机器学习揭示多中心神经胶质瘤研究中的免疫相关特征

Machine learning unveils immune-related signature in multicenter glioma studies.

作者信息Sha Yang, Xiang Wang, Renzheng Huan, Mei Deng, Zhuo Kong, Yunbiao Xiong, Tao Luo, Zheng Jin, Jian Liu, Liangzhao Chu, Guoqiang Han, Jiqin Zhang, Ying Tan
PMID38500821
期刊iScience
发布时间2024-02-23
DOI10.1016/j.isci.2024.109317

实验完整度

综合了多队列转录组数据分析、qRT-PCR、IHC、Western blot、体外增殖/迁移/侵袭实验及皮下移植瘤模型等多个独立证据层级。

主要模型

U87胶质瘤细胞系 U118、U251、T98胶质瘤细胞系 NHA正常星形胶质细胞 BALB/c裸鼠皮下移植瘤模型

重点核对

训练队列:TCGA-GBMLGG(153 GBM和509 LGG)及GTEx正常脑组织样本;验证队列:CGGA(325和693)和GLIOVIS(Gravendeel、Rembrant等) 风险评分分组:训练队列中位风险评分 TNFRSF12A敲低:shRNA靶序列GAAGTTCACCACCCCCATAGA,使用pLKO.3G载体 体外功能实验:CCK-8(5000细胞/孔,检测0-96h)、Transwell迁移/侵袭(1×10^4细胞,24h,侵袭实验预涂Matrigel) 体内实验:BALB/c裸鼠(4周龄),皮下注射2×10^6细胞/50μL,28天后取材

摘要

在神经胶质瘤分子分型中,现有生物标志物有限,促使开发新的标志物。我们提出了一种基于多中心研究来源的共识免疫相关和预后基因特征(CIPS),使用最优风险评分模型和101种算法。CIPS是一个独立的风险因素,对总生存期和无进展生存期显示出稳定且强大的预测性能,优于传统临床变量。风险评分与免疫微环境显著相关,表明对免疫治疗具有潜在敏感性。高风险组表现出不同的化疗药物敏感性。包括IGFBP2和TNFRSF12A在内的七个特征基因通过qRT-PCR验证,在肿瘤中表达更高并具有预后相关性。TNFRSF12A在GBM中上调,对胶质瘤细胞增殖、迁移和侵袭显示出抑制作用。CIPS作为增强个体胶质瘤患者预后的强大工具,而IGFBP2和TNFRSF12A作为有前景的肿瘤标志物和治疗靶点。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
开发并验证一种基于机器学习的免疫相关预后特征,以预测胶质瘤患者的预后、复发和治疗获益,并探索其与肿瘤免疫微环境的关系。
核心机制
CIPS风险评分与免疫细胞浸润和免疫检查点表达正相关,高风险组TMB和TIDE评分显著不同,提示高风险组对免疫治疗更敏感。TNFRSF12A敲低抑制胶质瘤细胞增殖、迁移和侵袭,并在体内抑制肿瘤生长,但具体下游机制未完全阐明。
主要证据
基于TCGA、CGGA和GLIOVIS等多中心队列,通过101种机器学习算法筛选出7基因CIPS模型,其C-index和AUC优于传统临床变量;qRT-PCR验证7基因在胶质瘤组织中的差异表达;体外和体内实验证实TNFRSF12A敲低抑制胶质瘤进展。
研究意义
CIPS模型有临床潜力优化胶质瘤患者的精准治疗,辅助临床决策并发现治疗靶点;IGFBP2和TNFRSF12A有望成为抗肿瘤免疫治疗的靶点。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

数据收集与批次效应去除

整合多中心转录组数据并消除批次效应,为后续分析提供可靠数据。

收集TCGA、GTEx、CGGA、GLIOVIS和GEO共6个队列的胶质瘤样本表达谱和临床数据,使用sva包进行归一化和批次效应去除,并绘制PCA图验证处理效果。

2

识别胶质瘤分子亚型

基于差异表达基因通过共识聚类识别胶质瘤分子亚型,并评估其预后和免疫特征差异。

使用limma识别肿瘤与正常样本间DEGs(788个),然后通过ConsensusClusterPlus进行k-means共识聚类(k=2),并对亚型进行免疫浸润(ssGSEA及7种算法)、GSVA通路富集、GO/KEGG分析和生存分析。

3

WGCNA共表达网络分析与预后基因筛选

寻找与胶质瘤亚型显著相关的基因模块,并筛选候选预后基因。

基于训练集表达谱构建WGCNA共表达网络,确定软阈值β=11,识别模块,计算模块与临床特征(如亚型、生存时间、WHO分级等)的相关性,取与亚型最相关的模块基因与两亚型间DEGs取交集,进行单因素Cox回归筛选预后相关基因。

4

构建并验证CIPS预后模型

利用机器学习算法组合构建最优风险评分模型,并通过多个独立队列验证其预后效能。

将41个候选基因输入10种机器学习算法组合(共101种)进行模型构建,基于训练集10折交叉验证,计算各模型在验证队列中的C-index,选择平均C-index最高且基因数较少的Lasso+RSF模型。基于7个特征基因计算每个患者的风险评分,并根据训练集中位数分为高/低风险组,进行KM生存分析和时间依赖ROC评估。

