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生信菜菜升级之路

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【生信文献200篇】89 T细胞亚群丰度分析工具：ImmuCellAI

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【生信文献200篇】89 T细胞亚群丰度分析工具：ImmuCellAI

生信菜鸟团

00 文献信息

「英文标题：」 ImmuCellAI: A Unique Method for Comprehensive T-Cell Subsets Abundance Prediction and its Application in Cancer Immunotherapy

「网址：」 https://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/ImmuCellAI/

「期刊：」 《「Advanced Science」》

「发表时间：」 2020 年02月11日

「研究领域：」 肿瘤浸润

「DOI号：」 10.1002/advs.201902880

01 总述

ImmuCellAI是一种基于 gene set signature 的免疫细胞丰度评估方法，用于从基因表达数据中精确估算24种免疫细胞类型（18个T细胞亚群）丰度的工具。并且 ImmuCellAI 可用于建立免疫治疗反应预测模型。

开发人员认为ImmuCellAI能对T细胞亚群进行更精确的丰度评估，并且开发者还针对ImmuCellAI的功能进行了测试，结果发现其模型精度为(0.80–0.91)。

总之，开发人员认为 ImmuCellAI 在肿瘤免疫浸润评估和免疫治疗反应预测中具有强大而独特的功能。

02 背景

免疫细胞

免疫浸润评估方法

目前已知进行免疫浸润评估的方法有：xCell，CIBERSORT，EPIC，TIMER，MCP-counter and DeconRNASeq。但这些方法主要用于免疫细胞的丰度评估，而 ImmuCellAI 针对T细胞亚群进一步丰度评估。

03 数据

开发人员用GEO数据集进行测试：

单细胞测序数据：liver cancer (GSE98638),lung cancer (GSE99254),and melanoma (GSE72056)；
芯片数据：GSE65135 and GSE65133

对24种免疫细胞进行流式细胞术及RNA-seq：

BIG Data Center id：CRA001839和CRA001840

ImmuCellAI 免疫疗法评估：

GSE91061，GSE78220，GSE115821，ERP107734 and SRP011540

04 结果

ImmuCellAI 开发原理

ImmuCellAI 对18个T细胞亚群和6个其他免疫细胞进行丰度评估。开发者从文献中选取亚群marker gene sets，并通过GEO数据库获得表达矩阵，用ssGSEA算法进行免疫细胞评分。并利用 a compensation matrix和最小二乘法对共有基因导致的偏差进行校正。

测试 ImmuCellAI in RNA‐Seq and Microarray Datasets

开发人员将ImmuCellAI 和其他5种方法进行对比

开发人员利用流式细胞术的分析结果为参考，将ImmuCellAI估算的大多数免疫细胞丰度与流式细胞术计数结果相关性作为评估标准，结果表明，ImmuCellAI能够稳健、准确地估计RNA-Seq数据集中24种免疫细胞类型的丰度。

此外开发者还测试了ImmuCellAI对芯片数据及RNA-seq数据的准确性。

ImmuCellAI 在免疫治疗中的应用

为了探讨免疫细胞丰度对癌症免疫疗法的影响，开发人员将ImmuceLAI应用于 GSE91061，该数据集包含抗PD1治疗的临床样本。开发者将病人分为治疗前，治疗后，及对PD1有应答和无应答组。

Tc、γδ T和DC细胞的丰度差异表明，ImmuCellAI可用于免疫治疗过程中免疫细胞的浸润评估。

之后，开发人员基于ImmuCellAI获得的免疫细胞丰度通过支持向量机建立了免疫检查点阻断（ICB）治疗反应的预测模型，用GEO数据进行训练测试，并用dbGAP中获得的数据进一步验证。并将ImmuCellAI和xCell算法进行对比，发现通过ImmuCellAI测量的免疫细胞的丰富度对免疫治疗敏感性具有很高的预测性。

