华西医院李响团队送你个10分创新思路：生信病理分析，搞定皮质激素-免疫串扰难题！

相识这么久了想必大家都知道小云喜欢什么，没错，小云喜欢搞生信喜欢看最新最热的文章（ps：就像大家都知道于谦喜欢抽烟、喝酒和烫头一样…），这不，今天小云就看到了一篇近几天才发表的10分+宝藏文章，瞄向作者的时候小云定睛一看，是四川大学华西医院李响团队，嚯！国人团队所发，小云岂能错过，赶紧看看具体内容。原来作者利用病理分析联合生信，通过风险评分模型构建、疾病分型分析和预后模型分析等手段，研究了肾上腺皮质癌（ACC）中糖皮质激素通过糖皮质激素受体(GR)与肿瘤免疫的串扰。

看完小云不禁感叹，牛掰！那牛在哪里？首先作者的思路就非同寻常，众所周知利用生信发文已经卷到炸裂，可作者在利用生信的同时联合了病理分析，这个干湿结合的路子就绝绝子了，不仅用实验让结果夯实可信，更是实现了思路的创新，使文章的整个层次上升了一个level！其次作者研究所选的研究对象也是创新值拉满，目前GR在ACC中的作用知之甚少。而且，作者进行病理分析用的是自有队列，但生信分析的数据均来自GEO与TCGA公共数据库，多种队列结合不仅丰富了研究结果，更是做到了“钱要花在刀刃上”，公共数据不用白不用！

那话不多说，快让小云带大家看看大牛斩获高分的具体办法吧!（ps:如果小伙伴们也想斩获高分就快来公众号后台找小云吧，无论是思路、创新方向还是解决办法…小云这里应有尽有！）

• 题目：肾上腺皮质癌中糖皮质激素受体(GR)活性特征与免疫细胞浸润相关的发现

• 杂志：J Immunother Cancer

• 影响因子：IF=10.9

• 发表时间：2023年10月

公众号后台回复123，即可获得原文，文献编号：231003

研究背景

ACC是一种罕见且高度侵袭性的内分泌恶性肿瘤，其中40%表现为糖皮质激素过量。糖皮质激素和GR信号一直被认为通过作用于免疫细胞抑制免疫并促进肿瘤进展。而目前GR在ACC中的作用知之甚少,因此作者通过研究GR信号活性与ACC免疫特征之间相互作用，可为免疫逃逸和免疫治疗抵抗做出新的解释，更有助于预测患者的预后。

数据来源

研究思路

作者首先对78例原发性ACC组织标本进行肿瘤浸润淋巴细胞(CD4 T、CD8 T细胞、NK细胞、树突状细胞和巨噬细胞)的GR进行免疫组化染色和免疫荧光分析，确定了ACC中GR表达与肿瘤浸润性免疫细胞相关以及对预ACC患者预后的影响。随后作者从公共数据库基因表达数据中获得的GR靶向基因网络发现了GR活性标志(GRsig)，GRsig并构建了相关风险评分模型。最后，作者根据GRsig鉴定了两种GRsig相关亚型，并评估了两种亚型之间免疫特征和预后分层的差异。

主要结果

1.患者特征及GR表达

作者首先对78例ACC患者的人口学数据和临床病理特征进行统计。在78例ACC患者中，GR在90%的原发性ACC肿瘤中表达。每个肿瘤GR表达的免疫组织化学染色和免疫反应性评分如图1所示。接下来作者根据GR的中位免疫反应性评分将所有患者分为低GR组和高GR组。并检测了GR表达与临床病理特征之间的相关性。发现除激素分泌状态外，与诊断年龄、性别、肿瘤分期等大部分变量均无相关性。并进一步研究了激素分泌类型与GR表达之间的关系，观察到GR蛋白在产生皮质醇的ACC中的表达低于非分泌皮质醇的肿瘤(图1D)。在非功能性肿瘤和其他激素分泌肿瘤(包括雄激素、雌激素或矿物皮质激素)中，GR的表达没有显著差异(图1D)。

图1 GR在ACC中的表达图谱

2.原发肿瘤中浸润的免疫细胞

为了全面分析ACC中免疫细胞的浸润水平，作者选择了几种常见的免疫标记，CD8α(细胞毒性T细胞)、CD4 (CD4+ T细胞)、CD16(细胞毒性NK细胞)、CD11c(树突状细胞)和CD68(巨噬细胞)，对ACC组织切片进行免疫荧光染色(图2)。免疫荧光显微镜显示，CD8+细胞毒性T淋巴细胞是最常见的浸润细胞类型。78例ACC标本中88%可检出。CD4+ T细胞在80%的ACC样本中可见， NK细胞在78%的原发肿瘤中可见，巨噬细胞在76%的ACC样本中可见。然而，只有65%的肿瘤CD11c+树突状细胞阳性。总的来说，作者的研究结果表明，ACC中免疫浸润相对较少。

