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导语 Characterization of the Immune Cell Infiltration Landscape in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma to Aid Immunotherapy 头颈部鳞状细胞癌免疫细胞浸润情况的特征以辅助免疫治疗 一、研究背景 头颈癌是全球第六大最常见的恶性肿瘤，鳞状细胞癌是HNSC最常见的病理类型。对常规化疗的抗药性导致的局部复发，子宫颈淋巴结转移和治疗失败是晚期头颈部鳞状细胞癌（HNSC）患者的主要死亡原因。免疫疗法仅使少数患者受益，因此，需要进一步研究探索新的治疗标志物，以鉴定用于免疫治疗的理想分组。最近的一项临床试验表明，肿瘤免疫细胞浸润（ICI）与对免疫疗法的敏感性以及头颈部鳞状细胞癌（HNSC）的预后相关。然而，迄今为止，尚未阐明HNSC的免疫浸润情况。 二、结果解读 1 HNSC TME中免疫细胞浸润的情况 首先，作者通过使用CIBERSORT和ESTIMATE算法来量化HNSC肿瘤组织中免疫细胞的活性或富集水平，基于1029个肿瘤样本和来自meta队列的匹配免疫细胞浸润（ICI）谱，使用R软件的ConsesusClusterPlus软件包进行无监督聚类，将HNSC患者分类为不同的亚型，确定了三种具有显著生存差异的独立ICI亚型，并进一步比较了TME的免疫细胞组成。 在三种主要的免疫亚型中，ICI亚型A与预后良好相关，中位生存期为2064天，特征是高水平B细胞，M1和M2巨噬细胞、浆细胞、记忆CD4 T细胞、CD8 T细胞和γ-δT细胞浸润。ICI亚型B的中位生存时间为1762天，ICI亚型B中的患者的特征是静息树突状细胞（DC），活化的自然杀伤（NK）细胞和滤泡辅助性T细胞的密度显著更高。ICI亚型C中的受试者总体生存期较短（OS；中位生存期为1281天），并且激活的DC，激活的肥大细胞，嗜中性粒细胞，静息NK细胞，静息的CD4 + T细胞的浸润水平更高。此外，还生成了相关系数热图以可视化TME中免疫细胞相互作用情况。  图1.HNSC TME中免疫细胞浸润情况 作者还分析出每个ICI亚型中的两个重要的免疫检查点，既PD1和PD-L1。ICI亚型A的特征在于PD1 / PD-L1的表达水平明显较高，而ICI亚型C的PD1 / PD-L1的表达水平较低。Kruskal-Wallis检验用于检测三种不同ICI亚型的免疫细胞与PD1 / PD-L1表达水平之间的显著差异。  图2不同ICI亚型的免疫细胞与PD1 / PD-L1表达水平之间的差异 2 识别免疫基因亚型 通过R软件的limma软件包确定这些亚型之间的转录组变异，随后分析重点是TCGA-HNSC队列。结合先前的差异分析获得了1,089个差异表达基因（DEG）的无监督聚类，将TCGA队列分为三个基因组亚型，即基因亚型A–C。与该基因亚型正相关的588个基因签名被称为ICI基因亚型A，其余DEG被称为ICI基因亚型B。同时，为了减少噪声或冗余基因，使用了Boruta算法对ICI基因验证A和B进行降维。热图3A描绘了在整个基因组亚型中鉴定出的276个最丰富的DEG的转录组图谱。图3C和3D中总结了显着富集的生物学过程。通过相关分析确定ICI签名基因与PD1 / PDL1之间的相关系数，观察到大多数验证基因与PD1 / PD-L1表达水平显着相关。  图3三个ICI聚类热图及患者的生存曲线和2个ICI验证 通过使用Kaplan-Meier曲线进行分析，作者发现基因亚型A的患者预后较好，而基因亚型B和C的患者预后不良，有趣的是，基因亚型A和C与明显较高的免疫评分相关。多项研究表明，免疫系统可能具有有利和不利的结果。正如，基因亚型C表现出间质成分浸润和免疫抑制相关的M2巨噬细胞增加，而DC浸润减少，其表征称为“免疫力衰竭型”。  图4.在三个基因亚型中的浸润免疫细胞的分数与表达差异 另外，三个基因组亚型在PD1 / PD-L1表达水平上显示出显着差异。ICI基因亚型A和C与较高的PD1 / PD-L1表达水平相关，而ICI基因亚型B与最低的PD1 / PD-L1表达水平相关。综上所述，不同基因亚型的免疫谱和预后谱之间的一致性表明我们的分类方法是科学合理的。 3 ICI分数的构建 通过使用主成分分析（PCA）计算两个总得分（ICI特征基因A的ICI得分A，ICI特征基因B的ICI评分B）以获得HNSC患者ICI状况的定量指标。每位患者的ISA和ISB计算为个体相关得分的总和，获得定义为ICI评分的预后签名评分。