多数据库联合分析肾透明细胞癌免疫浸润轻松发3分+

今天和大家分享的是2020年3月发表在Journal of Cancer（IF：3.182）上的一篇文章，“The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases”，作者使用GEO和TCGA数据集研究了肾透明细胞癌中免疫浸润细胞的情况，并与正常组织进行了对比，通过生存分析研究了其临床意义。

标题：The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases肾透明细胞癌的免疫浸润及其临床意义：一项基于TCGA和GEO数据库的研究

一、 研究背景

肿瘤微环境由肿瘤细胞、各种免疫浸润细胞、成纤维细胞、许多细胞因子和催化因子组成，是一个动态平衡的复杂系统。免疫应答在肿瘤生长、侵袭和转移中起重要作用，因此肿瘤浸润免疫细胞（TIICs）可以成为化疗放射治疗的靶点。本篇文章中，作者用CIBERSORT网页工具研究了肾透明细胞癌（ccRCC）中的免疫浸润细胞及其临床意义。

二、 分析流程

三、 结果解读

1. ccRCC中的免疫浸润环境

• 用CIBERSORT比较肿瘤组织和正常匹配组织中22种肿瘤浸润免疫细胞（TIICs）情况。（图1）

图1.比较ccRCC和正常匹配组织中22种TIICs

• 与正常匹配肿瘤组织相比，ccRCC中CD8+T细胞，滤泡辅助T细胞（Tfh），调节T细胞（Treg），巨噬细胞M0，M1和中性粒细胞更多；而初始B细胞，初始CD4+T细胞，静息CD4记忆T细胞，单核细胞，静息树突状（DC resting）细胞和静息肥大细胞相对较少。
• 用Pearson相关系数分析TIICs间的相关性，其中CD8+T细胞与Tfh呈强正相关，与静息记忆性CD4+T细胞呈强负相关，与巨噬细胞M2中等负相关。（图2）

图2.ccRCC中不同TIICs间相关性热图

2.肿瘤浸润免疫细胞（TIICs）亚群的临床意义鉴定

• 作者通过单变量Cox回归分析研究了特异TIICs和ccRCC总体生存率之间是否存在存在统计学关系。（CIBERSORT筛选p<0.05的数据，得到418个包含总体生存率的病人数据，并且计算了中位TIICs亚群风险比HR和95%置信区间）（图3）
• 8个预后相关TIICs：静息和激活的树突状细胞，静息和激活的肥大细胞，嗜酸性粒细胞与较好预后相关；而记忆B细胞，Tfh和Treg与不良预后相关。

图3.22种TIICs与预后的关系

• 用Log-rank检验方法绘制预后相关TIICs的的Kaplan-Meier曲线。（图4）

图4.预后相关TIICs的的生存曲线

• 研究不同免疫细胞和ccRCC病理分级的关系：静息DC，静息肥大细胞，单核细胞和静息CD4+记忆性T细胞随肾癌Fuhrman分级增加而减少；而CD8+T细胞，Tfh，Treg和巨噬细胞M0随Fuhrman分级增加而增加。（图5）

图5.免疫细胞与ccRCC Fuhrman分级的关系

小结

本篇文章中，作者利用CIBERSORT网页工具从ccRCC肿瘤转录组推测22种TIICs亚群的浸润比例，并结合预后结果来推测其临床意义。

以往研究表明，当肿瘤组织中存在功能成熟的DC时，CD8+T细胞与良好预后相关。本文中，ccRCC中CD8+T细胞浸润与不良预后相关，静息和激活DC与良好预后相关。这些结果共同表明，DC可能参与抑制T细胞，有望成为联合治疗的靶点。研究表明Treg和M2有促肿瘤作用，而本文中ccRCC CD8+T细胞，Treg，Tfh随着Fuhrman分级增加而增加，且CD8+T与M2间存在负相关，说明M2，Treg，Tfh可能在T细胞耗竭中起“检查与平衡”的作用。

局限性：

作者为了扩大样本量，结合了TCGA和GEO数据，但这样可能会影响结果的可重复性。其次，本篇文章结果是基于公共数据库和计算机算法完成的，因此结果的准确性仍需要进一步的实验来验证。