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    肺腺癌中免疫相關(guān)lncRNA的篩查表達(dá)與預(yù)后分析

    2021-09-26 11:36:04明,袁立,黃
    關(guān)鍵詞:肺癌分析研究

    方 明,袁 立,黃 龍

    (南昌大學(xué)第二附屬醫(yī)院腫瘤科,南昌 330006)

    肺癌是全球發(fā)病率和病死率最高的惡性腫瘤。其中,非小細(xì)胞肺癌(NSCLC)約占肺癌的85%[1],而肺腺癌是NSCLC最常見的病理亞型,約占50%[2]。盡管傳統(tǒng)治療及靶向治療已取得一定成功,但肺癌的五年總生存率仍只有10%~15%[3]。近年免疫相關(guān)的靶向治療如細(xì)胞毒性T淋巴細(xì)胞相關(guān)抗原4、程序性死亡受體1(PD-1)和程序性死亡受體-配體1(PD-L1)的抗體靶向治療已在許多惡性腫瘤中顯示出較好的療效,在晚期NSCLC的治療中亦發(fā)揮一定的作用[4-5],提示免疫相關(guān)的靶向治療可能在肺癌治療中具有潛在作用。

    LncRNA是長度≥200核苷酸的長鏈非編碼RNA,無或低翻譯潛力[6],能在表觀遺傳、轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)錄后水平調(diào)控基因的表達(dá),廣泛參與機(jī)體的病理生理過程[7-9]。例如,lncRNA可充當(dāng)轉(zhuǎn)錄因子或RNA聚合酶Ⅱ的靶點(diǎn),破壞它們與靶基因啟動(dòng)子/增強(qiáng)子的結(jié)合,從而促進(jìn)或抑制基因表達(dá)[8],而這些靶基因中包含免疫相關(guān)的基因。目前,免疫相關(guān)的lncRNA在肺腺癌中研究報(bào)道較少。本文通過生物信息學(xué)分析肺腺癌中免疫相關(guān)的lncRNA及其與肺腺癌患者預(yù)后的關(guān)系,可望為肺腺癌預(yù)后判斷及治療提供參考。

    1 資料與方法

    1.1 資料來源

    自美國TCGA數(shù)據(jù)庫(https://cancergenome.nih.gov/)篩選肺腺癌患者的數(shù)據(jù)資料。入選標(biāo)準(zhǔn):1)患者資料含轉(zhuǎn)錄譜;2)患者臨床資料完整。排除標(biāo)準(zhǔn):1)無生存時(shí)間資料的患者;2)生存時(shí)間≤30 d的患者。本研究共獲得477個(gè)肺腺癌的樣本資料。

    1.2 研究方法

    1.2.1 肺腺癌中免疫相關(guān)lncRNA的挖掘

    1)參照文獻(xiàn)[10]的挖掘方法確定lncRNA圖譜;2)根據(jù)基因的ID將其分為蛋白質(zhì)編碼基因和非編碼基因,且僅保留NetAffx注釋文件中的長非編碼基因;3)從Molecular Signatures Database v7.0中提取免疫基因[11](immune system process M13664,Immune response M19817);4)使用美國Cytoscape軟件3.5.0[12]構(gòu)建免疫-lncRNA共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)獲得免疫相關(guān)的lncRNA(P<0.001)。參照文獻(xiàn)[13-15]確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?;颊叩娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)分參照以下公式計(jì)算:風(fēng)險(xiǎn)值=基因1值×lncRNA1值+基因2值×lncRNA2值+…+基因n值×lncRNAn值。采用單變量Cox回歸分析分配風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,篩選預(yù)后相關(guān)lncRNA基因并依據(jù)其P值進(jìn)行升序排列。以P=0.001作為臨界值。以中位風(fēng)險(xiǎn)值為界值,將入選的肺腺癌分為低風(fēng)險(xiǎn)組和高風(fēng)險(xiǎn)組。

    1.2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

    使用R3.6.1軟件和SPSS26.0軟件對(duì)各患者的基線資料(年齡、性別、TNM分期、T分期、N分期、M分期及風(fēng)險(xiǎn)值)分別進(jìn)行單變量、多變量Cox回歸分析。單變量Cox回歸分析用于預(yù)測(cè)患者生存的預(yù)后因素;多變量Cox回歸分析用于預(yù)測(cè)患者生存的獨(dú)立預(yù)后因素。使用R3.6.1軟件和limma包進(jìn)行主成分分析,研究基于免疫基因、免疫相關(guān)lncRNA、風(fēng)險(xiǎn)值和全基因表達(dá)譜的低、高危人群之間的三維可視化。使用GraphPad Prism 8軟件進(jìn)行Kaplan-Meier生存分析。基因組富集分析(http://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp)分析2組之間的功能注釋。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 lncRNA的篩選

