17分+Nature子刊带来临床+基础研究新思路——临床试验+多组学联合生信分析筛选标志物
你说生信卷不卷？
说实话，确实卷，并且只会越来越卷，生信热点更新越来越快，文章越发越多，所以该怎么办呢？
聪明人就不能被老套路困死，需要找新出路了！
小云一直致力于求新，所以这回也自诩一下聪明人，咱们就从临床出发寻找新出路，也去卷一卷临床，毕竟基础研究的最终目标也是为临床服务嘛！
从临床出发，最简单的是可以从一些临床问题入手（ps：比如肿瘤液体活检、壁外血管侵犯等等，小云之前也分享过这类生信思路，可点击文末链接或公众号搜索观看哦），然后也可以利用一些临床数据库做分析（比如SEER、NHANES数据库，后面也会推出此类公共数据库分析文章，敬请期待哦），再者就是拉上临床试验，做成临床+基础研究类开拓性新思路，这3类思路的创新性都很高，赶快码住哦～～
今天呢，就分享一个17分+NC上的一个临床+基础研究思路——首先进行肿瘤治疗方案的临床试验，再利用多组学检测+生信分析筛选临床反应的潜在预测生物标志物，选题方向和思路设计极具创新性和开拓性、数据量充实，绝对的高质量文章，有兴趣的朋友抓紧学起来啦！
l 题目：辛替利单抗联合吉西他滨和顺铂一线治疗晚期胆道癌的临床和生物标志物分析
l 杂志：Nat Commun.
l 影响因子：IF=17.694
l 发表时间：2023年3月
研究背景
胆道癌(BTC)是一种异质性肝胆恶性肿瘤，吉西他滨和顺铂(GemCis)是不可切除或转移性BTC的标准一线治疗方案，但总体益处仍然有限。免疫检查点抑制剂(ICIs)已在多种癌症中显示出临床益处，因此作者进行了这项前瞻性试验，以评估辛替利单抗(sintilimab，一种由中国国家医药产品管理局批准用于治疗霍奇金淋巴瘤和肝细胞癌的选择性抗PD-1抗体)与GemCis联合治疗晚期BTC的疗效和安全性。并且由于目前BTC的免疫疗法缺乏有利的生物标志物，作者还研究了临床反应的潜在预测生物标志物。
研究思路
首先招募了30名BTC患者入组，构成意向性治疗人群。设置主要终点为总生存期(OS)，次要终点为毒性、无进展生存期(PFS)和客观缓解率(ORR)，单组II期临床试验(ChiCTR2000036652)研究辛替利单抗联合吉西他滨和顺铂作为晚期BTCs患者一线治疗的有效性、安全性。然后评估了所有入选受试者的基因组改变以及基因组改变对辛替利单抗联合GemCis的临床反应之间的关系。使用NanoString nCounter分析在应答者和非应答者之间进行转录组基因差异表达分析，并评估14种免疫细胞的丰度。通过KM生存分析评估肿瘤浸润性MCs对生存预后的预测价值。最后使用多重免疫荧光免疫细胞标记物(CD4，CD8，PD-L1)以评估TIME中的浸润免疫细胞，并分析肿瘤浸润细胞对临床反应的相关性。
主要结果
1. 临床试验证明辛替利单抗联合GemCis的临床有效性和安全性
研究结束时，利用KM曲线分析受试者的OS和PFS，结果显示中位OS为15.9个月（图1A），中位无疾病生存期为5.1个月（图1B）。完全缓解率为36.7%，而DCR为83.3%，总体治疗结果用游泳图表示（图1D）。试验期间报告所有接受治疗的患者中的不良事件，见表2。
图1 临床试验有效性分析
表2 不良事件报告
2. 基因改变和临床反应之间的相关性分析
对所有受试者的肿瘤活检标本进行基因组测序，分析539个癌症相关基因的体细胞突变情况（图2A）。接下来评估联合治疗的反应与特定基因或途径的突变的相关性，发现PR组中ATM突变率明显升高（图2B），并且KM生存分析发现BAP1突变与更长的PFS和OS相关（图2C, D）。由于ATM和BAP1是同源重组修复(HRR)相关基因，所以随后研究了治疗反应与HRR途径中的基因突变的相关性（图2E），并分析HRR途径突变对预后的影响（图2F, G）。（ps：突变分析、KM曲线绘制也可以用小云新开发的零代码生信分析小工具实现，云生信分析工具平台包含超多零代码分析和绘图小工具，上传数据一键出图，感兴趣的小伙伴欢迎来尝试哟，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。
图2 基因组突变与治疗反应的相关性分析
3. 应答者和非应答者差异表达基因的鉴定和免疫细胞谱分析
在治疗应答者和非应答者之间差异表达分析，结果鉴定了24个显著差异基因，与免疫治疗反应相关的15种基因在应答者中上调（图3A），并利用KM曲线分析基因的预后价值（表1）。基于nCounter评估应答者和非应答者之间14种免疫细胞的丰度差异（图3B），发现无反应者的MCs评分比有反应者高（图3E）。利用KM生存曲线评估肿瘤浸润性MCs对于OS和PFS的预测价值（图3C, D）。
图3 应答者和非应答者差异表达基因的鉴定和免疫细胞谱分析
表1 差异基因的预后分析
4. 预测肿瘤反应的免疫特征分析
评估7个与免疫疗法的反应相关基因组在应答者和非应答者间的差异表达（图4A, B）。并分析差异表达基因组与预后关系，发现3基因效应T细胞标记（图4C, D）和18基因炎症T细胞信号（图5F, G）高表达与较高的ORR和较长的PFS相关。
图4 预测肿瘤反应的免疫特征分析
5. 基于多重免疫荧光分析肿瘤免疫微环境以及与临床反应的关系
使用多重免疫荧光分析了免疫细胞标记物(CD4，CD8，PD-L1)的表达，以评估TIME中浸润免疫细胞的比例（图4A, B），发现PR组的CD8+ T细胞比例高于PD-SD组。分析浸润免疫细胞与预后关系，发现较长的PFS与较高比例的CD8+ T细胞相关（图4C, D），高PD-L1表达显示更好的肿瘤反应趋势（图5F, G），高度浸润的CD8+ T细胞(> 5%)与PD-L1 (>1%)阳性表达的组合具有更好的PFS获益（图5）。
图5 基于多重免疫荧光分析肿瘤免疫微环境以及与临床反应的关系
小结
这篇文章首先开展辛替利单抗联合GemCis治疗晚期BTC的临床试验，再将临床反应预测生物标志物作为探索性目标，进行多组学检测+数据分析，将临床与基础研究紧密联系在一起，更利于临床转化。此外，选题方向和整体思路的创新性都比较高，数据量很充实，能发到17+的NC也是名副其实！如果你所在的医院可以开展临床试验的话，可以考虑用上这种思路，让自己的研究上一个台阶哟！