5

评估风险评分的独立预后价值

验证风险评分是否独立于临床因素,并构建预测生存的列线图。

进行单因素和多因素Cox回归分析风险评分及各临床因素的预后价值,构建包含风险评分和临床参数的列线图预测1、3、5年OS,并绘制校准曲线和DCA曲线,同时与其他已发表模型比较C-index和RMS。

6

风险评分与TME及免疫治疗反应关联分析

探索风险评分与肿瘤免疫微环境组成、免疫检查点表达及免疫治疗敏感性之间的关联。

使用8种算法评估高低风险组免疫细胞浸润差异,GSVA分析通路富集,比较两组TMB、干性指数、TIDE评分及免疫检查点表达差异,并预测常用化疗药物IC50。

7

7个特征基因的验证及泛癌分析

验证特征基因在胶质瘤中的表达和预后价值,并在泛癌中探索其免疫相关性。

通过qRT-PCR验证7个基因在胶质瘤组织中的mRNA表达,通过ROC曲线评估其区分肿瘤与正常组织的效能;利用TIMER、SangerBox、TISIDB等数据库分析IGFBP2和TNFRSF12A在多种癌症中的表达、预后、免疫浸润及免疫检查点相关性。

8

TNFRSF12A的功能实验(体外和体内)

探究TNFRSF12A在胶质瘤细胞增殖、迁移和侵袭中的作用,并验证其体内功能。

在U87细胞中通过慢病毒shRNA敲低TNFRSF12A,Western blot验证敲低效率,CCK-8检测增殖,Transwell实验检测迁移和侵袭;将对照和敲低细胞皮下注射至裸鼠,28天后评估肿瘤生长,并对肿瘤组织进行Ki67、MMP9、MMP2的IHC染色。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
TNFRSF12A抗体Abcamab109365
MMP9抗体Abcamab76003
MMP2抗体Abcamab92536
Ki67抗体Abcamab16667
β-肌动蛋白抗体Abcamab8226
辣根过氧化物酶标记的二抗CST5127
DMEM培养基GibcoC11995500BT
胎牛血清Gibco12664025C
青链霉素混合液BeyotimeC0222
聚凝胺SolarbioC0351
pLKO.3G载体Addgene14748
RNAiso PlusTaKaRa9108Q
RIPA裂解液BeyotimeP0013B
聚偏二氟乙烯膜Millipore3010040001
牛血清白蛋白BeyotimeST025
结晶紫BeyotimeC0121
基质胶BD354234
24孔Transwell小室Corning3473
Primescript逆转录试剂盒TaKaRaRR047Q
化学发光检测试剂盒MilliporeWBAVDCH01
CCK-8试剂盒BeyotimeC0046
T98细胞系Procell Life Science &TechnologyCL-0583
U251细胞系Procell Life Science &TechnologyCL-0237
U118细胞系Chinese Academy of Sciences Cell BankTCHu216
U87细胞系Chinese Academy of Sciences Cell BankTCHu138
BALB/c裸鼠Tengxin--
ABCA5引物Sangon Biotech--
APOBEC3C引物Sangon Biotech--
EEPD1引物Sangon Biotech--
HEY1引物Sangon Biotech--
IGFBP2引物Sangon Biotech--
TNFRSF12A引物Sangon Biotech--
GAPDH引物Sangon Biotech--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
细胞培养
细胞系来源:U118和U87(中国科学院细胞库),T98和U251(Procell);培养条件:DMEM+10%FBS+1%青链霉素,37°C,5% CO2。
阅读提示:Methods: Cell culture and transfections
TNFRSF12A敲低
shRNA靶序列:GAAGTTCACCACCCCCATAGA;载体:pLKO.3G(Addgene #14748);转染试剂:polybrene(8 μg/mL)。
阅读提示:Methods: Cell culture and transfections
CCK-8增殖实验
细胞密度:5000细胞/孔;检测时间:0、24、48、72、96小时;试剂:CCK-8(Beyotime #C0046);每个条件重复5次。
阅读提示:Methods: CCK8 assay
Transwell迁移/侵袭实验
细胞密度:1×10^4细胞/孔;孵育时间:24小时;侵袭实验需要预涂Matrigel;迁移和侵袭实验重复5次。
阅读提示:Methods: Transwell migration and invasion experiments
qRT-PCR
引物序列:见Methods;扩增条件:95°C 20s,然后40循环(95°C 3s, 60°C 30s);使用2^−ΔΔCT法计算相对表达。
阅读提示:Methods: Quantitative real-time PCR
体内异种移植实验
动物:4周龄雄性BALB/c裸鼠;细胞接种密度:2×10^6细胞/50μL;观察时间:28天;每组包含对照和敲低组。
阅读提示:Methods: Xenograft tumor model
免疫组化
切片厚度:8μm;抗原修复;一抗:TNFRSF12A、Ki67、MMP9、MMP2(Abcam);染色评估:阳性细胞百分比和颜色强度。
阅读提示:Methods: Immunohistochemistry (ICH)
统计方法
连续变量比较用Wilcoxon秩和检验或t检验;分类变量用卡方检验;相关性用Pearson相关系数;生存分析用Kaplan-Meier和对数秩检验;显著性水平p<0.05。
阅读提示:Methods: Quantification and statistical analysis