影响因子：8.7
关于单基因泛癌分析，我们已经介绍了很多。
小编最近也筛选到一些结果比较好的基因，需要做深入分析的欢迎交流喔。
研究背景：
在美国，癌症仍然是第二大常见死亡原因，直到现在，癌症仍然是一个重大的全球公共卫生威胁。不受控制的细胞增殖主要是由于遗传和表观遗传改变的积累，导致癌症的形成。通过临床前和临床研究验证免疫检查点的有效性，将有助于显著改善癌症患者的预后。CD93是一个跨膜蛋白，属于XIV组C型凝集素家族。CD93在内皮细胞-细胞粘附、细胞迁移、细胞极化和吞噬作用中起着至关重要的作用。因此，全面评估CD93在其他癌症中的预测价值，以及CD93在TME中对肿瘤和间质细胞的共表达和作用需要进一步阐述。
流程图
研究结果：
一、CD93的表达及预后价值
1、首先使用了CCLE、TCGA和GTEX数据库，探索癌症及其对应物中的CD93水平。
2、来自CCLE数据库的数据显示CD93在肿瘤细胞系中的表达，其中排名前三的细胞系是AML、B细胞ALL和白血病(图2A)。
3、与正常对照组相比，GBM、PAAD、STAD、CHOL、LGG、LIHC、KIRC、急性髓系白血病(LAML)、HNSC、TGCT和SKCM的肿瘤样本中CD93 mRNA水平升高(图2B)。
4、同时，通过免疫荧光染色验证了肿瘤微阵列中CD93的蛋白水平(图2C)。
二、CD93在泛癌中的突变分析
1、通过无进展生存期(PFS)、无病间隔期(DFI)、OS和DSS分析，分析了CD93基因组突变体与WT组在这些癌症中的生存差异(图3A)。在OV中，CD93突变组的DSS和OS与WT组有显著差异(图3A)。
2、如图3B所示，LGG、UCEC、ACC、LIHC和KIRC的无进展生存期 (P<0.05);LGG、UCEC、LUAD、KIRC、THCA、STAD、READ、BRCA在DSS的差异(P<0.05);在无病期中，ACC、UCEC、DLBC、LGG和BLCA。
3、除OV外，CD93 RNA表达与几乎每种癌症的甲基化相关(图3C)。
4、UVM、KIRP、LGG、SKCM、KIRC的DSS和OS中CD93高甲基化组与低甲基化组差异有统计学意义(图3D)。
5、MuTarget数据集显示CD93表达与CESC中的几种基因突变状态相关，包括MUC4、TENM1、PLXNC1、LATS1和CACNA1C。这些基因的野生组比突变组有更多的CD93表达(图4A)。
6、在COAD中，KIAA1217、GLG1、PAM、PFAS、NCOR1突变组的CD93表达量高于野生组(图4B)。
7、在LGG中，EGFR、HMCN1、PTEN、LRP2突变组的CD93表达量高于野生组，IDH1突变组的CD93表达量高于突变组(图4C)。
8、在LUAD中，ZNF804B、SLITRK3、NELL1、HERC2、IFT172基因的野生组比突变组CD93表达量更高(图4D)。
9、在LUSC中，CTNND2、JAK2、LAMA5、RASGRP3突变组CD93表达量高于突变组，CHD5突变组CD93表达量高于野生组(图4E)。
10、在SKCM中，PKHD1、KIAA1551、CAPN13、CASR野生组的CD93表达量高于突变组，而MARVELD2突变组的CD93表达量高于野生组(图4F)。
11、在STAD中，PKD1、HDAC4、GABRG2、TRRAP、TRPA1的野生组CD93的表达量高于突变组(图4G)。
12、在UCEC中，LPCAT4、MRO、IRS4、ZNF251、CCDC18野生组的CD93表达量高于突变组(图4H)。
三、CD93在肿瘤微环境中的免疫特性
1、接下来，为了阐明这些癌症中TME中CD93的免疫特征，通过SangerBox网站使用ESTIMATE算法探索了33种癌症中CD93表达与三种评分(免疫评分、估计评分和基质评分)之间的关系。
2、CD93表达与几乎所有癌症的免疫评分呈正相关，除DLBC、KIRC、TGCT、THCA和THYM外。
3、CD93水平与除TGCT和THCA外的几乎所有癌症的估计评分密切相关。
4、CD93的高表达与所有癌症的高间质评分密切相关。
5、CD4+ T细胞、T细胞滤泡辅助细胞、B细胞浆和活化的表达NK细胞与CD93水平呈负相关。
6、结果显示，CD93的表达与多种癌症中几种免疫检查点的水平密切相关，包括NRP1、LAIR1、CD28、CD200R1、HAVCR2、CD276、VSIR和CD86。
四、基于CD93表达的功能分析