利用ImmuCellAI 对TCGA泛癌数据进行分析

为了证明ImmuCellAI在癌症研究中的应用，开发者分析了TCGA中17种癌症。分析与肿瘤和邻近组织的基因表达数据，发现在大多数癌症中，肿瘤和邻近组织的样本之间免疫细胞丰度有明显差异，并且一些免疫细胞：γδ T, MAIT, NK, NKT, and Th2 cells 多富集在癌旁组织中，开发者认为它们可能被TME阻挡。之后，开发者利用cox回归分析研究了免疫细胞浸润对患者生存的影响。

05 延伸

Marker gene sets used in ImmuCellAI

开发者通过24篇文献整理了每个亚群的marker gene sets，并通过过滤筛选得到如下gene sets 用于ImmuCellAI 开发。

CD4_naive	CD2	CD3G	CD4	GIMAP6	GLG1	HMOX2	IL7R	ITK	LIMD2	LY9	NAA16	OBSCN	PACS1	PLCL1	RPL14	SNPH	TPP2	TRAF1	ZBTB40	CD40LG	SEPT9
CD8_naive	MAN1C1	CRTAM	BLNK	CCR7	KERA	ZNF208	TREM1	CD8A	CD8B	GPR15	HTR1B	SMCP	NKTR	PSG11	SLC17A4	RRH	SMR3B	CA14	FXYD7	CCDC87	LIN28A	MOGAT2	TNKS2	GJB4	KRT1	CALY
Cytotoxic	KNG1	PSORS1C2	BLNK	SCN3A	TNFRSF10C	ITGAM	KLRK1	CD8A	GNLY	GZMH	PTGDR2	CD8B	GZMA	PRF1
Exhausted	ADGRG1	AFAP1L2	CCND2	CD38	CD8A	CD8B	CHST12	CTLA4	DFNB31	EOMES	FUT8	ITM2A	LAG3	MYO1E	NDFIP2	PARK7	PDCD1	SIRPG	SNX9
Tr1	TNFRSF4	CD4	CCR4	CD28	LAX1
nTreg	FOXP3	STAT5A	DUSP4	CD4	CTLA4	TNFRSF9	IL10RA	IL2RA	CD5	SIT1
iTreg	FOXP3	STAT5A	CCR8	CD5	HS3ST3B1	TTN	CTLA4	FASLG	ICOS	CCR3	GALNT8	NFATC3	SIT1	CD28	IL10RA	PPM1B	ATG2B	CCR4	ZFYVE9
Th1	IFNG	IL2	MNAT1	SLAMF1	STAT1	EIF2B2	APBB2	CCL4	CTLA4	GGT1	LTA	SYNGR3	TACO1
Th2	GZMK	IL4	GATA3	GSTA4	SLC25A44
Th17	IL1R1	RORC	CD4	IL21	IL17RA
Tfh	CA8	CD2	CD3G	GZMM	ITK	KLRB1	LTA	MAP4K1	ST8SIA1	TRAC	TRAV9-2	TRIB2	UBASH3A
Central_memory	CORO7	ATM	GMEB2	SNRPN	ADSL	ITK	TFAP4	NAA16	LY9	CYLD	GIMAP4	PURA	DVL1	RPP38	LRIG2	IL7R	CDKN2AIP	APBB1	IPCEF1	CD247	CD40LG	TRADD	CD3E	TPR	ARID5B	UBASH3A	NCK1	SPTAN1	GPR171	CD5
Effector_memory	APBA3	CD160	CD2	CD8B	CDK10	CDKN2AIP	CHST12	COG4	CX3CR1	DHX16	EWSR1	GIMAP6	GPR171	GZMK	HMOX2	IKZF3	ITK	KLRD1	KLRG1	MAPKAPK5	MORC2	MRFAP1L1	PLCG1	PSMC5	RNF167	SBF1	SF3B2	SLAMF1	TBCD	USP47	ZFYVE9	ZNF549
NKT	CASP5	DOLK	GMIP	PRR5L	SGCA	SLAMF1	TCOF1	TGFBR2
MAIT	CD8A	CD8B	CERK	FLT4	TBC1D31	DKK3	GPR171	NR1D1	SLAMF1	TC2N
