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内质网氧化还原1样(ERO1L)基因编码一种与缺氧相关的内质网腔定位糖蛋白，其表达异常可产生过量的活性氧簇，从而激活细胞凋亡途径。本研究旨在讨论ERO1L在肺腺癌（LUAD）和肿瘤免疫微环境（TIME）中的潜在作用。作者通过多数据库下载了肺腺癌RNA-seq、甲基化、sgRNA-seq和生存数据并进行泛癌分析、预后分析、甲基化分析、共表达分析、免疫相关性和肿瘤微环境分析。结果表明，与正常组织相比，ERO1L在LUAD中显著过表达，并且与LUAD患者的预后密切相关。另外，ERO1L的过度表达与免疫抑制细胞的浸润和免疫活性细胞的缺陷密切相关，可以通过诱导免疫抑制TIME产生致癌作用。 发表杂志：Front Immunol. 影响因子：7.562 请扫描下方二维码 研究背景 肺癌是全世界死亡率最高的癌症，其中肺腺癌(LUAD)约占所有报告病例的50%。近年来，随着精准医疗的发展，LUAD治疗逐渐从经验性化疗演变为个性化治疗。免疫疗法具有效率高、持续时间长、毒性低的优点，已经使癌症治疗的范式发生根本性转变。然而，免疫疗法并不广泛适用于所有患者，因此迫切需要识别新的生物标志物。如今，越来越多的证据支持肿瘤免疫微环境(TIME)在对免疫治疗的反应中起关键作用。ERO1L能通过增加缺氧诱导因子-1α(HIF-1α)的表达并促进PD-L1内的氧化蛋白折叠来促进PD-L1的表达，最终导致免疫逃逸，但ERO1L在构建TIME中的作用尚待阐明。 流程图： 分析解读： ERO1L在泛癌和LUAD中的表达 ①Oncomine数据库中分析泛癌中的ERO1L mRNA表达。 ②ERO1L在GSE7670、GSE31210、GSE32863和GSE19188中的表达。 ③HPA数据库分析ERO1L蛋白质表达水平。 结果： 下图A：与Oncomine数据库中的正常组织相比，泛癌中ERO1L mRNA的表达水平。 下图B：与来自TCGA数据库的正常组织相比，泛癌中ERO1L mRNA的表达水平。 下图C：四个GEO数据集中LUAD中ERO1L mRNA的表达水平。 下图D-G：来自HPA数据库的四名LUAD患者的ERO1L蛋白表达水平。 ERO1L与LUAD预后 ①根据RNA测序数据中位数表达值分为ERO1L-高和ERO1L-低组。 ②通过Kaplan-Meier绘图仪数据库进行生存分析。 ②通过相关性和多元线性回归分析ERO1L表达与LUAD临床病理特征的关联。 ③应用类器官模型研究ERO1L的生物学功能：作者设计了一种类器官感染方案，通过将类器官球体分离成单个细胞，然后与病毒颗粒共培养。通过将编码ERO1L（用mCherry标记）的cDNA引入到类器官（用eGFP标记）中获得以不同颜色标记的ERO1L过表达的类器官。 结果： 下图A-B：Kaplan-Meier数据库中ERO1L低和高表达水平的生存分析，结果显示ERO1L的过表达与显着较差的总体生存率(A)和无复发生存率(B)相关。 下图C-D：ERO1L的过表达与较差的总生存期(C)和无病生存期(D)相关。 下图E：LUAD患者ERO1L的表达与临床病理特征之间的关联。 下图F：ERO1L过表达的类器官荧光图像显示，在传代过程中嵌合类器官的数量增加。 下图G：相对于四个随机组中类器官球的平均数量，过表达ERO1L的细胞增强了球体形成。 下表：肺腺癌患者ERO1L与临床病理特征的相关性。 ERO1L的启动子甲基化 ①根据肿瘤、正常组织以及肿瘤分期分析TCGA数据库中ERO1L的启动子甲基化水平。 ②分析LUAD患者在不同肿瘤阶段的mRNA表达、启动子甲基化和生存状态。 结果： 下图A：与正常组织相比，在LUAD组织的启动子区域中发现ERO1L的甲基化水平显著降低。 下图B：肿瘤分期亚组分析显示，IV期患者的ERO1L启动子甲基化水平下降最显著。 下图C：桑基图描绘了在不同肿瘤阶段的启动子甲基化水平、ERO1L表达和生存状态。 