大家好！今天给大家解读一篇2022年2月发表在E BioMedicine（IF:8.143）上的文章。本研究作者对结肠癌细胞系和免疫细胞系数据集进行分析鉴定免疫相关的snoRNA并构建TIIsno模型，TIIsno打分可以作为预测结肠癌预后和对免疫治疗反应的标志物。
Identification of tumour immune infiltration-associated snoRNAs (TIIsno) for predicting prognosis and immune landscape in patients with colon cancer via a TIIsno score model
鉴定肿瘤免疫浸润相关snoRNAs（TIIsno）并通过TIIsno打分模型预测结肠癌患者的预后和免疫情况
摘要
背景：结肠癌（CC）是全球范围内会导致死亡的肿瘤类型之一。SnoRNA在肿瘤微环境中发挥重要作用。肿瘤微环境由肿瘤浸润免疫细胞组成，与免疫治疗效果有关。本研究重点关注来源于免疫细胞的snoRNA，可以作为一种鉴定免疫状况的生物标志物。
方法：使用一个新的计算框架对21个免疫细胞系数据集，43个结肠癌细胞系数据集和3个额外数据集进行分析，鉴定肿瘤免疫相关snoRNA并构建TIIsno模型。
结果：TIIsno打分-高与CC患者的预后较差有关，TIIsno打分与大部分免疫细胞浸润水平，免疫检查点表达水平和免疫打分负相关。此外，MSI-H患者中TIIsno打分较低，表明TIIsno打分-低的患者有益于免疫治疗反应。
流程图
结果
1.数据集的获取和下载
从GEO数据库获取4个免疫细胞系的GEO数据集，从CCLE数据库获取结肠癌细胞系的数据集。从TCGA数据库获取TCGA-COAD数据集。
2.鉴定肿瘤免疫浸润相关的snoRNAs
4个免疫细胞的GEO数据集包括188个细胞样本，主要包括9个免疫细胞类型和21个亚类（图2a和2b）。根据snoRNAs的表达量对其进行排序并筛选表达水平大于0的snoRNAs（图1）。为进一步鉴定在免疫细胞中表达的snoRNAs，即管家snoRNAs。作者计算snoRNAs的TSI打分，snoRNAs的TSI打分越低，其在越多的免疫细胞中表达，说明其在大多数免疫细胞中发挥生物学作用。使用不同的TSI阈值筛选管家snoRNAs，当阈值设置为0.35时，TIIsno打分模型的性能最好（图1）。比较snoRNAs在免疫细胞和肿瘤细胞中的表达水平，作者鉴定到7个snoRNAs，其在肿瘤细胞中低表达而在免疫细胞中高表达，这些snoRNAs可以作为肿瘤免疫相关的snoRNAs。大多数肿瘤免疫相关snoRNA在21个免疫细胞亚型中高表达（图2b-2i）。
图1鉴定肿瘤免疫相关snoRNAs（TIIsno）和构建TIIsno打分模型的计算框架
图2 TIIsno在免疫细胞中的表达水平
3.构建TIIsno打分模型
为鉴定肿瘤免疫浸润相关snoRNAs在结肠癌中的作用，作者使用TCGA-COAD数据集和随机生存森林（RSF）构建TIIsno打分模型（图1）。通过surv_cutpoint算法获取TIIsno打分阈值为9.392，高于阈值的患者定义为TIIsno打分-高组，低于阈值的患者定义为TIIsno打分-低组。此外，SNORD99、SNORD19的表达水平与TIIsno得分成反比，而SNORD59A、SNORD63B、SNORD100、SNORD63、SNORD12C的表达水平与TIIsno得分成正比（图3a）。生存分析表明TIIsno -高组的患者预后较差（图3b和3d和表1）。3年和5年的ROC曲线的AUC分别为0.81和0.82（图3c）。
图3 TIIsno打分模型和生存分析
表1 Cox回归分析
4. TIIsno打分-低组的结肠癌患者易形成炎症微环境
