TCGA助力乳頭狀腎細(xì)胞癌發(fā)表高分文章 ---免疫相關(guān)lncRNA預(yù)后模型分析

欄目:最新研究動態(tài) 發(fā)布時間:2020-12-29
腎細(xì)胞癌(RCC)是全球泌尿系統(tǒng)腫瘤中的第三大常見惡性腫瘤,也是36種癌癥中的第十六大常見癌癥......

腎細(xì)胞癌(RCC)是全球泌尿系統(tǒng)腫瘤中的第三大常見惡性腫瘤,也是36種癌癥中的第十六大常見癌癥。乳頭狀腎細(xì)胞癌(pRCC)是僅次于腎透明細(xì)胞癌(ccRCC)的RCC第二常見組織學(xué)亞型,占RCC的15%-20%。據(jù)報道,pRCC與世界上廣泛存在的ccRCC在臨床病理特征和預(yù)后上存在較大差異。然而,相對更多的研究集中于ccRCC而不是pRCC, pRCC往往參考ccRCC的治療策略,因此pRCC患者因缺乏特異性研究而不能達到良好的療效。一旦患者宣稱晚期pRCC,靶向藥物的治療效果明顯低于ccRCC,意味著晚期pRCC的治療效果有限且預(yù)后不良。因此,迫切需要確定pRCC的新型預(yù)后生物標(biāo)志物。近期,福建醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院許寧教授及其團隊下載pRCC的轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù),鑒定了4個lncRNA構(gòu)建預(yù)后模型,該模型與生存時間和生存狀態(tài)顯著相關(guān),為治療提供了更多的參考。相關(guān)研究以“An immune-related lncRNA prognostic model in papillary renal cell carcinoma: A lncRNA expression analysis”為題發(fā)表在genomics雜志上,雜志影響因子為6.205。

技術(shù)路線:

結(jié)果:

1、共表達網(wǎng)絡(luò)鑒定pRCC中免疫相關(guān)lncRNA

作者從TCGA數(shù)據(jù)庫中提取pRCC的原始表達數(shù)據(jù),包括289份腫瘤樣本和32份匹配的正常組織,根據(jù)分子簽名數(shù)據(jù)庫v4.0中的兩個免疫基因集共選擇了331個免疫相關(guān)mRNA,以∣cor∣>0.6和P<0.0001為臨界值,通過共表達網(wǎng)絡(luò)在pRCC中鑒定出453個免疫上調(diào)的lncRNA。


2、lncRNAs預(yù)后模型的構(gòu)建

作者使用Perl腳本獲得生存分析數(shù)據(jù),將臨床表達文件(lncRNA名稱、患者生存時間、生存狀態(tài))與生存數(shù)據(jù)相結(jié)合,進行單因素Cox分析,以森林圖的形式呈現(xiàn)前8位預(yù)后相關(guān)lncRNA各自的HR、95%CI及其P值,其中,7個為低風(fēng)險,包括AL109936.2、AC135050.6、AC015922.3、FGF14-AS2、AL031710.1、AC107464.3和LIFR-AS1,而AC099850.3處于高風(fēng)險。


通過多因素生存分析構(gòu)建四個lncRNA(AC015922.3,AL031710.1,AC099850.3和LIFR-AS1)預(yù)后模型,具體信息如下表,并對274例患者進行風(fēng)險評分計算:

Risk score=(0.257*AC015922.3exp)+(0.636*AL031710.1exp)+(1.193*AC099850.3exp)+(-0.665*LIFR-AS1exp)。

3、預(yù)后模型預(yù)測pRCC患者預(yù)后

生存分析表明,這4種lncRNA的表達與pRCC的OS顯著相關(guān),KM生存分析表示低危組和高危組生存時間的差異有統(tǒng)計學(xué)意義(A-D)。


在274例患者中,越來越多的患者在隨訪期間死于pRCC,為高危組提供了64.3%的五年生存率,為低危組提供了84.9%的五年生存率。熱圖顏色反映了4種lncRNA在高危組和低危組中的表達水平,通過風(fēng)險評分進行排序并將患者分為高危組和低危組,以風(fēng)險評分0.9169為截斷值,證明了OS的分布(A-D)。


