这是一篇在2024年10月24日发表在Journal for ImmunoTherapy of cancer[IF: 10.3/Q1]杂志上的文章《Leveraging mitochondrial-programmed cell death dynamics to enhance prognostic accuracy and immunotherapy efficacy in lung adenocarcinoma》（DOI: 10.1136/jitc-2024-010008)
研究背景：肺腺癌（LUAD）是一种高度异质性的疾病，对准确的预后预测提出了重大挑战。线粒体在真核细胞的能量代谢中发挥着核心作用，可以影响程序性细胞死亡（PCD）机制，这在肿瘤发生和癌症进展中至关重要。然而，LUAD 中线粒体功能与 PCD 之间相互作用的预后意义需要进一步研究。作者团队分析了来自七个全球队列的 1231 名 LUAD 患者的数据，以使用机器学习开发线粒体相关的 PCD 特征 (MPCDS)。使用 6 个免疫治疗队列（LUAD、黑色素瘤、透明细胞肾细胞癌；n=935）和 21 种肿瘤类型的泛癌队列进行验证。内部 LUAD 组织队列 (n=100) 证实了核苷二磷酸激酶 4 (NME4) 的预后意义。体内和体外实验探索了 NME4 在免疫排斥中的作用。结果 MPCDS 对 LUAD 患者的预后表现出强大的预测性能，超过了之前发布的 114 个 LUAD 特征。此外，MPCDS 有效预测了免疫治疗患者（包括患有 LUAD、黑色素瘤和透明细胞肾细胞癌的患者）的结果。从生物学角度来看，MPCDS 与免疫特征显着相关，高 MPCDS 组表现出免疫活性降低和冷肿瘤倾向。NME4 是 MPCDS 中的一个关键基因（相关性=0.55，p<0.05），经作者团队的内部队列验证，与高表达的 LUAD 患者预后较差相关，特别是在 CD8 沙漠表型中。多重免疫荧光证实了 NME4 与 CD3+ T 细胞和 CD20+ B 细胞等免疫细胞之间的空间共定位和排斥关系。进一步的实验表明，NME4 在体外和体内调节 LUAD 细胞的增殖和侵袭。重要的是，抑制 NME4 增加了 CD8+ T 细胞的丰度和活性，并增强了抗程序性细胞死亡蛋白 1 疗法的体内抗肿瘤免疫力。MPCDS 为个别 LUAD 患者提供个性化风险评估和免疫治疗干预措施。NME4是MPCDS中的关键基因，已被确定为与免疫排斥相关的新型癌基因，可能作为LUAD干预和免疫治疗的新靶点。
Figure1 总结了研究的整体流程，包括整合多种数据集（TCGA、GEO、免疫治疗队列），利用机器学习构建线粒体相关编程性细胞死亡特征（MPCDS），并验证其在LUAD预后分层和免疫治疗效果预测中的表现，同时通过体内外实验探讨关键基因NME4在肿瘤免疫逃逸中的作用。
Figure2 预后 MPRG 的识别和分析。(A) 与正常肺组织相比，肿瘤中差异表达的 MPRG 的鉴定。(B) 单变量 Cox 分析以确定潜在的预后 MPRG。(C 和 D) GO 和 KEGG 富集分析揭示了预后 MPRG 富集的潜在途径。(E) 预后性 MPRG 的染色体位置，红点代表肿瘤中相对于正常肺组织的表达较高（用 log2FC 值表示；值越大，位置越外围），黑点代表相反。中央饼图显示了用于建模的所有 LUAD 数据集。(F) 七个 LUAD 数据集中批次效应消除后的主成分分析图。(G) 预后 MPRG 的染色体位置和拷贝数变异。MPRGs，线粒体程序性细胞死亡相关基因
Figure3 使用机器学习构建和验证 MPCDS。(A) 使用各种机器学习组合构建 MPCDS，热图中的值代表用于预测预后的相应模型的 C 指数；右侧的条形图显示了多个数据集的平均 C 指数。(B–H) MPCDS 在七个数据集中有效地对 LUAD 患者的预后进行了分层，低 MPCDS 组显示出更好的结果。(I-P) 免疫治疗队列中 MPCDS 的评估，包括三个 LUAD 免疫治疗队列和三个泛癌队列（两个黑色素瘤和一个透明细胞肾细胞癌队列），显示出一致的预后分层。(Q-T) 使用癌症免疫组图谱预测 TCGA-LUAD 患者的 IPS，一致表明低 MPCDS 组的 IPS 更高，对免疫治疗的敏感性更高。MPCDS，线粒体相关的程序性细胞死亡特征；C-index，一致性指数；LUAD，肺腺癌；IPS，免疫表型评分；TCGA，癌症基因组图谱。
Figure4 MPCDS与其他临床预后预测指标的比较。(A) MPCDS 与其他临床预后预测指标的比较。(B) 基于七个数据集中模型基因表达的主成分分析，显示出明显的分离成两个簇（红点代表高 MPCDS 组，绿点代表低 MPCDS 组）。(C) ROC 曲线评估七个数据集中的预后预测能力。(D) MPCDS 与公开发布的 LUAD 相关特征的比较，证明了 MPCDS 卓越的预后能力。MPCDS，线粒体相关程序性细胞死亡特征；ROC，接收器工作特性；LUAD，肺腺癌。
