各位朋友，大家好！自诺奖公布以来，越来越多的朋友在咨询“机器学习”相关主题研究！其实，这之前机器学习在生信领域已经火了很久了，只是最近又“爆红”啦！相关主题不少，如何脱颖而出呢？今天，胡哥分享一篇结合多热点的研究思路，一起看看~
1. 该研究探索了铁死亡调节因子和脂肪酸代谢相关基因在结直肠癌（CRC）中的相互作用，既往研究较少涉及这两个过程之间的联系，是一个比较新颖的研究方向。热点碰撞，既能加深对疾病机制的理解，又能让文章创新性大增，这个好思路可不要错过哦！
2. 该研究利用来自多队列数据集，结合10种机器学习算法开发了一个基于铁死亡调节因子和脂肪酸代谢相关基因的预后模型FeFAMscore，并在多个队列中证实了其预测性能，且还与CRC其他69个特征进行了比较。该文在预后模型的构建、验证及临床价值评估方面，很值得大家学习！感兴趣的朋友可以下载原文学起来！
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题目：开发基于机器学习的结直肠癌预后和免疫治疗反应特征：来自铁死亡、脂肪酸动力学和肿瘤微环境的见解
杂志：Frontiers in Immunology
影响因子：5.7
发表时间：2024年7月
公众号后台回复“666”领取原文PDF，文献编号：20241104
研究背景
结直肠癌（CRC）发病率高，对公众健康构成挑战。本研究探讨了CRC患者肿瘤微环境（TME）中铁死亡和脂肪酸代谢之间的关系，以确定这些相互作用如何影响预后和免疫治疗的有效性，重点关注患者结局和预测治疗反应的潜力。
数据来源
CRC RNA表达谱及临床数据来自TCGA（TCGA-COAD、TCGA-READ）和GEO数据库（GSE17536、GSE17537、GSE29621、GSE38832、GSE39582）。3个免疫治疗疗效不同的队列（IMVigor210、博朗、PRJNA23709）来自TIGER网站。铁死亡调节因子和脂肪酸代谢相关基因来自FerrDb和MSigDB。33个癌症的拷贝数变异（CNV）数据来自TCGA数据库。
研究思路
首先，通过无监督聚类分析探讨铁死亡和脂肪酸代谢之间的独特模式，并在免疫细胞浸润和通路分析的背景下进一步深入研究。其次，通过机器学习算法构建预后模型FeFAMscore，并评估了其对患者结局和对治疗的反应性的预测能力。最后，通过RT-PCR验证FeFAMscore特征的表达水平，并进一步验证ACAA2在肿瘤中的进展。
主要结果
1. FeFAM调控因子的遗传和关系景观及FeFAM新模式的发现
通过对33种癌症类型的全基因组组学数据分析，发现铁死亡相关基因和脂肪酸代谢相关基因在突变频率上有显著的相关性，尤其是在结直肠癌（CRC）中。通过对CRC和正常样本进行差异表达基因（DEG）分析、Venn分析、单因素Cox回归分析识别了50个预后相关FeFAM基因。通过K-means聚类分析将CRC患者分为三个不同的亚型（FeFAM簇A、B、C）（图1），这些亚型在遗传特征和免疫细胞浸润方面存在显著差异。
图1 FeFAM调控因子的遗传和关系景观及FeFAM新模式的发现
通过免疫细胞浸润分析， 发现FeFAM簇A与免疫抑制细胞的增加有关，而FeFAM簇C与免疫激活状态相关。以上结果提示，铁死亡调节因子可能与脂肪酸代谢相关基因合作，共同形成特定的免疫微环境，从而为免疫治疗提供潜在靶点。通过GSVA富集分析、Hallmarker 、KEGG 通路分析，发现FeFAM簇A在免疫和肿瘤相关通路中显著富集，而FeFAM簇B、C在特定生物学功能和代谢通路中表现出不同的关联。以上结果提示，FeFAM分子通过多种信号通路调节CRC患者的免疫微环境并促进免疫逃避，这强调了FeFAM作为一种有希望的免疫治疗靶点的潜力。
图2不同FeFAM模式的肿瘤微环境、标记和免疫通路的特征
2. FeFAMscore的构建及验证
基于FeFAM基因在三种模式中的不同表达水平，通过机器学习的整合方法来构建一个与FeFAM相关的特征（包括15个基因），定义为FeFAMscore（图3）。根据FeFAMscore将所有患者分为高、低FeFAMscore组，通过Kaplan-Meier生存分析显示，高FeFAMscore组患者的总生存期（OS）明显低于低FeFAMscore组。通过多个独立队列验证了FeFAMscore模型良好的预测性能和预测可靠性。以上结果表明，FeFAMScore可能是临床实践中预测生存风险的前瞻性替代生物标志物。
图3 基于机器学习的特征构建
3. FeFAMscore的临床价值
通过体细胞突变分析显示，在高FeFAMscore组中15个基因的突变多于低FeFAMscore组；这些基因之间存在共现和互排斥现象；高FeFAMscore组比低FeFAMscore组表现出更高的肿瘤突变负荷（TMB）。通过免疫浸润分析显示，高FeFAMscore组免疫浸润高，但高TIDE、CTL评分、功能障碍、MSI、PD-L1；通过评估FeFAMscore预测免疫治疗疗效的可行性，发现高FeFAMscore组的个体可能从抗PD -1和抗CTLA4治疗中获益（图4）。通过药物敏感性分析显示，在结直肠癌相关化疗药物中，伊立替康、尼拉帕尼、吉西他滨、尼拉帕尼等对高FeFAMscore患者有利。
图4 FeFAMscore预测CRC患者对免疫治疗的反应
文章小结
该研究揭示了铁死亡和脂肪酸代谢在结直肠癌（CRC）中的作用，并开发了一个新的预后和治疗反应预测工具FeFAMscore，这对于CRC的精准治疗具有重要意义。利用机器学习方法能够识别核心靶基因，这种方法为精准医疗提供了新思路！想利用“机器学习”进行临床科研的朋友，欢迎来找胡哥设计思路、定制分析~
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