ISENICS:一种用于识别衰老免疫细胞和样本的模型,并描述它们在瘤微环境中的作用
Miaomiao Tian1, Hao Cui2, Xinyu Wang1
1College of Bioinformatics Science and Technology, Harbin Medical University, No. 157 Baojian Road, Nangang District, Harbin City, Heilongjiang Province, 150081, China.
Briefings in bioinformatics
|September 18, 2025
概括
现在可以量化促进瘤生长的衰老免疫细胞. 免疫细胞衰老的较高水平与更好的预后相关,但癌症患者的免疫治疗反应较差.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 在瘤学瘤学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 衰老的免疫细胞释放炎症因素,损害抗瘤免疫力,促进癌症的进展.
- 瘤细胞可以通过各种机制诱导免疫细胞衰老.
- 定量免疫细胞衰老水平是具有挑战性的,因为缺乏特定的指标.
研究的目的:
- 开发一种用于识别衰老免疫细胞和样本的模型.
- 为了研究老化的免疫细胞在瘤免疫微环境 (TIME) 中的作用.
- 分析免疫细胞衰老与癌症特征之间的关系.
主要方法:
- 对23种癌症类型的综合批量和单细胞RNA测序数据.
- 采用解卷算法来构建免疫细胞基因表达特征.
- 计算细胞衰老得分以量化衰老水平.
主要成果:
- 瘤样本显示免疫细胞衰老水平明显高于正常样本.
- 单细胞/巨细胞经常表现出与其他免疫细胞亚型的共同衰老.
- 免疫细胞衰老的增加与更好的患者预后有关,但对免疫治疗的反应较差.
- 衰老的免疫细胞增强了瘤微环境中的细胞对细胞相互作用.
结论:
- 开发的模型有效地识别了衰老的免疫细胞,并量化了衰老水平.
- 免疫细胞衰老在 TIME 中起着复杂的作用,影响预后和治疗反应.
- 研究结果提供了有关癌症特异性免疫衰老的见解,并提供了潜在的治疗点.
