常见的免疫浸润分析思路为什么能发4分+纯生信？因为有肿瘤突变负荷(TMB)的花样玩法助

2023-03-16 19:00 作者:尔云间 0人读过 | 我要投稿

人类肿瘤具有不同数量的体细胞突变，统称为肿瘤突变负荷 (Tumor mutational burden, TMB)。评估TMB状态是预测患者预后和治疗获益的方法之一。

目前，生信文章中TMB最常见的分析，就是用于预测免疫治疗效果。

那如何针对TMB做点不一样的分析思路呢？

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今天小云教你一招，就是基于TMB进行分组！只有预后和免疫浸润分析就能轻松发表4分+纯生信，快来看看吧~

题目：乳腺癌患者肿瘤突变负荷(TMB)的预后价值及其与免疫浸润的关系

杂志：European journal of medical research

影响因子：4.981

发表时间：2023年2月

数据信息

研究思路

从TCGA数据库中获取乳腺癌患者的体细胞突变资料。根据TMB评分的四分位数将乳腺癌患者分为低TMB组和高TMB组，鉴定差异表达基因。利用CIBERSORT算法估计每个样本的免疫细胞分数。利用TIMER数据库评估免疫基因CNVs与肿瘤免疫细胞浸润的关系以及免疫细胞在乳腺癌中的预后价值。

主要研究结果

1. 分析乳腺癌样本中的突变情况

分析TCGA数据库中乳腺癌样本的突变数据，88.74%的患者存在体细胞突变。展示乳腺癌样本中突变前10位的基因。错义突变在变异分类中排名第一。单核苷酸多态性(SNPs)为主要变异类型。

图1. 乳腺癌样本的突变情况

2. 不同TMB分组的生存预后及其与临床病理特征的关系

计算乳腺癌患者的TMB评分。根据TMB评分的四分位数将乳腺癌患者分为低TMB组和高TMB组。生存分析显示，低TMB组生存结局较好(图2A) 。TMB评分与区域淋巴结转移(N)显著相关(图2B)。

图2. TMB评分的预后价值及其与临床病理特征的相关性

3. 低TMB组和高TMB组基因表达谱

分析高、低TMB组的差异表达基因，并进行GO富集分析、KEGG富集分析和GSEA富集分析。

图3. 低TMB组与高TMB组的差异基因表达和功能富集分析

4. 免疫细胞浸润和免疫相关的DEGs分析

使用CIBERSORT算法评估低TMB组和高TMB组中22个免疫细胞的丰度。从Immport中下载2498个免疫相关基因，获得62个基因作为免疫相关的DEGs。

图4. 低、高TMB组免疫细胞浸润及免疫相关DEGs分析

5. 免疫相关基因的生存预后

在TIMER数据库的“survival”模块上使用多元Cox回归分析对62种免疫相关的DEGs进行生存分析，得到两个与生存相关的基因CCL18和TRGC1。计算两种基因的风险评分，根据中位风险评分将乳腺癌患者分为低危组和高危组。生存曲线显示高危组乳腺癌患者总生存期(OS)较差。ROC曲线评估模型对乳腺癌患者20年总生存期的预测准确性。