4、預(yù)后模型的評估

作者為了進一步驗證預(yù)后模型的準(zhǔn)確性和特異性,繪制了兩個基于獨立預(yù)后分析的森林圖,以證明該模型是否可以在不借助其他臨床特征(包括年齡、性別、生存時間、生存狀態(tài)、TNM分期和腫瘤分期)的情況下成為可用的獨立預(yù)后指標(biāo)。單變量Cox回歸分析顯示,腫瘤分期、T分期和模型是pRCC的良好預(yù)后預(yù)測因素(A)。多變量Cox回歸分析顯示分期和預(yù)后模型可預(yù)測pRCC患者的OS(B)。同時,作者繪制了時間依賴性ROC曲線,計算了預(yù)后模型的曲線下面積(AUC)為0.927,分期的曲線下面積(AUC)為0.959,證明了lncRNA預(yù)后模型用于生存預(yù)測的競爭性能(C)??傊?,四個lncRNA簽名是pRCC患者極好的預(yù)后模型。


5、臨床特征與4種lncRNA的相關(guān)性分析

作者通過箱形圖評價4種免疫相關(guān)lncRNA在3種臨床特征中的表達水平,例如性別、M分期和腫瘤分期,與女性相比,AC015922.3和LIFR-AS1在男人中表達上調(diào),在遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移患者中表達下調(diào),而AC099850.3在性別和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移患者中的表達結(jié)果相反,AL031710.1的表達與性別和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移無相關(guān)性(A,B)。AC015922.3、AL031710.1和LIFR-AS1的表達水平隨著腫瘤分期的增加而降低,而AC099850.3隨著腫瘤分期的增加而增加(C)。


6、不同基因組中高危和低危人群的差異

作者為了研究高危組和低危組的潛在差異使用降維技術(shù)可視化了基因表達譜,通過主成分分析(PCA)分析顯示高危組和低危組在用于預(yù)后模型的所有基因(A),免疫基因(B),免疫lncRNA(C)以及4個lncRNA(D)上的差異, 紅點和綠點的分布在所有基因中是混合的,而在4個lncRNA中紅點和綠點之間有明顯的分割線,表明構(gòu)建的預(yù)后模型對識別高危和低?;颊哂泻艽髱椭?,也表明兩組在免疫力上有顯著差異。


同時,通過基因集富集分析(GSEA)發(fā)現(xiàn)兩個免疫基因集(免疫系統(tǒng)過程M13664,免疫反應(yīng)M19817)在pRCC高危患者組中具有活躍的表現(xiàn),∣FDR∣<0.25和P>0.05在兩個GSEA分析中意味著高危組具有顯著的免疫反應(yīng)。


7、獨立隊列中四個lncRNA預(yù)后模型的可靠性

作者通過qRT-PCR檢測66例pRCC患者中4種lncRNA的表達水平,用相同的方法構(gòu)建66例pRCC患者的新風(fēng)險評分公式:風(fēng)險評分=(-0.545*AC015922.3exp)+(-0.452*AL031710.1exp)+(0.803*AC099850.3exp)+(-0.868*LIFR-AS1exp)。生存分析顯示,在獨立隊列中,高危患者的預(yù)后明顯差于低?;颊撸崾舅膫€lncRNA預(yù)后模型是pRCC患者可靠且可重復(fù)的生存預(yù)測因子。


1、 獨立隊列中四個lncRNA預(yù)后模型的可靠性

作者通過qRT-PCR檢測66例pRCC患者中4種lncRNA的表達水平,用相同的方法構(gòu)建66例pRCC患者的新風(fēng)險評分公式:風(fēng)險評分=(-0.545*AC015922.3exp)+(-0.452*AL031710.1exp)+(0.803*AC099850.3exp)+(-0.868*LIFR-AS1exp)。生存分析顯示,在獨立隊列中,高?;颊叩念A(yù)后明顯差于低危患者,提示四個lncRNA預(yù)后模型是pRCC患者可靠且可重復(fù)的生存預(yù)測因子。


結(jié)論:

作者鑒定了4個與免疫相關(guān)的lncRNA構(gòu)建預(yù)后模型,該模型與生存時間和生存狀態(tài)顯著相關(guān),為治療提供了更多的參考。

 

參考文獻:

Shao-Hao Chen, Fei Lin, Jun-Ming Zhu, et al. An immune-related lncRNA prognostic model in papillary renal cell carcinoma: a lncRNA expression analysis. Genomics. 2020.