大量和单细胞转录组揭示了HCC中的免疫预后亚型和瘤微环境异质性
Daihan Ji1, Shuting Lu1, Huarong Zhang1
1Department of Bioinformatics, Fujian Key Laboratory of Medical Bioinformatics, School of Medical Technology and Engineering, Fujian Medical University, Fuzhou, China.
概括
这项研究确定了基于基因表达的两个不同的肝细胞癌 (HCC) 免疫亚型,有助于个性化预后和治疗策略. 这些亚型揭示了瘤微环境 (TME) 和治疗反应的差异.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 瘤微环境 (TME) 显著影响肝细胞癌 (HCC) 的结果.
- 在HCC中存在的免疫亚型容易产生批量效应,因此需要强大的分析方法.
- 大量和单细胞转录组学的综合分析提供了一种强大的方法来定义HCC免疫亚型和TME.
研究的目的:
- 开发和验证肝细胞癌 (HCC) 的免疫预后特征.
- 根据基因表达,识别和描述HCC内的不同免疫亚型.
- 探索与这些HCC免疫亚型相关的TME异质性和治疗影响.
主要方法:
- 在907个HCC样本中使用相对表达顺序 (REO) 开发了一个29基因对免疫预后签名.
- 采用机器学习模型,从批量和单细胞RNA测序数据中预测HCC免疫亚型.
- 分析了癌症特征,免疫格局,机制,以及已识别的亚型的治疗效益.
主要成果:
- 一个基于REO的签名将HCC分为两种风险子组 (C1和C2),具有不同的预后值.
- 亚型C1表现出较差的生存率,较高的恶性瘤和对索拉芬尼的敏感性,具有免疫抑制性TME (例如,MDSCs,Mø_SPP1).
- 亚型C2显示出更好的生存率,更高的新陈代谢,并从免疫疗法中获益,具有活性免疫透物 (例如,TILs,树突细胞).
- 在C1.1中,SPP1-CD44交叉声被确定为免疫抑制的潜在驱动因素.
结论:
- 基于REO的免疫预后亚型促进了HCC的个性化预后和治疗决策.
- 这种分类为了解HCC免疫亚型中的TME异质性提供了一个框架.
- 这些发现支持基于不同HCC免疫特征的量身定制治疗策略.
