基因集泛癌能发11分+? 让我们一起来学习这篇BIB的思路吧！

 

背景介绍

 

数据介绍

 

结果解析

Figure 1

为了更好地了解NLRP3-炎症小体相关基因对肿瘤机制的影响，作者分析了位于这15种癌症中的炎症小体基因的启动子区域的甲基化CPG。结果显示，在这15种癌症中，有3种癌症（GBM、PCPG和SKCM）没有炎症小体基因的甲基化，READ则拥有最多炎症小体基因数量的甲基化（16个）。

为了进一步研究SKCM中基于验证小体基因的评分的临床潜力，根据这些临床特征进行了分层分析。结果表明，评分似乎更适用于预测T1和T2、N1、N2和N3、M0和0期、I期和II期亚组中SKCM患者的OS（图3E）。低评分组患者的临床预后结果明显比高评分组患者更差。

作者在GEO中验证了先前在TCGA中的炎症小体基因的预后结果，发现两者几乎完全一致。

作者使用了三种方法来估计不同癌症中CD8+T细胞和CD4+调节T细胞的免疫浸润水平。第一种方法，我们使用SSGSEA计算CD8+T细胞和CD4+调节T细胞的浸润水平。第二种方法，利用TIMER数据库cistrome.shinyapps.io/timer）。第三种方法，下载了 先前Thorsson et al.的数据，比较 CD8+T细胞和 CD4+调节T细胞在多种癌症中的免疫浸润。

结果显示，NLRP3炎症小体基因集与15种癌症中的这些免疫特征高度相关。特别是，在12种癌症的免疫特征中，肿瘤浸润淋巴细胞浸润与炎症小体打分的相关程度最高（图5A)。除了NLRP3分数，一些炎症小体相关基因的表达也与15种癌症的免疫特征显著相关（图5B)。GBP5、CASP1、NLRP3和PSTPIP1在15种癌症中显示出与所有这些免疫特征显著相关。相比之下，ATAT1在除了ESA的14种癌症中表现出明显的负关联（图5B）。

此外，作者还调查了NLRP3炎症小体与IL-1+和IL-18的表达水平之间的关系。NLRP3炎性小体分数与除ESCAL、KIRP和PAAD以外的所有15种癌症和12种癌症中的IL-1+的表达水平显著呈正相关（图5C）。

作者使用ROC曲线评估NLRP3炎症小体评分预测两个免疫特征（免疫评分和免疫CYT）。根据每种癌症患者的免疫特征得分中位数被定义为高组和低组。其中，糖酵解活性在预测三种癌症类型（GBM、PAAD和PCPG）的免疫评分方面具有中等潜力，TMB作为15种癌症免疫评分的指标潜力较低（图6A)。对于CYT，炎症小体基因集评分在三种癌症（COAD、GBM和READ）中具有中等潜力，而糖溶质活性在GBM和PCPG中具有中等预测潜力，TMB在所有15种癌症中均预测潜力较低（图6B)。

Figure 6

作者调查了NLRP3炎症小体基因集是否与免疫治疗反应相关。首先，通过 ssgsea算法计算每位患者炎症小体基因和检查检查点之间的关联。作者观察到炎症小体与15种癌症的免疫检查点基因显著呈正相关（图7A）。与低分组相比，炎症小体得分高的患者表现出明显较高的免疫检查点基因表达水平（图7B）。

 

小编总结