免疫治疗相关：同一研究逻辑下的新发现

文章摘要

研究者对用于“鉴定肿瘤免疫浸润相关的snoRNA（TIIsno）特征”新计算框架的搭建与TIIsno评分模型的开发，证实高TIIsno评分与CC预后不良有关。此外，TIIsno可能是一种潜在的生物标志物，有助于筛查免疫治疗患者的主要人群。

哈喽！大家好，我是Young Hearts，好久没有和大家分享文献啦！今天给大家带来的这篇文献是2022年2月7日发表在EBioMedicine上的文章，该文章的题目为Identification of tumour immune infiltration-associated snoRNAs (TIIsno) for predicting prognosis and immune landscape in patients with colon cancer via a TIIsno score model。文章通过鉴定肿瘤免疫浸润相关的snoRNA（TIIsno）特征，成功开发出TIIsno评分模型，能够有效预测结肠癌（CC）患者的预后。下边就让我们一起学习一下吧！

研究背景

        结肠癌（CC）是人类肿瘤相关死亡的主要原因。带有微卫星高度不稳定(MSI-H)/错配修复缺陷(dMMR)是免疫检查点抑制剂治疗效果的主要预测因子。然而，在携带MSI-H / dMMR的10-15%的结直肠癌（CRC）患者中，只有30-50%可以从免疫治疗中受益。除MSI-H/dMMR外，没有其他编码基因被鉴定为用于CRC免疫治疗的生物标志物。核仁小RNA（SnoRNA）在肿瘤微环境中起着至关重要的作用。同时，肿瘤微环境可以被肿瘤浸润的免疫细胞塑造，这些免疫细胞控制着免疫治疗效果的命运。

      研究者开发了一种新的计算框架，用于鉴定肿瘤免疫浸润相关的snoRNA（TIIsno）特征，以及开发TIIsno评分模型。研究发现，高TIIsno评分与CC预后不良有关。TIIsno评分被认为与大多数免疫细胞的浸润水平，抑制性免疫检查点表达水平和免疫评分呈负相关。TIIsno评分是结肠癌患者的独立预后因素。此外，它可能是一种潜在的生物标志物，有助于筛查免疫治疗患者的主要人群。

研究路线

研究结果

1、肿瘤免疫浸润相关snoRNAs的鉴定

①为了最大限度地提高免疫细胞相关SnRNA的表达水平，研究者筛选了过去10年GEO数据库中的免疫细胞数据集，并确定了4个数据集（GSE14765、GSE133145、GSE135635、GSE107011）。这些数据集共包含188个转录组测序（RNA-Seq）细胞样本，包括9个主要类别和21个亚分类免疫细胞类型。然后，研究者将所有表达水平大于0的snoRNAs的表达水平排序为候选snoRNAs。

②计算候选snoRNAs的TSI评分，TSI评分较低的SnoRNAs在更多免疫细胞中表达，这表明它们在大多数免疫细胞中起着基本的生物学作用。

③使用不同的TSI截止值来降低维度并筛选出NAS。此外，研究者使用癌症细胞系百科全书（CCLE）收集了43种结肠癌细胞系的RNA-Seq数据，并对所有肿瘤中的snoRNAs表达水平进行了排名。在0,0.1,0.15,0.20,0.25,0.30和0.35中进行了分析。当达到0.35时，TIIsno评分模型在总生存期（OS）和免疫微环境预测能力方面具有最满意的AUC（ROC曲线下的面积）。

④在比较免疫细胞和肿瘤细胞系中管家snoRNAs的表达水平后，确定了7种snoRNAs（SNORD59A、SNORD63B、SNORD100、SNORD99、SNORD63、SNORD12C、SNORD19），它们在肿瘤中的表达水平显著降低，在免疫细胞中的表达水平显著增加。将这些snoRNAs定义为肿瘤免疫浸润相关snoRNAs（TIIsno）。

图1

2、TIIsno评分模型的开发

①为了探讨肿瘤免疫浸润相关snoRNA在结肠癌中的作用，研究者使用从TCGA结肠癌患者那里获得了snoRNA的表达和生存数据，选择TCGA-COAD-IIIumina-HiSeq作为训练集，并使用随机生存森林（RSF）模型。同时，使用surv_cutpoint算法获得最佳TIIsno分数截止值，确认为9.392。TIIsno评分高于临界值的患者被定义为高组，而TIIsno评分低于临界值的患者被定义为低组。

②研究者发现SNORD99和SNORD19的表达水平与TIIsno评分成反比，而SNORD59A、SNORD63B、SNORD100、SNORD63和SNORD12C的表达水平与TIIsno评分成正比。除SNORD99外，其他TIIsno的表达水平在高TIIsno评分组和低TIIsno评分组之间存在显著差异。

③TIIsno评分模型的生存分析显示，高TIIsno评分组的预后比低TIIsno评分组差（图2b），HR:5.385（2.561-11.319），多变量COX回归分析P<0.001（图2d）。此外，3年生存率和5年生存率的ROC曲线下预测面积（AUC）分别为0.81和0.82，表明TIIsno评分模型具有相当大的预测能力（图2c）。

