肿瘤组织和细胞中存在细菌？ 9+的纯生信文章教您探究菌群与肿瘤免疫微环境关系，不是

肿瘤微环境近几年非常热门，小云也给大家分享了很多纯生信研究的切入角度，今天要介绍的是肿瘤菌群微环境。

我们知道，在各种肿瘤中，肠癌与肠道菌群的研究是最多的，毕竟肠癌是“浸润”在肠道菌群的环境中嘛，加上肠道菌群的热点加持，自然是我们首先想到的。今天给大家介绍个不一样的方向，肿瘤组织以及肿瘤细胞中的细菌研究，欢迎今天的主角登场。

说起肿瘤中的细菌，那来头也不小。Science杂志专门以封面文章报道了肿瘤中不仅有细菌，而且菌群还存在肿瘤特异性——不同的肿瘤样本，细菌的种类也有区分。该项报道还指出，肿瘤中的细菌大多数都位于细胞内，不仅是在肿瘤细胞内，在肿瘤中的免疫细胞内也发现细菌。虽然这些细菌对肿瘤的影响尚不完全清楚，但是细菌的存在却早已是研究事实（PMID: 32467386）。

结合上述Science文章中报道肿瘤浸润免疫细胞中存在细菌，那么肿瘤菌群微环境与肿瘤免疫微环境两个热点就可以自然的结合起来。

那么今天给大家分享的这篇文献和思路，是基于网络公开数据的生信分析，不需要我们自行收集临床样本去测序，性价比极高，希望能帮助到大家。（如果没有分析思路或者文献复现有困难，可以找小云，超多创新性高的分析思路和分析服务供你选择！）

l 题目：多组学整合分析揭示梭杆菌在头颈癌炎症免疫微环境中的关键作用

l 杂志：Microbiology Spectrum

l 影响因子：IF=9.04

l 发表时间：2022年8月

研究背景

肿瘤微生物组作为肿瘤微环境（TME）中的重要组分，被认为对肿瘤有深远影响。作者对癌症微生物图谱（TCMA）数据库中1772名患者的3689份口咽、食管、胃肠和结肠组织样本进行了全面的多组学挖掘分析，以揭示各种癌症的微生物特征及其潜在机制。研究发现头颈部鳞状细胞癌（HNSC）的肿瘤组织中，梭杆菌出现显著富集，且梭杆菌的含量与肿瘤炎症反应正相关，与患者的预后较负相关。

分析结果

1. 对各种癌症的癌和癌旁组织中微生物多样性进行比较

作者对TCMA数据库中各种肿瘤组织的基因组重测序（WGS）数据进行了二次分析，挖掘样本中存留的微生物特征。结果鉴定出这些肿瘤组织中的细菌主要属于拟杆菌门、厚壁菌门、梭杆菌门和螺旋菌门。值得注意的是，HNSC组织比其他癌症类型具有更多的细菌种类（图1A）。

除了HNSC中，癌（PT）比癌旁（STN）组织的α多样性低之外，其余肿瘤的癌和癌旁菌群无显著差异（图1B）。β多样性显示五种癌症的微生物群存在显著差异（图1C）。limma测试发现，梭杆菌属、Peptoanaerobacter属和葡萄球菌在HNSC中富集（图1D）。

图1 对肿瘤组织中菌群的分析和比较

2.以免疫特征对HNSC患者进行聚类分析

将肿瘤组织中的菌群组成与患者的免疫特征（比如淋巴结状态、B细胞受体(BCR)多样性和T细胞受体(TCR)多样性等）进行相关性分析（图2A），最终发现HNSC肿瘤中高丰度的肿瘤菌群与肿瘤的免疫抑制具有相关性。基于对HNSC的TME特征进行GSVA分析，将HNSC患者被分为三组，并且这3组的存在显著的生存差异（图2B-C）。limma分析发现，与Cluster 2的HNSC患者相比，Cluster 3患者富含多种梭杆菌属微生物，如Fusobacterium Nucleatum和Fusobacterium periodonticum（图2G）。

图2 对HNSC患者的聚类分析及差异菌群比较

3. 分析HNSC肿瘤中的菌群与炎性TME关联性

通过整合分析HNSC患者的TME特征、免疫检查点、病毒丰度和肿瘤中浸润的菌群，我们发现Cluster 1和Cluster 3患者肿瘤中浸润的细菌主要是与粒细胞、M1特征、血管生成、和B7-H3呈现正相关；肿瘤中的菌群与MHCII、效应细胞、TIGIT和PD-1的特性呈负相关（图3D）。

图3不同群体的HNSC患者肿瘤中的菌群与炎性的相关性分析

4. HNSC中菌群浸润相关的炎症基因表达分析

基于ImmPort数据集，比较不同患者群体的免疫调节基因，发现EREG、IL1A/B和INHBA等基因在Cluster 3中的表达比在Cluster 2更高；而CD79A、TNFRSF17、CCL19等在Cluster 3中降低（图4A）。对Cluster 3患者群体的富集菌群与差异表达基因进行相关网络构建（图4B）。

图4 对HNSC患者Cluster 3群体进行肿瘤菌群与炎性基因的相关性分析

5. HNSC菌群浸润相关炎症基因的ceRNA调控网络构建

比较HNSC患者的Cluster 2和Cluster 3群体的差异表达lncRNA；并基于R starBase数据库计算lncRNA介导的ceRNA通路（LINC00707，hsa-miR-539-5P，EREG）（图4 A）；分析发现LINC00707表达与梭杆菌属之间的Spearman具有显著相关性（图4 B）；在TCGA泛癌数据集中比较LINC00707在肿瘤和正常组织中的表达谱（图4 C）。

图5 HNSC菌群浸润相关炎症基因的ceRNA调控网络构建

文章小结

通过这篇文章，我们可以看到一个大趋势，做微生物不仅仅只是可以关注肠道菌群，实际上身体多个器官或者部位都存在着微生物，这显然是一个大的课题方向。

相比于肠道菌群，组织器官中的菌群有几大优点：

1）肠道菌群的干扰因素较多，比如宿主基因型、抗生素使用、患者的地域差异等因素都会较大的影响菌群变化，对于生信挖掘造成一些影响。而组织样本的菌群，相对更稳定，更适合进行各组学数据的整合比较；

2）组织样本的菌群，不是一定要菌群的测序数据（16s或者宏基因组），只用额外注释组织样本的WGS测序或者转录组测序即可，可以说是废物利用了。而宿主的组织样本测序数据是巨量的，提供了源源不断的数据挖掘素材；

3）相比于肠道菌群的间接作用，组织样本中的菌群作用方式更直接。对于非肠道疾病，肠道菌群一般是通过代谢物的方式间接发挥作用，而组织样本中的菌群则可以直接影响到组织中的基因表达，作用方式更加直接。

4）非肿瘤疾病也可以使用组织样本测序数据进行菌群挖掘，可采用疾病诊断模型构建等思路，也可以做发病机制等基础研究路线。

小云悄悄话

综合来讲，组织样本的菌群数据挖掘是个好思路，疾病限制低，测序类型丰富，是一片蓝海，广阔天地大有作为！有想法的朋友尽快上车，时不我待呀！

如果你还苦恼于生信没有思路，或者嫌分析方法太过简单、太过老套，想要创新思路的，或者对新的热点方向感兴趣的小伙伴快来联系小云吧。

小云可以提供如下服务：免费评估服务、付费设计服务、定制化生信分析等。超多个性化、创新性高的分析思路供你选择！