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代谢研究还有什么容易发高分的方向么?脂肪酸代谢+干湿结合思路告诉你答案!

2023-08-20 19:00 作者:生信鸟  | 我要投稿

大家都知道疾病中的代谢方向都有哪些么?布小谷和大家讲讲,糖代谢、脂质代谢、胆固醇代谢、氨基酸代谢、乳酸代谢、铁代谢等等......这么多方向中,布小谷今天再分享一个不内卷的方向,脂肪酸代谢,脂肪酸代谢可以在肿瘤方向中研究,也可以在非肿瘤方向中研究,如果小伙伴选在在非肿瘤方向中研究,那么内卷率就会更低了!肿瘤代谢分析可以通过常规套路进行分析,再加上一点实验验证,就能轻松发高分了!或者结合分析分析亚型、非编码RNA、signature等等!如果还没有思路,快快来找布小谷吧!海量思路任你挑选哟~~


今天布小谷要给大家分享的这篇文章是,肿瘤代谢方向热点+预后模型+干湿结合的思路,一起跟随布小谷来看看吧!!


题目:脂肪酸代谢影响透明细胞肾癌肿瘤免疫微环境中抗/PD-1/PD-L1的治疗效果

杂志:J Transl Med.

影响因子:IF=7.4

发表时间:2023年5月


研究背景

透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是一种高度侵袭性和转移性的肾脏恶性肿瘤亚型,与适应由浸润的免疫细胞和免疫调节分子组成的肿瘤微环境的代谢重编程相关。免疫细胞在肿瘤微环境(TME)中的作用及其与ccRCC中异常脂肪酸代谢的关联仍然知之甚少。



数据来源


研究思路

利用TCGA和ArrayExpress数据库,通过差异分析得到DEGs,将TCGA-KIRC数据集分为训练组和测试组,再利用单变量COX、Lasso分析、多元COX风险回归分析构建预后模型,得到风险评分,再次通过构建列线图、ROC曲线分析、K-M生存分析、富集分析等方法对模型进行验证,评估其特征的预测性能。对三个免疫相关队列进行免疫治疗效果分析,对患者的化疗药物进行药敏分析。在体外通过免疫组织化学(IHC)、q-PCR和蛋白质免疫印迹、流式细胞术分析相关mRNA及蛋白的表达并评估生物学特征。


研究结果

1.预后模型的构建

从KEGG的脂肪酸代谢途径、Hallmark的脂肪酸代谢基因和与脂肪酸代谢相关的特定基因中获取了309个脂肪酸代谢相关的基因,通过差异分析鉴定出96个DEGs(图1b-c);基于单变量和多变量COX回归分析以及LASSO分析建立预后模型(图1d-e),预后模型由20个基因组成(图1f)。

图 1     预后模型的构建


2.预后模型的验证与列线图的构建

通过对TCGA-KIRC测试组、训练组,E-MTAB-1980队列进行ROC曲线分析(图2a-c),3年、5年、7年的生存率结果可知该模型具有较高的敏感性和特异性,可以准确预测患者预后。根据风险评分的中位数将其余患者分为不同风险组,结果表明高风险组的总生存期(OS)比低风险组低(图2d-f)。根据临床特征和风险评分,对TCGA-KIRC队列构建列线图(图3d),校准图的结果表明列线图预测与实际观测结果之间有很好的一致性(图3e)。

图 2    ROC曲线分析及风险评分分析
图 3     列线图的构建


3.预后模型的免疫状况及抗PD-1/PD-L1治疗的反应

基于IMmotion150和IMmotion151队列检查抗PD-1/PD-L1治疗的反应,结果表明疾病稳定组和疾病进展组、疾病完全缓解组和疾病部分缓解组之间存在显著差异,高危组的显著性较低(图4f)。通过TIDE算法分析结果表明TCGA-KIRC队列中的高风险组患者免疫治疗效果较差(图4g),此外,ESTIMATE算法表明高危组的免疫评分高于低危组(图4h)。         

图 4     抗PD-1/PD-L1治疗的反应


4.药敏分析及富集分析

通过对ccRCC患者治疗的化疗药物进行药敏分析,可知高风险组对药物的敏感性低于低风险组(图5b);利用ssGSEA对相关途径或免疫检查点的风险评分与富集评分之间的相关性进行分析,结果表明风险评分与JAK-STAT3信号传导及主要免疫检查点间呈正相关(图5c-d);对TCGA-KIRC队列进行GSEA、KEGG、GO富集分析,结果都表明脂肪酸代谢在ccRCC中主要发生在免疫反应上(图5e-g)。

图 5     药敏分析及富集分析


5.体外细胞实验验证

利用q-PCR对肿瘤和正常组织及ccRCC细胞系风险模型中的基因进行mRNA表达量分析,肿瘤样本中ABCD1、ALOX12B、ALOX15B、CPT1B、IL4I1的表达水平显着上调(图6a-b);通过在体外沉默IL4L1,发现IL4L1可以促进ccRCC细胞生长和侵袭(图7a-c);蛋白质印迹结果表明沉默IL4L1会降低磷酸化JAK1和磷酸化STAT3的表达(图7f);流式细胞术结果表明沉默IL4L1会抑制M2样巨噬细胞极化(图8b-c),以上结果均表明,沉默IL4I会抑制由CCL2的调节的M2样巨噬细胞极化。

图 6     q-PCR分析mRNA表达量


图 7     体外沉默IL4L1


图 8    流式细胞术结果


文章小结

这篇文章的亮点在于脂肪酸代谢方向+预后模型+干湿结合,预后模型及验证是生信分析的常规套路,只要找准基因和相关数据,常规套路也可以简单5分+,这篇文章同时实现思路创新+实验验证,轻松7分+,实验验证部分正是很重要的,不仅是生信高分趋势,同样多方面的湿实验能够更好的验证纯生信分析部分的内容,更具有说服力。肿瘤代谢的热点在去年也已经火过了,所以找准疾病也很重要小癌种的研究数量相对较少,创新性高!还有什么疑问快来找布小谷吧~让布小谷为你答疑解惑,提供新思路!!

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