图2

3、低TIIsno评分形成结肠癌炎症微环境

①为了评估TIIsno在结肠癌免疫微环境中的作用，研究者探讨了TIIsno与（1）免疫细胞浸润和（2）免疫检查点之间的关系。分析表明，14种肿瘤免疫浸润细胞与TIIsno评分之间存在显著相关性。所有类型的肿瘤免疫浸润细胞均呈负相关，CD56dim自然杀伤细胞除外，后者呈正相关。9个免疫检查点的表达水平与TIIsno评分之间存在相关性。9个检查点均呈负相关。

②为了进一步比较高TIIsno评分组和低TIIsno评分组之间肿瘤免疫浸润细胞的差异，研究使用归一化富集评分算法。结果表明，高TIIsno评分组中11个免疫细胞的活化水平显著下降。基于TIIsno评分与免疫检查点的相关性分析，进一步分析了高TIIsno评分组和低TIIsno评分组免疫检查点的表达情况。然而，结果显示了与先前的分析不同的结果，因为只有6个免疫检查点的表达水平在高TIIsno评分组之间显着不同。

图3

4、TIIsno 评分是免疫治疗反应的潜在生物标志物

为了进一步探讨TIIsno与免疫疗法之间的关系，研究者分析了TIIsno评分与（I）免疫评分，（II）MSI状态，（III）新抗原，（IV）肿瘤突变负荷（TMB）和（V）免疫亚型之间的关系。研究者发现TIIsno评分与免疫评分和MSI状态相关，而高TIIsno评分组和低TIIsno评分组的新抗原，TMB和免疫亚型没有显着差异（图 4）。TIIsno 评分与免疫评分呈负相关，高 TIIsno 评分组的免疫评分低于低 TIIsno 评分组（图 4a-b）。此外，MSI-H患者的TIIsno评分低于MSI-L和MSS患者。这些发现表明，TIIsno评分可能是免疫治疗反应的潜在生物标志物。

图4

5、TIIsno在结肠癌中的可能机制

①为了探索TIIsno可能的生物学功能和机制，研究者进行了GO分析。在GO分析中，研究者发现总共78种生物学功能之间存在差异，其中大多数与免疫相关。在高TIIsno评分组中，75项生物学功能下调，而3项生物学功能上调。在高TIIsno得分组中，“白细胞介素1介导的信号通路负调控”被下调到最大程度，而“T细胞受体基因的体细胞多样化”被上调到最大程度（图 5a）。

②为了探索TIIsno在结肠癌中的其他作用，选择了50种标志性的癌症通路来计算通路激活的程度，并使用基因集变异分析（GSVA）丰富它们。结果显示，两个TIIsno评分组之间有26个标志性途径不同。只有 3 个标志性通路在高 TIIsno 评分组中具有更大的激活度，而其他 23 个在低 TIIsno 评分组中具有更高的激活度（图 5b）。

图5

6、TIIsno评分模型的验证队列

①为了验证TIIsno评分模型在结肠癌中的作用，研究者选择了另外两个独立的数据集进行分析（TCGA-COAD-IIIumina-GA队列，Xiangya real-world队列）。基于两个数据集的生存分析表明，高TIIsno评分组的预后较低TIIsno评分组差，这与训练集的结果一致。在TCGA-COAD-IIIumina-GA队列中，3年生存率和5年生存率的AUC分别为0.87和0.89，高于训练集的结果。在Xiangya real-world队列中，3年生存率和5年生存率的AUC分别为0.71和0.80，结果与训练集中的发现大致相同。生存分析验证证明TIIsno评分模型是结肠癌的一个重要独立预后因素。

图6

②为了评估TIIsno评分模型对免疫治疗反应的预测价值，研究者选择了CD274和CTLA4这两个被批准用于临床治疗的免疫检查点，以进一步验证该模型。从湘雅真实世界队列的69名患者中收集了病理组织。组织用于制造组织阵列和免疫组织化学染色。结果表明，与高TIIsno评分组相比，CD274和CTLA4在低TIIsno评分组中均具有高表达，进一步研究证实，TIIsno评分低的患者比TIIsno评分高的患者更有可能从免疫治疗中受益。因此，TIIsno评分可能是免疫治疗反应的潜在生物标志物。

图7

本文小结

       结肠癌（CC）是全球肿瘤相关死亡的主要原因。SnoRNA在肿瘤微环境中起着至关重要的作用。肿瘤微环境可以由肿瘤浸润的免疫细胞塑造，这些免疫细胞控制着免疫治疗效果的命运。研究者启动了一种新的计算框架来识别肿瘤免疫浸润相关的snoRNA（TIIsno）特征，并通过对21个纯化的免疫细胞系，43个结肠癌细胞系和三个数据集（训练，测试，真实世界验证集）的综合snoRNA分析分析开发了TIIsno评分模型。

       研究者发现高TIIsno评分与CC预后不良有关。TIIsno评分被认为与（I）大多数免疫细胞的浸润水平，（II）抑制性免疫检查点表达水平和（III）免疫评分呈负相关。这些发现与MSI-H患者TIIsno评分较低的观察结果相结合，表明TIIsno评分较低的患者可能对免疫治疗有更好的反应。本文构建的TIIsno评分模型是一种新的潜在的免疫治疗反应生物标志物，可以有效预测CC患者的预后。

本文参考资料：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8844792/

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