图2 肾上腺皮质癌浸润淋巴细胞的免疫荧光染色

3. ACC中GR表达与免疫细胞浸润的关系

浸润性免疫细胞在GR -高、低肿瘤间的分布见图3。值得注意的是，所有免疫细胞亚型的数量在GR-高ACC显著高于GR -低ACC组。作者利用Pearson相关系数进一步研究了原发性ACC样品中免疫细胞浸润与GR表达的相关性(图3F)。肿瘤GR表达与CD8+T细胞、CD4+T细胞、NK细胞、巨噬细胞、树突状细胞浸润肿瘤呈正相关。原发性ACC中GR和免疫细胞标志物表达的热图也显示，在免疫细胞浸润中，GR高的肿瘤比GR低的肿瘤更富集(图3G)。而后作者分析了GR表达及免疫细胞浸润对ACC患者预后的影响，发现高GR表达和免疫细胞浸润升高的肿瘤表现出最有利的生存。而肿瘤免疫细胞浸润低，预后明显差，表明依赖于GR表达。

图3 GR表达与原发性ACC肿瘤免疫细胞浸润相关

4. ACC中GR活性标志的构建

图4描述了GRsig的识别模式和过程。首先在GEO数据集中，从非功能肿瘤和分泌皮质醇的ACC中鉴定出1,744个差异表达基因（图4A，B）。其次，将GEO数据集中受皮质醇调节的差异表达基因与TCGA队列中GR-高与GR-低原发性ACC的差异表达基因列表(n=1569)进行交叉评估，获得GR靶基因子集图（4C，D）。接下来，在TCGA-ACC队列中估计这些基因的mRNA表达与OS之间的预后关系，最后通过选择34个与OS显著相关的重叠基因构建了一个假定的GRsig(图4E)。GRsig中的许多基因与较差的OS相关，并且GR下调，而4个基因与较好的OS相关，并且GR上调(图4E)。然后作者比较了TCGA队列中GRsig表达高于中位数的ACC患者和GRsig表达低于中位数的患者的生存结果。发现GRsig表达高于中位数的患者与GRsig表达低于中位数的患者相比，DFS和OS较差(图4F，G)。

图4 肾上腺皮质癌中GR活性特征的发现

5. ACC中GRsig相关亚型的鉴定

基于TCGA队列中GRsig的表达数据，采用无监督聚类方法定义了两个GRsig相关亚型。基于共识矩阵、CDF曲线等确定了TCGA队列的最优k值2(图5A-C)。因此，所有ACC患者可分为两种不同的亚型。转录组图谱的热图进一步证实了这两个亚组之间基因表达模式的显著差异(图5D)。作者随后进行Kaplan-Meier生存分析，发现与第2类患者相比，第1类患者的无进展生存期和总生存期显著缩短（图5E，F）。为了更好地了解两种亚型之间潜在功能机制的差异，作者进行了通路富集分析，发现簇相关差异表达基因显著参与免疫和炎症通路(图5G，H)。

图5 肾上腺皮质癌中GRsig相关亚型的鉴定

6. GRsig相关亚型的免疫景观

考虑到GRsig相关亚型与免疫状态密切相关，作者基于TCGA数据集，利用xCell算法对两种亚型的肿瘤微环境进行了探索。集群1亚型表现出共同淋巴样祖细胞、B细胞浆细胞等细胞的高浸润，而集群2表现出活化的髓样树突状细胞、共同髓样祖细胞等细胞的高浸润(图6A)。然后作者研究了两种亚型之间主要组织相容性复合物和T细胞刺激因子表达水平的差异。总体而言，大多数基因在集群2样本中的表达倾向较高(图6B,C)。此外，作者研究了这两种亚型与免疫检查点分子和免疫治疗相关生物标志物表达水平的关系。如图6D、E所示，簇2大部分免疫检查点分子和免疫治疗相关基因均高表达。这些发现暗示GRsig相关亚型可能与免疫治疗效果有关。而且为了评估GRsig的预后意义，作者构建了基于TCGA队列的ACC患者预后模型。根据中位风险评分临界值将TCGA-ACC患者分为高危亚组和低危亚组。Kaplan-Meier生存分析显示，高危ACC患者的OS比其他患者差。

图6 TCGA队列中GRsig相关亚型的免疫景观

文章小结

该文章通过病理分析联合生信，探讨了GR信号活性与ACC免疫特征之间的相互作用，在利用生信的同时结合了实验来提升分析结果的说服力，中间更是加入了风险评分模型构建、疾病分型分析和预后模型分析等亮点，发上10分+实至名归！所以感兴趣的小伙伴们还在等什么，赶紧码住这个思路，换个研究对象高分文章就在前面等你！