今天跟大家分享的是发表在Frontiers in Cell and Developmental Biology （IF: 5.2011）上的一篇文章，主要是基于TCGA和CGGA中胶质瘤数据集，利用与lncRNA表达相关的自噬基因，通过一致性聚类，将胶质瘤样本划分为不同亚型，两类患者在预后，免疫浸润等多种特征上均存在显著差异。
基于生物信息学分析识别弥漫性胶质瘤中与免疫微环境和自噬基因相关的lncRNA预后特征
Bioinformatic Analyses Identify a Prognostic Autophagy-Related Long Non-coding RNA Signature Associated With Immune Microenvironment in Diffuse Gliomas
1.数据
（1）TCGA和CGGA中基因表达数据，预后数据和lncRNA表达数据。
（2）Human Autophagy Database中231个自噬相关基因。
2.基于自噬基因相关lncRNA（ARLs）的一致性聚类
首先，基于皮尔森相关分析识别在TCGA和CGGA样本中与自噬基因表达相关的lncRNA（|R|>0.5，P<0.01）。其次，基于单因素cox分析识别与预后相关的lncRNA。进一步，基于lasso cox回归分析识别到38个与自噬基因相关lncRNA（ARLs），最终基于ARLs进行一致性聚类以及构造ARL特征（图1）。
图1. ARLs的识别
分别在TCGA和CGGA数据中，基于ARLs进行聚类，将胶质瘤患者分为两个类别 (图2A、B)。11个为保护因素的ARLs在聚类2中高表达，27个危险因素相关的ARLs在聚类1中高表达(图2A,B)。主成分分析表明在两套数据中这两个聚类分类良好(图2C,D)。此外，类别2患者的预后比类别1更好 (图2E, F)。在类别1中，高级别胶质瘤(III级和IV级)的比例显著高于类别2 (图2 G)。IDH1突变胶质瘤样本显著富集在聚类2中 (图2H)。同样，MGMT甲基化患者主要在类别2中富集 (图2)。此外，几乎所有的1p19q共缺失胶质瘤样本都富集在类别2中(图2J)。
图2. 基于ARLs的一致性聚类
3.凋亡和免疫过程在类别1中富集
基于GSVA分析进一步分析两个聚类之间的特征差异，研究者发现细胞坏死信号通路等凋亡生物学过程在类别1中高度富集(图3A,B)；白细胞介素介导的信号通路、抗原加工呈递以及T细胞活化等免疫过程也在类别1中富集(图3A,B)。研究者进一步筛选在两类样本中发生差异表达的基因。GSEA分析显示，类别1中高表达的基因主要在细胞凋亡(Figure 3C-D)和免疫过程(图3E,F)中富集。因此，类别1患者表现出高凋亡和免疫特性。
图3. 凋亡和免疫过程在类别1中富集
4. 类别1具有低肿瘤纯度和高免疫浸润
由于类别1与免疫过程和预后较差有关，研究者进一步探讨两个类别在免疫浸润层面的差异。根据基因表达情况计算样本中基质打分，免疫打分等打分。基质打分，免疫打分和ESTIMATE得分在聚类1中显著升高 (图4A-C)；肿瘤纯度在类别1中较低 (图4 D)。进一步基于ssGSEA和CIBERSORT算法量化不同免疫细胞的丰度。ssGSEA结果表明，巨噬细胞、中性粒细胞等免疫细胞主要富集于类别1(图4E-F)。在CIBERSORT结果中同样可以发现，类别1中巨噬细胞、中性粒细胞等细胞的丰度显著增加，而类别2中记忆B细胞的丰度显著增加 (图4G-H)。以上结果表明基于ARL表达的聚类揭示出独特的胶质瘤亚型，该亚型与不良预后、激活的免疫过程和高免疫浸润过程有关。
图4. 类别1表现出低肿瘤纯度和高免疫浸润特征
5.神经胶质瘤的ARL特征与预后及临床特征相关
