顶级“水刊” Nat Commun,不要只沉迷于单细胞等老热点了,机器学习结合转录组,肿瘤微环境这个思路很不错!

文摘   2024-11-03 19:00   上海  


嗨喽~大家好,大麦又来给大家分析新鲜生信热点、高分思路了!Nat Commun作为大家公认的顶级“水刊”频频登上热榜,虽有“水刊”头衔,但也抵挡不住它深受各领域科研人员的欢迎啊!毕竟是Nature旗下期刊,如果能顺利被接收,那必然是要有实力的。但这并不是件容易的事,需得有新颖的课题,结合当下领域热点,还得有一定水平的数据分析方法和写作水平才行。当下人人都想做单细胞测序,但测序费用属实不低,对于刚起步经费不足的课题组或个人,用性价比最高的方法得到有用的数据才是正解!
今天大麦给大家带来了一篇NC上不错的高分思路文章,是由国外研究团队发表的一项癌症免疫治疗研究,研究者开发了一个名为IRIS(Immunotherapy Resistance cell-cell Interaction Scanner)的机器学习模型,该模型分析了五个最大的黑色素瘤ICB队列的转录组数据,研究旨在识别与ICB抗性相关的肿瘤微环境中细胞类型特异性的配体-受体相互作用。
NC不是人人都能发的,但高分思路咱得学起来!如果你有发文想法,大麦这里可以为您量身定做适合你的方案,让您体验高性价比的科研服务,个性化方案设计和数据分析从此不担心!下一个发SCI的就是你!

 

定制生信分析

云服务器租赁

(加微信备注99领取试用)

   
l题目:FBXO7泛素化PRMT1以抑制肝细胞癌中的丝氨酸合成和肿瘤生长
l杂志:Nature Communications
l影响因子:IF=14.7
l发表时间:2024年6月


请前往文末获取文献DOI哦~

研究背景

免疫检查点阻断(ICB)治疗为黑色素瘤患者提供了持久的临床益处,但反应率仍有改善的空间,大约40%的患者经历了积极的结果。大多数接受检查点治疗的患者面临着产生耐药性的挑战,包括原发性耐药,即肿瘤最初对治疗没有反应,以及获得性耐药,即最初反应的肿瘤随着时间的推移变得耐药。ICB耐药的机制是复杂的,仍然没有得到很好的理解。

研究思路

研究内容

1、与上调的相互作用相比,耐药患者中下调的相互作用对ICB治疗反应提供了更强的 预测价值
该研究团队预计功能性耐药相关的相互作用可预测ICB治疗反应,并观察到RDS在预测ICB治疗反应方面明显优于RUS。图2结果进一步表明,当使用单细胞转录组学进行评估时,rdi可预测ICB耐药性。
图1 基于RDS的黑色素瘤ICB反应预测
2、功能分析揭示了耐药下调相互作用在介导CD8 + T细胞浸润TME中的潜在作用
为了研究抗性下调相互作用与ICB抗性发展之间的可能关联,作者对每个ICB队列特定模型中推断的相互作用联合进行了功能分析。抗性下调的相互作用在那些已知介导CD8 + T细胞浸润到TME的相互作用中丰富,研究结果表明,肿瘤与免疫系统之间的串扰可能被破坏和下调,作为逃避免疫反应的机制,导致 ICB治疗产生耐药性(图2)。
图2
3、发现 RDS显著正相关与T细胞浸润特征呈负相关,而与T细胞排斥特征和icb后抗性特征呈负相关。根据Jerby-Arnon等人的建议,T细胞浸润的排斥和抵抗特征都得到了控制。除了检查先前的相关文献外,通过研究TCGA-SKCM样本(未包括在推断RDS评分的训练队列中)TME中RDS评分与T细胞浸润水平之间的关联,进一步研究了抗性下调相互作用(RDIs)在募集CD8 + T细胞中的作用(图3)。
   
图3
4、总的来说,研究结果表明RDS可以预测ICB治疗反应,并且确定的RDS是那些参与将CD8 + T细胞运输到肿瘤部位的RDS。作者提出了ICB耐药发展的理论机制:最初,那些已确定的RDI在将CD8 + T细胞募集到肿瘤部位和维持活跃的免疫浸润环境中发挥关键作用。RDIs的预处理激活导致高CD8 + T细胞浸润水平在TME中加强热肿瘤生态位,尽管由于检查点激活,效应T细胞的比例有限(图4)。
图4

研究结果

本研究基于研究结果,提出了一个关于黑色素瘤在ICB治疗过程中免疫微环境演变的理论模型,强调了在抗性发展过程中RDI的下调导致肿瘤微环境从“热”变为“冷”。通过分析5个大型黑色素瘤队列,确定了这种预测性相互作用,当下调时与ICB耐药性相关。在单细胞ICB队列中的独立验证进一步支持了这些发现。这些相互作用高度富集于CD8 + T细胞向肿瘤块的刺激性趋化因子募集,并与“热”肿瘤龛相关。该研究的设计的确令人眼前一亮又一亮,虽然步骤简洁但不失大气,但研究逻辑链条比较完整,想做机器学习和转录组的朋友可以参考这篇文章的思路!最后想做方案设计和数据分析的朋友直接滴滴大麦哦,如果有方案未敲定我们也可提供免费评估哦~  

推荐阅读


大麦有话说

大麦还提供服务器租赁、思路设计、定制生信分析、文献思路复现、临床数据库挖掘;有需要的小伙伴欢迎直接扫码咨询大麦,竭诚为您的科研助力!


原文链接:https://doi.org/10.1038/s41467-024-52555-4
         

 

   

尔云间meta分析
分享meta分析学习方法、医学统计基础知识、meta分析软件操作技巧、SCI论文发表经验等精彩内容。
 最新文章