二区免疫治疗纯生信挖掘，预定从速

各位新老粉丝大家好，生信人公众号一直致力于提供最新最全的文章和热点解读，成为你科研的利器。目前针对肿瘤，免疫治疗还是，也将继续是未来的研究热点。

随着更多的队列的公开，关于免疫治疗的更多深入探究，也会越来越精细。

生信人注意到目前不仅仅有免疫治疗有效性评估的队列出现，还有一些针对免疫治疗相关不良反应的数据也较多，比如黑色素瘤，比如结直肠癌等。这些都值得我们对免疫治疗队列进行更为深入的研究，不仅仅评估有效性，对超进展也要关注。

生信人经过整理，有免疫治疗公开队列的表达数据包括皮肤黑色素瘤、肾透明细胞癌、食管癌、肺癌、肝癌、膀胱癌 、间皮瘤、乳腺癌、胃癌、 结直肠癌、直肠癌、前列腺癌、胶质瘤（高低都有）、大颗粒淋巴细胞白血病等，同时突变数据也有很多，可以参考我们之前推广过的文章。这个方向，再加点分析，二区，7+不成问题。如果有对这个思路感兴趣的，欢迎添加微信直接咨询。

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思路一、免疫治疗相关signature

一般情况下，我们都是根据疾病和正常筛选差异，然后评估预后，看一眼免疫治疗的效果，那么在这里得益于目前已有的数据，就可以直接从免疫治疗队列开始筛选免疫治疗有效或者超进展的biomarker或者模型。

案例一：免疫治疗相关的signature（转录组）

Zhang Y ,  Yang M ,  Ng D M , et al. Multi-Omics data analyses construct tumor microenvironment and identify the immune-related prognosis signatures in human lung adenocarcinoma[J]. Molecular Therapy - Nucleic Acids, 2020, 21.

案例二：免疫治疗相关的signature（突变）

Wang S ,  Jia M ,  He Z , et al. APOBEC3B and APOBEC mutational signature as potential predictive markers for immunotherapy response in non-small cell lung cancer[J]. Oncogene, 2018.

思路二、免疫治疗相关分子分型

这个很好理解，也就是说利用免疫治疗队列筛选出标志物之后，在更大的队列进行聚类分组，看聚类效果，是否具有规律性。代表文章包括TMEscore、m6Ascore。只不过这里是直接根据免疫治疗队列来分析。

案例一：TMEscore文章系列

Dongqiang, Zeng, Meiyi, et al. Tumor Microenvironment Characterization in Gastric Cancer Identifies Prognostic and Immunotherapeutically Relevant Gene Signatures.[J]. Cancer Immunology Research, 2019.

案例二：前列腺癌免疫治疗队列挖掘

Meng J ,  Y  Zhou,  Lu X , et al. Immune Response Drives Outcomes in Prostate Cancer: Implications for Immunotherapy.  2020.

思路三、单细胞数据出发或者单细胞联合bulk RNA数据

单细胞虽然风头不再，但是目前还是文章很好的加分项。我们可以看到，单纯的单细胞数据挖掘或者联合bulk RNA数据，能够轻松做到6-7的水平。只不过与前两个比起来，分析难度提升了不少。

Biasi S D ,  Gibellini L ,  Tartaro D L , et al. Circulating mucosal-associated invariant T cells identify patients responding to anti-PD-1 therapy[J]. Nature Communications, 2021, 12(1).

思路四、非编码RNA

非编码RNA其实都不用多说，看这边免疫相关的lncRNA可以放表在NC上。对于免疫治疗相关的非编码RNA绝对是热点中的热点。

Liu, Z., Liu, L., Weng, S. et al. Machine learning-based integration develops an immune-derived lncRNA signature for improving outcomes in colorectal cancer. Nat Commun 13, 816 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-28421-6

结语

除了前面为大家整理的四个思路之外，其实想抓住免疫治疗这个点，还有非常多的角度，正如前文所说，留给我们的空间实在太多。而且随着现在生信的发展，很多思路都非常成熟，比的就是谁更快。最后为了方便大家初步评估免疫治疗生信的研究潜力，想要获取初步分析结果以及免疫治疗个性化思路，赶快扫码上车。

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撰稿  ▎sxr

排版  ▎CY.