机近邻嵌入)方法区分高风险和低风险黑色素瘤患者；（2）对高风险和低风险黑色素瘤患者进行生存差异分析；（3）与目前已经建立的黑色素瘤模型进行比较,评估ICDRS的诊断价值；（4）汇总并整理ICD调控基因、免疫检查点基因的mRNA表达水平；（5）应用CIBERSORT算法计算浸润的免疫细胞比例；（6）应用ssGSEA（singlesamplegenesetenrichmentanalysis，单样本基因集富集分析）评估免疫相关通路活性；（7）通过皮尔森相关性分析进一步计算样本的风险得分与ICD调控基因和免疫检查点基因表达水平、免疫相关通路活性及免疫细胞浸润程度的相关性。 此外，本研究利用TCIA(theCancerImmunomeAtlas，肿瘤免疫图谱)数据库，对高低风险组患者进行免疫治疗疗效评估。在得到高低危黑色素瘤患者之间的差异表达基因后，利用CMap（Connectivitymap，干扰转录组数据库）进行药物治疗预测。 研究结果： 与正常组织相比，在各类肿瘤中ICD调控基因的mRNA表达、SNV变化、CNV水平、甲基化状态具有统计学差异。针对黑色素瘤，本研究通过NMF聚类分析确定了两种具备预后差异、免疫微环境差异的亚型。随后，利用GBP2、THBS4及APOBEC3G的表达量构建ICDRS模型并计算患者的风险水平。相比于低风险样本，高风险样本多伴随不良预后、低M1巨噬细胞水平、高M2巨噬细胞水平、免疫检查点基因与ICD调控基因表达少、以及免疫相关通路活性低等特征。此外，免疫治疗预测表明高危患者对免疫治疗疗效较差。针对高危患者的药物预测显示：阿昔替尼、伊马替尼、索拉非尼、舒尼替尼、华蟾素等可能具备疗效。 研究结论： 研究发现，ICD调控基因在多种肿瘤中的表达状态、预后价值、突变水平、甲基化状态发生了改变。在黑色素瘤中成功构建风险评估模型ICDRS，解释了ICD过程对黑色素瘤的影响。该模型可以用于判断黑色素瘤的预后、评估肿瘤免疫微环境特征并指导黑色素瘤患者个体化治疗。
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