通过使用X-tile软件获得的最佳临界值，将TCGA队列中的患者分为ICI得分高或低两组。在确定TCGA队列和其他独立数据集中ICI评分的预后价值之前，我们分析了TCGA队列中各组的免疫活性和耐受条件。为了对此进行评估，首先，我们选择CD274，CTLA4，HAVCR2，IDO1，LAG3和PDCD1作为与免疫检查点相关的特征，并选择CD8A，CXCL10，CXCL9，GZMA，GZMB，IFNG，PRF1，TBX2和TNF作为免疫激活相关特征，高ICI组中除CD274，TBX2，HAVCR2和TNF外，大多数与免疫检查点相关和与免疫活性相关的基因均显著过表达。  图5.ICI基因亚型在不同组的冲积图和高和低ICI分数亚组中表达情况 此外，基因集富集分析（GSEA）显示，低ICI评分组中WNT和TGF-β信号通路显着富集，而NK细胞介导的细胞毒性，B细胞受体和T细胞受体信号通路则富集了高ICI组。Kaplan-Meier进行的ICI评分亚组分析显示，高ICI评分组（中位生存时间1,972天）的患者的OS率明显低于低ICI评分组。ICI评分的预后效率在GSE41613（n = 97），GenBank：GSE65858（n = 270）和总HNSC队列中得到了验证。低ICI评分组的生存优势在接受辅助放疗的患者中明显。  图6.ICI分数构建相关分析 4 ICI分数与体细胞变异之间的相关性 大量证据表明，携带高TMB的肿瘤与肿瘤组织中CD8 + T细胞浸润水平增加，从而识别并消除了这些肿瘤。这暗示着TMB的增加与对PD-1阻滞的反应而相应改善、延长的无进展生存期相关。考虑到TMB的重大临床意义，作者试图探索TMB和ICI评分之间的内在联系，以阐明每个ICI亚组的遗传印记。  图7.ICI得分与体细胞变异之间的相关性 结果表示，高ICI得分亚组的患者显示出TMB显着高于低ICI得分亚组的患者（Wilcoxon检验p ＜0.001）。进一步的相关分析证实，ICI得分与TMB显着正相关。根据TMB的免疫设定点将患者分为离散的亚组，发现低TMB的患者表现出比高TMB有更好的OS。考虑到TMB和ICI评分的预后价值，作者评估了这些评分在HNSC的预后分层中的协同作用。分层生存分析显示，TMB状态不会干扰基于ICI分数的预测。ICI分数亚型在高TMB和低TMB亚组中均表现出显著的生存差异。总的来说，这些发现表明，ICI评分可能是独立于TMB并有效衡量对免疫疗法反应的潜在预测指标。 作者评估了低和高ICI亚组之间HNSC驱动基因中体细胞变异的分布。并进一步分析了变化频率最高的前25个驱动基因。  图8.使用高ICI分数和低ICI分数构建的oncoPrint 通过对TCGA队列的突变注释文件进行分析，发现TP53，NSD1，CSMD3，SYNE1，PKHD1L1，USH2A，PIK3CA，CASP8，FLG，PCLO，AHNAK，COL11A1和RYR2的改变频率之间存在显着差异ICI评分组，如表1。这些结果可能为研究免疫检查点封锁疗法中肿瘤ICI组成和基因突变的机制提供新思路。  表1. ICI分数与体细胞变异的关联 5 ICI评分在免疫治疗益处预测中的作用 新兴的免疫检查点阻断疗法已用于癌症治疗，以阻断癌症治疗中的T细胞抑制分子，具有改善晚期癌症病情的潜力，但并非对所有患者都有效。作者接下来检查了ICI评分在推测患者治疗获益中的效用。在IMvigor210队列中接受抗PD-L1免疫治疗的患者被分配为高或低ICI评分，值得注意的是，ICI得分高的患者比ICI得分低的患者显着长寿。高ICI评分组的抗PD-L1治疗的客观反应率高于低ICI组，IMvigor210队列中较高的ICI分数与对抗PD-L1治疗的客观反应相关。在TCGA-SKCM队列中观察到了相似的结果，该队列接受了不同的免疫疗法，例如细胞因子，疫苗和检查点阻断剂。总的来说，这些数据表明ICI得分可能与对免疫疗法的反应相关。  图9 .ICI评分在免疫治疗益处预测中的作用 三、小结 这项研究中，作者利用CIBERSORT和ESTIMATE分析了1029名HNSC患者的ICI，根据免疫细胞浸润模式将HNSC分为三种不同的免疫亚型，建立了ICI评分来阐释各种免疫状况。发现ICI模式的差异与肿瘤异质性和治疗复杂性有关。因此，本研究对肿瘤ICI模式的系统评价具有重要的临床意义。本团队已对文中思路或其他变异版本进行复现，感兴趣的同学扫码预定。 科研风暴团队提供新颖、专业、可重复的生信分析服务 对该思路感兴趣的小伙伴 欢迎扫码联系 |
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来自： 智汇基因 > 《好paper共赏》
