去年生信人推出了铁死亡5+的思路（见副推），不知道大家是否还有印象。这不，类似思路就发了。不得不说生信人的眼光毒吧（给自己加个🍗🍗）。当时还有好几个癌型没做，文章刚发，感兴趣的小伙伴现在做还不晚。
生信人专业、可复现铁死亡生信分析
目前，诱导铁死亡已成为一种有希望的有效触发癌细胞死亡的治疗方法，特别是在那些对传统治疗有抵抗力的肿瘤中。今天的文章发表在Molecular Therapy: Nucleic Acid（IF：7.032）杂志上，通过对铁死亡评分系统的建立，系统阐述了透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中铁死亡的特征模式，以及铁死亡和肿瘤微环境（TME）之间的相互作用。
研究背景
肾细胞癌（简称肾癌，renal cell carcinoma，RCC）是泌尿系统中恶性度较高的肿瘤，也是最常见的肿瘤之一。肾细胞癌分为五种病理亚型:透明细胞癌（ccRCC），乳头状肾细胞癌（pRCC），嫌色细胞癌（chRCC），集合管癌及未分类型肾细胞癌。ccRCC是主要的组织学亚型，约占所有RCC病例的85％。目前已经批准了越来越多的PD-1 / PD-L1阻断免疫疗法药物用于ccRCC的治疗，但并非所有ccRCC患者都对免疫疗法有反应。因此，确定哪些患者将从免疫治疗中受益具有临床意义。
铁死亡（Ferroptosis）是一种铁依赖性的，区别于细胞凋亡、细胞坏死、细胞自噬的新型的细胞程序性死亡方式。铁死亡的主要机制是，在二价铁或酯氧合酶的作用下，催化细胞膜上高表达的不饱和脂肪酸，发生脂质过氧化，从而诱导细胞死亡。在这项研究中，系统地研究了透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中铁死亡的特征模式，以及铁死亡和肿瘤微环境（TME）之间的相互作用。对铁死亡模式的评估能够会增强对TME中免疫浸润的理解，从而帮助肿瘤学家制定个性化的免疫治疗策略。
研究路线
研究结果
1、ccRCC中与铁死亡相关的分子模式具有独特的生存和TME特征
1）本研究总共包括57个铁死亡相关基因（FRG）。图1A显示了这些FRG的拷贝数变异（CNV）在染色体上的位置。根据TCGA数据库中ccRCC样本中57个FRG的mRNA表达谱，通过无监督聚类分析将ccRCC患者分为三种分子模式（C1：n = 239; C2：n = 89; C3：n = 197）（图1A-C）。建立的三种铁死亡模式具有不同的临床结局（图1B），C1患者的生存时间显着增加。t-SNE证实可以完全区分这三种亚型（图1C）。
2）图1D显示了ccRCC患者具有不同临床病理特征的三种模式。此外，研究者还评估了三种模式与肿瘤免疫微环境特征之间的相关性，数据显示三种分子模式在免疫细胞浸润（图1E）和免疫功能（图1F）方面存在显着差异，尤其是对于树突状细胞（DC）和T细胞。
图1
2、ccRCC三个铁死亡基因簇的预后及TME特征
1）研究者为了探究三种铁死亡分子模式之间的生物学行为，在这三种模式之间构建了差异表达分析。基于常见的DEG，通过无监督的聚类将TCGA-ccRCC队列分为三个基因簇（A-C）。转录组-热图谱描述了在整个基因组簇中鉴定出的276种最丰富的差异表达基因（DEG）（图2A）。
2）研究者通过OS进一步探讨了铁死亡基因簇的预后意义。数据显示，基因簇A中的受试者表现出更长的OS时间，而基因簇B中的受试者表现出最差的预后（图2B）。二维t-SNE确认了聚类分配（图2C）。
3）研究者进一步探讨了这三个基因簇是否具有独特的TME特征。结果显示基因簇B显示出最高的T细胞（包括滤泡性辅助T细胞（Tfh），2型T辅助细胞（Th2）和调节性T细胞（Treg）），巨噬细胞和活化的树突状细胞（aDCs）得分最高。）（图2D）。
4）与基因簇A和C相比，基因簇B中的CCR，副炎症和T细胞刺激评分最高，而HLA和II型IFN反应评分最低（图2E）。
图2
研究结论：三个基因簇中预后和TME特征之间的一致性表明，这种分类是可靠且合理的。
3、ccRCC铁死亡评分系统的建立
1）根据主成分分析（PCA）计算每个ccRCC样本的铁死亡评分。将所有患者分为高铁死亡评分组和低铁死亡评分组。图3A显示了三个基因簇中患者的铁下垂评分分布和生存结果。C2组患者的铁死亡评分最高（图3B）。基因簇B的铁死亡评分最高（图3C）。
2）高铁死亡评分组的预后通常比低铁死亡评分组差（图3D）。
3）基因集富集分析（GSEA）结果显示β-丙氨酸、脂肪酸、甘氨酸丝氨酸和苏氨酸、组氨酸、色氨酸代谢途径在低铁铁死亡评分组中显著富集。然而，在高铁死亡评分组中没有明显的富集途径（图3E）。
图3
4、铁死亡评分作为ccRCC独立预后因素的研究
