大家好！今天给大家介绍一篇2021年12月发表在Molecular Therapy Nucleic Acids（IF:8.886）上的文章。本研究对多个结肠癌数据集的lncRNA进行分析鉴定化疗特异性的lncRNA并构建CRLSig。
A Chemoresistance lncRNA Signature for Recurrence Risk Stratification of Colon Cancer Patients with Chemotherapy
耐药lncRNA特征在结肠癌化疗患者复发风险分层中的应用
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摘要
化疗可以用于治疗结肠癌患者，然而还缺乏明确的分子标记物确定哪些患者可以受益于化疗。本研究对公共数据库中lncRNA表达谱进行分析鉴定到结肠癌患者的55个化疗特异性lncRNA。基于这55个lncRNA作者构建了CRLSig的耐药性lncRNA特征并将化疗患者分为两组，两组的无复发生存情况不同。GSEA分析表明低CRLSig患者的CD8+ T细胞和巨噬细胞浸润水平较高而高CRLSig患者的NKT细胞浸润水平较高。KEGG分析表明低CRLSig的代谢通路更多，表明化疗反应较好。单细胞分析表明基质细胞和上皮细胞的CRLSig较高。因此，作者构建了一个辅助预后工具-CRLSig可以准确区分RFS高风险组。
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流程图
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结果
1. 数据集的获取和下载
从TCGA和GEO数据库获取结肠癌患者数据集，共包括1171例患者其中715例患者没有接受化疗456例患者接受化疗。GSE103479,GSE39582和GSE72970作为训练集，TCGA-COAD作为验证集。没有接受化疗的GSE103479,GSE39582和TCGA-COAD作为比较组。GSE132465数据集为单细胞转录组数据集。
2. 使用系统meta分析鉴定结肠癌化疗相关的lncRNAs
本研究分析流程图如图1所示。GSE103479,GSE39582,GSE72970和TCGA-COAD数据集的临床数据如表1所示。根据是否接受化疗将结肠癌患者分为两组。接受化疗和未接受化疗的患者的预后具有显著差异。作者将数据集分为训练集和验证集。通过匹配GENCODE和RefSeq获得了2456个lncRNA。对这2456个lncRNA进行meta分析，有177个lncRNA与化疗患者的RFS显著相关（图2A），有49个lncRNA与患者的RFS显著相关（图2A）。最后在接受化疗的患者中有55个lncRNA是稳定的化疗耐药lncRNA。在这55个lncRNA中化疗患者存在显著的正相关（图2B）。meta分析计算的lncRNA预后值和β值如图2C所示。
表1 结肠癌患者的临床特征
图1 流程图
图2 鉴定结肠癌患者化疗相关的lncRNA
3. 构建和验证CRLSig
作者基于Cox回归分析构建结肠癌患者的化疗抗性lncRNA特征（CRLSig）。化疗和未化疗患者的CRLSig没有显著差异。根据CRLSig的中位数作为预测将患者分为三组，分别为1.2，1.2和1.5。预后分析表明，化疗组患者可以通过CRLSig区分RFS（图3A-3C），包括GSE39582,GSE72970和GSE103479。此外，验证集的高CRLSig和低CRLSig组之间具有显著差异（图3D）。然而，对于未接受化疗患者来说CRLSig并不能将患者分为不同组。ROC曲线分析表明GSE39582的AUC为0.58-0.65，GSE72790的AUC为0.73-0.75，GSE103479的AUC为0.46-0.65，TCGA-COAD的AUC为0.71-0.83（图3E-3H）。图3I-3L为患者复发状态随CRLSig的增加而增加。
图3 构建CRLSigs
4. 接受化疗的结肠癌的CRLSig亚群分析
作者进一步分析了GSE39582,GSE72970和TCGA-COAD数据集不同TNM分期的CRLSig预后价值。结果表明在分期Ⅱ+Ⅲ和分期Ⅳ中高CRLSig和低CRLSig的RFS率显著不同（图4A-4F）。
图4 亚群的KM分析预测接受化疗患者的RFS率
5. CRLSig预测化疗治疗反应
尽管55个lncRNA可能会降低化疗的有效性，作者使用CRLSig预测患者的治疗反应。柱状图表明CRLSig打分随化疗反应中SD/PD发生率的增加而增加（图5A）。CRLSig与化疗反应之间存在显著相关性（图5B）。SD/PD状态的化疗患者的CRLSig打分较高（图5C）。ROC曲线分析表明CRLSig预测PR/CR的AUC为0.731（图5D）。
图5 CRLSig预测治疗反应和蛋白通路分析
6. 高CRLSig和低CRLSig的通路富集分析
在蛋白质图中，每种蛋白质被显示为一个多边形，其面积为蛋白质的丰度。功能相关的蛋白质为相邻区域。作者使用Proteomaps研究不同患者的KEGG通路比例的动态变化。结果表明，化疗应答患者的代谢基因比例较高（图5E和5F）。低CRLSig患者的代谢基因比例与化疗应答患者相似（图5G和5H）。PR/CR组和低CRLSig组的尿素循环，丙酮酸代谢和硫酸代谢等通路激活（图5I和5J）。
7. CRLSig与其他临床病理因子和临床特征的独立性
作者使用Cox回归分析研究CRLSig是否是训练集和验证集的独立预后因子。多因素Cox回归分析表明CRLSig与RFS显著相关（图6A）。作者同样研究CRLSig与其他临床病理特征的相关性。CRLSig与接受化疗的结肠癌患者的TNM分期（图6B）。CRLSig可以显著区分TCGA队列的OS率（图6C）。
图6 CRLSig的独立性分析和单细胞分析
8. CRLSig的泛癌分析
为验证CRLSig在其他癌症患者中的作用，作者对18种癌症患者的CRLSig进行Cox回归分析，CRLSig可以将PAAD和STAD患者分为预后差异显著的两组。
9. CRLSig的微环境特征
作者使用R包xCell研究接受化疗的TCGA队列的免疫细胞浸润水平。NKT细胞与CRLSig显著相关，巨噬细胞，CE8+ T细胞和CD8+ Tcm与CRLSig负相关（图6D）。趋化因子和细胞因子受体基因，如CSF2RB,CXCL14和CXCL9与CRLSig负相关（图6E）。此外，作者分析了单细胞转录组数据集GSE132465的65362个细胞的CRLSig，CRLSig在基质细胞中较高（图6F和6G）。CMS亚型分析表明CMS1和CMS4亚型的CRLSig较高（图6H）。
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结论
总的来说，作者构建了一个耐药lncRNA特征CRLSig，可以准确预测结肠癌患者的预后并为辅助化疗受益患者提供临床决策。CRLSig是一个独立的RFS预测特征其性能优于微卫星状态。本研究的局限性在于作者分析的是公共数据集其一些临床信息不可获取可能存在一定潜在偏好性。本研究鉴定的lncRNA仍然需要一定的实验验证其准确性。
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