DC	BLVRB	C1QA	C1QB	CSF1R	CXCR3	FGL2	GZMB	IL21R	KCNA5	KCNC3	KCTD5	LILRB4	LMAN2L	NFKB1	PLD2	PTCRA	PTGIR	SIGLEC1	SLAMF8	SLC15A3	SYT17	VAV2	CA8	CALY	CRTAM	CYP4F3	GATA3	ITIH4	PRR5L	ST8SIA1	TNFRSF10C
Bcell	AFTPH	AHSP	ANXA3	CNOT1	HLA-DPB1	HLA-DQA1	LSM6	MEFV	MS4A1	NMUR1	PADI4	PYGM	STRN4	TRAF3	TCL6	BLK	WNT16	CD37	CD19	HRH4	CA1	COL19A1	GNG3	PLIN1	SGCA	CD79A	CD79B
Monocyte	IL7R	APOC3	ADCY8	CLCA4	CPA2	DPP6	HSPB6	KNG1	KLRK1	GZMH	KLRB1	SGCA	CA1	TLR8	CYBB	IGSF6	KLRF1	CYP4F3	CLEC10A	FOLR2	LTBR	MAP3K2	NUP214	OSBPL11	RTN3	SERP1	TBK1	SOCS3
Macrophage	ARPC4	ATP6V0E1	BPI	C1QA	C1QB	CAMP	CHIT1	CLEC5A	CLIP1	CSF1R	CYBB	FGR	GGA1	GRB2	IFNAR1	IGSF6	IL17RA	LILRA2	MARCO	MMP8	MS4A6A	OTUD4	PSME1	RENBP
NK	DNAJB14	IL18RAP	IL2RB	KIR2DL3	KIR3DL2	NCR1	NCR3	PSMD4	SPON2	XCL1	C1QB	CALY	CD37	CLEC10A	CRTAM	CSF2RB	CX3CR1	GZMB	IL7R	KNG1	MAN1C1	PRR5L	SYT17
Neutrophil	IL18RAP	BMX	BTNL8	CASP5	CLC	CXCR1	CXCR2	FCGR3B	FPR2	HSPA6	MEFV	PADI4	S100A12	TREML2	TRPM6	SIGLEC5	CREB5	ALPL	AATK	CEACAM3	CSF2RB	CSF3R	FBXO38	MAK	PAK2	TOP1	UBXN2B	VNN3
Gamma_delta	KLRG1	CYP4A11	CCR5	GZMH	ACD	CHST12	GZMA	GZMB	LAG3	NKG7	PRF1	PVRIG	TINF2	ZMAT5	C1orf61	GNLY	LCP2	PSTPIP1	PTPN4	RALY	TAB2	TDP1
CD4_T	SELL	NT5E	ITK	TRMT2B	AAK1	CD4	GPR183	KLHL3	CCR4	ITIH4	DLEC1	ZAP70	PLXDC1	CD40LG	LAX1	TNFRSF4	GPR171	LY9	NCK2	PLCG1
CD8_T	CD27	CD8B	CLUAP1	CRTAM	FKTN	KLRG1	LY9	PLCG1	RING1	SF1	SIRPG	TSPAN32	ARHGEF1	EEF1D	PPP1R2	CTSW	FBXW4	ZNF611	GZMH	CD8A	TTN	CD7	CX3CR1

如何使用ImmuCellAI

ImmuCellAI 在线分析操作简单，只需准备txt格式的行名为symbol的表达矩阵即可，对于样本量大于100的分析可通过邮箱获得结果。此外，开发人员还暖心写了用户指南，在Document部分。

还有一点值得推荐的是，2021年12月份，开发团队对该网址进行了更新，加入了鼠样的免疫浸润分析界面（ImmuCellAI_mouse (hust.edu.cn)），并且将免疫细胞增加到了36种：

生信菜菜升级之路

【生信文献200篇】89 T细胞亚群丰度分析工具：ImmuCellAI

00 文献信息

01 总述

02 背景

免疫细胞

免疫浸润评估方法

03 数据

04 结果

ImmuCellAI 开发原理

测试 ImmuCellAI in RNA‐Seq and Microarray Datasets

ImmuCellAI 在免疫治疗中的应用

利用ImmuCellAI 对TCGA泛癌数据进行分析

05 延伸

Marker gene sets used in ImmuCellAI

如何使用ImmuCellAI

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