1、基于GSVA算法的许多免疫相关通路与CD93的表达均呈显著正相关，如参与免疫应答的淋巴细胞活化、成纤维细胞活化与增殖、成纤维细胞迁移、成纤维细胞生长因子受体信号通路、T细胞外渗、巨噬细胞菌群刺激因子应答、巨噬细胞细胞因子产生、巨噬细胞及巨噬细胞源性泡沫细胞分化(图5A)。
2、前三种负富集通路分别是局灶性粘连、血管平滑肌收缩和白细胞经内皮迁移(图5B)。
3、从KEGG数据库分析的前四条阳性富集通路分别是亨廷顿病、蛋白酶体、帕金森病和氧化磷酸化(图5C)。
4、KRAS信号通路、UV响应DN和补体反应是负富集的前三条通路(图5D)。
5、DNA修复、MYC靶标V2、MYC靶标V1和氧化磷酸化是HALLMARK数据库中分析的前四条阳性富集通路(图5E)。
五、通过单细胞测序和多重免疫荧光染色分析CD93与肿瘤和基质细胞的关系
1、研究了GBM、HNSC、KIRC、LUAD、PAAD、PRAD、BLCA、BRCA、CHOL、COAD、LIHC、OV、SKCM、STAD等癌症TME中CD93与肿瘤和间质细胞的关系(图6)
2、进行了多重免疫荧光染色，以确定CD93与CD8 (T细胞标记物)、CD68(巨噬细胞标记物)和CD163 (M2巨噬细胞标记物)在这些癌症中的关系。CD8标记为粉红色，CD68标记为红色，CD163标记为绿色，CD93标记为玫红色，DAPI标记为蓝色(图7M)。
3、WHOIII胶质瘤的CD93表达高于WHOII胶质瘤(图7A)。在GBM(图7B)、UTUC(图7C)和PRAD(图7L)中CD93与CD8密切相关。
4、在UTUC(图7C)、THCA(图7F)、CESC (SCC)(图7G)、PSCC(图7I)、OPV、OV(图7J)、TGCT(图7K)、PRAD(图7L)中CD93与CD68密切相关。
5、CD163在BLCA(图7D)、CESC(图7G, H)和TGCT(图7K)中的表达与CD93密切相关。LSCC比对照组表达更多CD93水平(图7E)。
六、基于CD93表达预测肿瘤免疫治疗价值
1、为了系统地阐明CD93作为这些癌症的免疫治疗靶点的潜在价值，我们从公共数据库中预测了免疫治疗应答和敏感药物(图8)。
2、在25个免疫治疗队列中，仅CD93在8个免疫治疗队列中AUC高于0.5(图8A, C)。
3、CD93在4个免疫治疗队列中显著预测免疫治疗反应，其中应答者更有可能具有高CD93水平(图8B, D)。
4、ROC绘图数据集分析了乳腺癌、OV、GBM和结直肠癌中针对CD93治疗的反应预测。结果显示，曲妥珠单抗治疗乳腺癌的AUC为0.646。
5、从TIDE网站预测CD93在核心数据集、免疫治疗数据集、CRISPR Screen数据集和免疫抑制细胞类型的机制随访实验中的治疗反应(图8E)。
6、通过CTRP(图8F)和GDSC(图8G)数据集对敏感小分子药物进行预测。基于CTRP数据集CD93表达的前5个敏感药物为BRD-K30748066、异甘草素、替尼泊苷、PHA-793887和CR-1-31B。
总结：先前的研究已经证明了CD93在肿瘤血管化中的关键作用，并在肿瘤血管中上调CD93作为几种癌症的潜在恶性生物标志物。鉴于CD93在泛癌中的分子特征仍未被探索，进行了大规模的单细胞和批量测序分析，以确定CD93在这些癌症中的预后价值和免疫特征。在此研究中，观察了38个癌细胞系、31个癌症样本和基于公共数据库的对应物中CD93的mRNA表达。结合TCGA和GTEX数据集，CD93水平在GBM、PAAD、STAD、CHOL、LGG、LIHC、KIRC、LAML、HNSC、TGCT和SKCM中高于正常对照组。COAD、KIRP、ACC、CESC、UCEC、BRCA、BLCA、LUAD、PRAD、KICH、THCA、LUSC和UCS组CD93水平低于
对照组。同时免疫荧光染色显示PSCC、LSCC、TGCT中CD93蛋白表达上调，THCA、UTUC、BLCA、CESC中CD93蛋白表达下调。CD93蛋白水平在GBM中高于LGG。此外，CD93可以作为除ACC、BRCA、CHOL、DLBC、PAAD、PRAD、SKCM和UCS之外的几乎所有癌症的稳定预后生物标志物。分析CD93突变体与WT的生存差异、CD93的CNV与生存的差异、CD93甲基化与mRNA水平的相关性以及CD93低甲基化与高甲基化在胰腺癌中的生存差异。
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