为进一步探讨ARL在胶质瘤中的作用，研究者构建出ARL特征，并通过PCA分析计算每个样本的ARL打分。基于ARL打分中位数将样本分为高分组和低分组 (图5A、B)。生存时间较短的患者主要富集于高分组(图5A、B)。此外，ARL打分对胶质瘤患者的预后具有较强的预测准确性。在TCGA数据集中，ARL打分预测1年、3年和5年生存率的曲线下面积(AUC)分别为0.892、0.923和0.869(图5C)；CGGA数据集的AUC分别为0.789、0.880和0.895(图5D)。同时，低得分组中有11种保护性ARLs高表达，高得分组中有27种风险ARLs高表达(图5E,F)。在临床特征方面，聚类1的ARL打分显著升高，预后较差 (图5 G)。此外，ARL打分呈等级依赖性显著升高，其中IV级胶质瘤的ARL打分最高 (图5 H)。此外，在IDH1野生型、1p19q非共缺失和MGMT未甲基化胶质瘤中，ARL打分显著升高，以上结果表明ARL特征可以预测胶质瘤患者的预后，高ARL打分提示胶质瘤为恶性亚型。
图5. ARL特征与胶质瘤的预后和临床特征相关
6.ARL打分与预后
研究者进一步研究在不同的胶质瘤患者中ARL打分与预后的相关性。多因素Cox分析显示，ARL打分、年龄、分级、IDH1状态是胶质瘤患者的独立保护因素。此外，基于ARL打分可以有效区分预后良好或较差的胶质瘤患者。在弥漫性胶质瘤中，ARL打分低的患者比ARL打分高的患者预后更好 (图6)。在不同级别的胶质瘤中，特别是在IV级胶质瘤中，ARL打分低的患者预后更好；此外，在IDH1野生型和突变型胶质瘤中，ARL打分低患者的预后优于ARL打分高的患者 (图6E-F)。同样，在年轻(<45岁)和年长(>45岁)胶质瘤患者中，ARL打分低的患者比ARL打分高的患者预后更好 (图6G-H)。因此，ARL信号与胶质瘤患者的预后相关，ARL打分低与预后较好相关。
图6. 不同胶质瘤亚型中ARL打分低与预后较好相关
7. ARL打分与弥漫性胶质瘤的免疫浸润相关
考虑到类别1中ARL打分显著升高，且类别1表现出较高的免疫浸润程度，研究者进一步探究弥漫性胶质瘤中ARL打分与免疫浸润之间的相关性。相关分析表明ARL打分与基质打分、免疫打分、ESITMATE打分呈显著正相关(图7A-C)；此外，ARL打分与肿瘤纯度呈显著负相关 (图7D)。ssGSEA分析表明NK细胞、中性粒细胞、巨噬细胞等在在高打分组中高度富集(图7E-F)。此外，通过TIMER算法发现ARL打分与巨噬细胞、树突状细胞等的丰度显著正相关 (图7G-H)。CIBERSORT算法分析表明，高打分组中巨噬细胞和中性粒细胞的浸润显著高于低得分组 (图7 I-J)。以上结果表明ARL得分与免疫浸润相关，高ARL打分表明弥漫性胶质瘤中巨噬细胞和中性粒细胞的浸润程度高。
图7. ARL打分与免疫浸润
今天的内容就是这些，是不是思路超级简单清晰呢？最后让我们再来对这篇文章进行一下总结吧，首先识别与预后和自噬基因表达相关的lncRNA，基于这些lncRNA对胶质瘤患者进行聚类，两类患者在预后，临床特征，自噬以及免疫浸润程度等多方面存在差异；在以上工作基础上，进一步通过PCA分析计算每个样本的ARL打分，并对ARL打分与预后和免疫浸润程度之间关系进行探究。
如此简单清晰的研究思路就可以发5分，你真的没有一点点心动嘛？本工作是对与自噬相关的lncRNA进行研究，凋亡，铁死亡，DNA损伤修复等其他生物学过程同样可以成为好的研究切入点。如何在常规或非常规的科研思路下，做出富有创新性和临床意义的工作是每一位生信人都要面临的严峻考验。我们在副推里总结了最近lncRNA类似思路供大家参考。易求好思路，难得创新点。科研生于“创新”，死于“安乐”。谨以此共勉。
纯生信 生信人 追踪最前沿生信分析思路
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