为评估TIIsno在结肠癌免疫微环境中的作用，作者研究TIIsno和免疫细胞浸润水平和免疫检查点的关系。结果表明，有14种免疫细胞浸润水平与TIIsno打分显著负相关（图4a），有9个免疫检查点表达水平与TIIsno打分具有相关性（图4b）。为进一步比较TIIsno打分-高和TIIsno打分-低组的肿瘤免疫浸润细胞的差异，作者使用富集打分算法进行分析。结果表明，在TIIsno打分-高组有11种免疫细胞浸润水平显著下调（图4c）。比较TIIsno打分-高和TIIsno打分-低组的免疫检查点表达水平的差异，只有6个免疫检查点在两组中具有显著差异（图4d-4k）。
图4 TIIsno打分与免疫浸润水平和免疫检查点的相关性
5. TIIscore可以作为免疫治疗反应的潜在生物标志物
为进一步研究TIIscore与免疫治疗反应的相关性，作者分析了TIIsno打分与免疫打分，MSI状态，肿瘤新抗原，TMB和免疫亚型的相关性。其中，在TIIsno打分-高组和TIIsno打分-低组中TIIsno打分与免疫打分和MSI状态有关而与肿瘤新抗原，TMB和MSI状态无关（图5）。TIIsno打分与免疫打分负相关，TIIsno打分-高组中免疫打分较低（图5a和5b）。此外，MSI-H亚型的患者TIIscore打分较低（图5c）。以上结果表明，TIIsno打分较低的患者更易受益于免疫治疗。
图5 TIIscore与免疫治疗反应的相关性
6.结肠癌中TIIsno的可能机制
为研究TIIsno参与的生物学功能和机制，作者进行GO分析，使用ssGSEA计算GO功能的激活水平并比较TIIsno打分-高组和TIIsno打分-低组的差异。其中，包括78个差异的生物学功能，大部分为免疫相关。TIIsno打分-高组中有75个生物学功能下调和3个生物学功能上调（图6a）。此外，使用GSVA计算TIIsno的富集通路活化程度。其中，有26条通路在两个分组中具有差异（图6b）。
图6 TIIsno的可能机制
7.验证TIIsno打分模型
作者使用两个额外数据集验证TIIsno打分模型的作用。生存分析表明，TIIsno打分-高组的预后较差。3年和5年的ROC曲线的AUC分别为0.87和0.89，0.71和0.8（图7）。为评估TIIsno打分模型在预测免疫治疗反应中的作用，作者选择两个免疫检查点CD274和CTLA4进行验证。作者收集69例结肠癌患者的病理组织并进行免疫组化染色。结果表明在TIIsno打分-低组中CD274和CTLA4高表达（图8）。
图7 TIIsno打分模型的验证
8. TIIsno模型的宿主基因
随后，作者研究TIIsno的宿主基因是否具有相似的功能，共找到TIIsno模型的6个宿主基因。其中大部分宿主基因在结肠癌细胞系中高表达。使用RSF对宿主基因构建预后模型，生存分析表明，高打分组的预后较差，而验证数据集中没有显著差异。相关性分析表明，打分与免疫细胞浸润水平和免疫检查点表达水平没有相关性。以上结果表明，TIIsno和宿主机因在结肠癌中的功能可能不同。
图8 CD274和CTLA4的表达水平
结论
总的来说，本研究通过整合来自细胞系和肿瘤组织的基因表达数据和数据库中患者的临床信息鉴定与肿瘤免疫相关的snoRNA并成功构建可以有效预测结肠癌患者预后和免疫治疗反应的TIIsno打分模型。TIIsno打分可以作为结肠癌诊断和治疗有关的生物标志物。本研究的亮点在于构建模型的方法不同于常用的单因素Cox-LASSO -多因素Cox方法而是采用随机生存森林构建TIIsno模型。然而本研究还有一定的局限性，例如本研究使用的数据是基因表达数据，可能不能检测到所有的snoRNA，此外，还需要对宿主基因和snoRNA之间的关系进行深入的分子机制研究。
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