LUAD中ERO1L的共表达分析 ①对来自TCGA和Oncomine数据库的表达数据进行了共表达分析。 ②STRING网站构建ERO1L共表达模块的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。 ③DAVID网站进行通路富集分析；GSEA软件进行基因集富集分析。 结果： 下图D：ERO1L共表达模块的PPI网络。 下图E-F：ERO1L共表达模块的功能注释和通路富集。 ERO1L与免疫浸润 ①TIMER数据库分析ERO1L表达水平与免疫浸润之间的关系。 ②CIBERSORTx网站估计不同免疫细胞的比例。 ③ERO1L表达、免疫细胞标志物、细胞因子以及趋化因子之间的相关性分析。 ②使用GEPIA网站对结果进行验证。 结果： 下表：ERO1L与免疫浸润细胞基因标志物的相关性。 下图A：ERO1L与免疫细胞标志物之间的相关性。 下图B：ERO1L表达与巨噬细胞极化相关。 ERO1L与肿瘤微环境 ①在TIMER 2.0数据库中计算ERO1L表达和TIME浸润的系数。 ②使用R软件“Rtsne”包基于t-SNE降维分析单细胞转录组数据。 ③肿瘤免疫单细胞中心(TISCH)数据库用于分析ERO1L表达与免疫浸润细胞之间的相关性。 结果： 下图C：ERO1L表达与B细胞、CD8+T细胞和NK细胞的浸润水平显着负相关，与CD4+T细胞、巨噬细胞、CAF和MDSC的浸润水平显着正相关。 下图D：通过单细胞测序数据确定ERO1L表达与CD4 T细胞存在内在异质性。 下图E：根据与ERO1L的相关性总结了四个单细胞测序数据集。 下图F：根据ERO1L和MDSC的表达式构建Cox比例风险模型。
ERO1L与免疫治疗反应 ①使用R软件“ESTIMATE”包预估LUAD组织中基质细胞和免疫细胞的评分。 ②使用微环境细胞种群计数器(MCPcounter)确定异质组织中免疫细胞的相对丰度。 ③采用肿瘤免疫功能障碍和排除（TIDE）评分预测对免疫检查点阻断的反应。 结果： 下图A：箱线图显示ERO1L高组和ERO1L低组内的基质、免疫和综合评分。 下图B-C：使用TIDE计算框架预测免疫治疗反应和其他生物标志物（包括：IFN-γ、MSI、PD-L1、MDSC、CAF和TAM-M2）。 下图D：小提琴图显示ERO1L+高组和ERO1L低组内的MDSC、CD8 T和功能障碍评分。
ERO1L相关免疫抑制肿瘤微环境的潜在机制 ①进行基因集富集分析(GSEA)以确定ERO1L过表达产生的转录特征是否与先前研究的其他条件显着相关。 ②对TCGA队列中的ERO1L低组和ERO1L高组之间进行了GSEA分析。 ③通过TCGA表达谱分析探讨ERO1L表达是否会影响肿瘤细胞和浸润免疫细胞分泌的细胞因子和趋化因子的模式。 结果： 下图A：缺氧特征(NES=2.02,q=0.0)和VEGF上调特征(NES=2.27,q=0.0)富集在ERO1L高表达组。 下图B：JAK-STAT（NES=1.65，q=0.0）和上调的NF-κB（NES=2.03，q=0.0） 下图C：确认JAK-STAT和NF-κB信号通路中的基因表达变化。 下图D：肿瘤免疫微环境中ERO1L过表达、细胞因子和趋化因子模式之间的相关性。 下图E：示意图显示了ERO1L诱导的免疫抑制性肿瘤免疫微环境。
小结： 在本项研究中，作者通过生物信息学技术包括细胞定量算法和基因表达谱数据，研究了ERO1L表达与LUSD及TIME之间的关联，确定了ERO1L过表达是免疫抑制TIME的一个特征。研究还表明ERO1L对LUAD患者有潜在的预后价值。ERO1L的过表达与免疫抑制细胞的浸润和免疫活性细胞的缺陷密切相关。另外，作者还发现ERO1L的共表达模块参与了氧化还原、糖酵解和缺氧反应，调节缺氧诱导因子如HIF-1α和HIF-2α促进肿瘤转移、血管生成等。 |
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