Figure5 高 MPCDS 组和低 MPCDS 组之间的免疫细胞浸润和基因组差异。(A-E) 不同 MPCDS 组之间免疫细胞浸润差异的基因组和 H&E 染色评估。(F) TIDE 网站对 MPCDS 组之间 IFNG 差异的预测。(G)两组间免疫调节基因的表达分析。(H) ssGSEA 评估各组之间的免疫细胞浸润和免疫相关通路活性。（一）TIMER2.0数据库评估高MPCDS组和低MPCDS组之间免疫细胞丰度差异。(J) TCGA-LUAD 高和低 MPCDS 组的代表性切片。MPCDS，线粒体相关的程序性细胞死亡特征；TCGA，癌症基因组图谱；LUAD，肺腺癌。
Figure6 不同细胞类型中MPCDS 的单细胞分析。(A–F) 使用两个单细胞数据集进行降维聚类后的细胞类型注释，观察不同细胞类型之间的 MPCDS 分布。中值用于区分高 MPCDS 组和低 MPCDS 组，并观察各组之间细胞类型比例的差异。(G 和 H) 不同细胞类型之间的 MPCDS 差异，循环细胞始终具有最高的 MPCDS 分数。(I-K) 不同 MPCDS 组之间细胞通讯差异的分析。（L 和 M）高 MPCDS 组和低 MPCDS 组之间不同细胞类型的传出和传入信号强度的比较。MPCDS，线粒体相关的程序性细胞死亡特征；UMAP，均匀流形逼近和投影。
Figure7 NME4 和 MPCDS 之间的相关性及其在 LUAD 中的作用。(A) 相关分析显示 NME4 和 MPCDS 分数之间的关系。(B) 使用 KM 绘图仪网站对 LUAD 患者中的 NME4 进行预后预测。(C 和 D) 来自 HPA 数据库的代表性 NME4 染色图像，显示肿瘤组织中 NME4 表达较高。(E) NME4 表达与免疫相关基因之间的关系，热图显示随着 NME4 表达的增加，免疫相关基因的表达减少。(F–H) CCK8 和克隆形成分析评估 NME4 对 LUAD 细胞增殖的影响。(I 和 J) Transwell 检测评估 NME4 对 LUAD 细胞侵袭和迁移的影响。实验在两个细胞系中进行并重复三次。LUAD，肺腺癌；MPCDS，线粒体相关的程序性细胞死亡特征；NME4，核苷二磷酸激酶4。
Figure8 NME4与免疫细胞浸润的关系。(A) 使用 IOBR 包预测 NME4 与免疫细胞浸润之间的关系，四种算法一致显示 NME4 与 CD4T、CD8T 和 B 细胞之间呈负相关。(B) 代表性免疫组织化学图像显示 NME4 和 CD8A 之间的关系。(C) 基于 CD8T 空间定位对炎症组、排除组和沙漠组进行分层，生存分析显示验证组的预后最好，沙漠组的预后最差。(D) 炎症组、排除组和沙漠组中 NME4 表达的差异。(E) 基于 IHC 评分的高 NME4 组和低 NME4 组之间的预后比较，低 NME4 组的预后更好。(F 和 G) 高和低 NME4 组中 CD3T、CD20B 细胞和 NME4 之间的定位和空间关系。**p<0.01，***p<0.001。IHC、免疫组织化学；NME4，核苷二磷酸激酶4。
Figure9 NME4 抑制增强抗 PD-1 治疗肺腺癌的疗效。(A) C57BL/6 小鼠植入 2×106 sh-NME4 或对照 LLC 细胞，并接受 PD-1 单克隆抗体或 IgG 同型对照 (IgG2a) 治疗。(B) 从安乐死的 C57BL/6 小鼠中收获的皮下异种移植肿瘤的图像。(C和D)不同组之间肿瘤重量和体积的比较。(E) 显示每 2 天测量一次小鼠体重的图表。(F–H) 对肿瘤中 CD45+ 细胞中的 CD3+ 细胞、CD3+ T 细胞中的 CD8+ 细胞以及 CD8+ T 细胞中的颗粒酶 B 进行流式细胞术分析和定量。
本文亮点：
创新性预后模型：开发了线粒体相关的编程性细胞死亡特征（MPCDS），在多个数据集中表现出优于114个已发表模型的预后预测能力。
广泛验证：MPCDS在LUAD、黑色素瘤和透明细胞肾癌免疫治疗队列中表现出一致的预测性能，能够有效识别更适合免疫治疗的患者群体。
NME4的关键作用：首次揭示了NME4作为促进肿瘤免疫逃逸的核心基因，其高表达与CD8+ T细胞浸润减少和患者较差预后相关。
治疗潜力：通过体内外实验验证，NME4抑制能够增强抗PD-1治疗的疗效，为LUAD患者提供了新的治疗靶点和策略。
多层次分析：整合多组学数据、单细胞RNA测序、机器学习算法和功能实验，为LUAD分层和个性化治疗提供了全面视角和强有力的理论基础。
写在最后：101机器模型始于《Machine learning-based integration develops an immune-derived lncRNA signature for improving outcomes in colorectal cancer》NATURE COMMUNICATIONS 刘灶渠大佬的文章，后续衍生的算法或文章都是源于此，在当下图谱性福利越吃越少的年代，有条件实现干湿结合的课题组可以试试这篇文章的思路，而且这篇文章的实验部分也不是很难实现，拿下10+也不是不可能的。
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