1）对铁死亡评分的预后价值进行了深入分析，研究结果显示，在TCGA-ccRCC队列中，铁死亡评分与生存结果、性别、分级和分期显著相关（图4A）。
2）1年、3年、5年和8年生存期的曲线下面积（AUCs）分别为0.698、0.656、0.654和0.818，表明铁死亡评分具有预测ccRCC患者预后的能力（图4B）。
3）肿瘤突变负荷（TMB）评分高的患者通常比TMB评分低的患者生存时间短（图4C）。
4）低铁死亡评分组+低TMB评分组的生存优势更明显（图4D）。
图4
实验结论：铁死亡评分是ccRCC患者的独立预后因素。
5、铁死亡评分与ccRCC的TME特征相关性
1）研究者进一步探讨铁死亡评分与TME紊乱的关系。数据显示，高铁死亡评分组的aDCs、DCs、浆细胞样树突状细胞（PDC）、巨噬细胞、Tfh、Th2、肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）和Treg细胞的得分显著高于低铁死亡评分组（图5A）。同时，高铁死亡评分组的肥大细胞评分低于低铁死亡评分组（图5A）。
2）与低铁死亡评分患者相比，高铁死亡评分患者的CCR、副炎症和T细胞共刺激评分显著较高，HLA评分较低（图5B）。
3）与低铁死亡评分组相比，高铁铁死亡评分组患者的基质和免疫评分明显较高（图5C）和（图5D）。
4）高铁死亡组肿瘤纯度低于低铁死亡组（图5E）。
图5
实验结论：ccRCC的铁死亡评分与TME密切相关。
6、高铁死亡评分患者对长春瑞滨化疗、ICB治疗和抗CTLA4免疫治疗更为敏感
1）研究者比较了8种化疗药物（包括索拉非尼（图6A）、舒尼替尼（图6B）、顺铂（图6C）、吉非替尼（图6D）、长春花碱（图6E）、长春瑞滨（图6F）、伏立诺达（图6G）和吉西他滨（图6H））的IC50估计水平的差异，研究数据显示，与低铁死亡评分组相比，高铁死亡评分组的索拉非尼和吉西他滨的估计IC50水平明显更高。相反，高铁死亡组的估计IC50水平显著低于低铁死亡组，表明高铁铁死亡患者对长春瑞滨更敏感。
2）采用TIDE算法评价两组ICB治疗的疗效。结果显示，高铁死亡评分组患者的TIDE评分高于低铁死亡评分组患者（图6I）。
3）高铁死亡评分组患者对抗CTLA4治疗有显著反应（图6J）。
图6
实验结论：高铁死亡评分对长春瑞滨化疗、ICB治疗和抗CTLA4免疫治疗更为敏感。
7、基于铁死亡评分的潜在小分子化合物
1）为了筛选治疗ccRCC的潜在小分子化合物，研究者进一步分析了高铁死亡评分与低铁死亡评分之间的差异。在两组之间鉴定出2425个差异表达基因（DEG），包括725个上调基因和1700个下调基因（图7A，B）。
2）GO富集分析结果显示DEGs在铁离子结合、细胞因子受体结合、细胞投射膜、小分子分解代谢过程、肾脏系统发育、肾脏发育和T细胞迁移方面明显富集（图7C）。
3）这些DEGs与粘着斑、ECM受体相互作用、IL-17、PI3K-Akt、PPAR信号通路显著相关（图7D）。
4）将表达上调和下调的基因上传到CMAP小分子药物数据库，分析其作用机制。共有19种潜在的小分子药物（如洋地黄皂甙元、helveticoide和proscillaridin）和16种药物机制（如ATPase抑制剂、DNA合成抑制剂、PARP抑制剂和NF-κB通路抑制剂）别鉴定出来（图7E）。
图7
8、铁死亡模式在抗PD-1免疫治疗反应中的作用
1）在TCGA数据库的pRCC和chRCC数据集中，研究者也验证了铁死亡评分预测预后的有效性。与ccRCC相一致，pRCC和chRCC的高铁死亡评分组明显低于低死亡评分组患者（图8A和8B）患者。
2）在GSE78220和IMvigor210数据集中接受抗PD-L1免疫治疗的患者根据高铁死亡和低铁死亡评分进行分配。在这两个队列中，高铁死亡评分组的患者明显比低铁下垂评分组的患者表现出更短的生存时间（图8C，D）。
图8
实验结论：这些发现表明铁死亡评分可能与抗PD-L1免疫治疗的反应有关。
文章小结
在这项研究中，作者系统地研究了透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中铁死亡的特征模式，以及铁死亡和肿瘤微环境（TME）之间的相互作用。根据57个与铁死亡相关基因（FRG）的mRNA表达谱，构建了3种铁死亡模式，它们具有不同的预后和免疫细胞浸润特征。铁死亡评分系统的验证表明其是独立且有效的预后因素。总体而言，对铁死亡模式的评估能够会增强对TME中免疫浸润的理解，从而帮助肿瘤学家制定个性化的免疫治疗策略。
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