    數(shù)據(jù)庫挖掘獲得14 142個(gè)lncRNA和331個(gè)免疫相關(guān)基因,關(guān)聯(lián)分析獲得1133個(gè)免疫相關(guān)的lncRNA。單因素COX回歸分析獲得15個(gè)免疫相關(guān)的lncRNA(圖1)。多因素COX回歸分析獲得6個(gè)免疫相關(guān)的lncRNA,分別為AL161431.1、AC079949.2、LINC00707、AC010980.2、AC068338.3、AC123595.1。

    圖1 與肺腺癌預(yù)后相關(guān)的免疫相關(guān)lncRNA的風(fēng)險(xiǎn)值(單因素Cox回歸分析)

    2.2 6個(gè)免疫相關(guān)lncRNA的表達(dá)及其與生存的關(guān)系

    風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分結(jié)果顯示,低風(fēng)險(xiǎn)組和高風(fēng)險(xiǎn)組分別有239例和238例。AL161431.1、AC079949.2、LINC00707和AC010980.2在高風(fēng)險(xiǎn)組表達(dá)量高,而AC068338.3、AC123595.1在低風(fēng)險(xiǎn)組表達(dá)量高(圖2)。隨著風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分遞增,死亡人數(shù)遞增;低風(fēng)險(xiǎn)組總體生存期(OS)較高風(fēng)險(xiǎn)組更長(P<0.000 1),其中5年生存率分別為53.4%和18.2%(圖3)。

    圖2 6個(gè)lncRNA在高、低風(fēng)險(xiǎn)組中的表達(dá)

    圖3 6個(gè)lncRNA的表達(dá)與患者生存的關(guān)系

    2.3 Cox回歸分析情況

    單因素Cox回歸分析顯示,T分期、TNM分期和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分是肺腺癌患者的預(yù)后因素;多因素Cox回歸分析顯示,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和TNM分期是與肺腺癌患者OS相關(guān)的獨(dú)立預(yù)后因素。見圖4。在6個(gè)免疫相關(guān)的lncRNA中AC068338.3隨著T分期和N分期的升高,其表達(dá)量減少;AC010980.2和AC079949.2表達(dá)量與性別相關(guān)(P<0.01);6個(gè)lncRNA表達(dá)量與年齡無關(guān)(P>0.05)。見圖5。

    A—F:lncRNA表達(dá)依次與T分期、N分期、M分期、TNM分期、年齡和性別的關(guān)系。

    圖5(續(xù))

    2.4 主成分分析情況

    主成分分析顯示,2組風(fēng)險(xiǎn)值有顯著差別,而免疫基因、免疫相關(guān)lncRNA和全基因表達(dá)譜相互混合。見圖6。

    圖6 主成分分析

    2.5 基因富集分析情況

    基因富集分析結(jié)果顯示,基因功能注釋[11,16]表現(xiàn)為高、低風(fēng)險(xiǎn)組在免疫系統(tǒng)過程和免疫應(yīng)答通路中均有富集。見圖7。

    圖7 基因富集分析

    3 討論

    有研究[17]顯示PD-L1作為預(yù)測(cè)腫瘤免疫治療療效的標(biāo)志物,其特異性并不高。故尋找更為敏感及特異的預(yù)后標(biāo)志物在腫瘤治療中具有重要意義。lncRNA作為一類癌癥預(yù)后標(biāo)志物,對(duì)免疫系統(tǒng)的調(diào)節(jié)也具有重要作用。例如,lncRNA NRON通過隔離細(xì)胞質(zhì)中磷酸化的去磷酸化活化T細(xì)胞核因子(NFAT)來維持T細(xì)胞的靜止?fàn)顟B(tài)[18]。本研究發(fā)現(xiàn)6個(gè)免疫相關(guān)的lncRNA即AL161431.1、AC079949.2、LINC00707、AC010980.2、AC068338.3、AC123595.1。其中,有研究[19-22]發(fā)現(xiàn)LINC00707作為癌基因,能促進(jìn)多種癌細(xì)胞包括肺腺癌、大腸癌、乳腺癌及腎癌等的增殖;AL161431.1也被證實(shí)能促進(jìn)子宮內(nèi)膜癌細(xì)胞的增殖和遷移[23];AC123595.1被認(rèn)為用于評(píng)估乳腺癌的預(yù)后[24]。本研究依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分將肺腺癌分為高、低風(fēng)險(xiǎn)組,多因素Cox回歸分析發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分是與肺腺癌患者OS相關(guān)的獨(dú)立預(yù)后因素。

    lncRNA與免疫相關(guān)的腫瘤微環(huán)境的關(guān)系密切。免疫相關(guān)的lncRNAs在免疫細(xì)胞中呈較高的表達(dá),并與免疫細(xì)胞浸潤顯著相關(guān)。而有研究[25-26]顯示腫瘤浸潤淋巴細(xì)胞增多和CD4+/CD8+T細(xì)胞比例升高均與非小細(xì)胞肺癌的良好預(yù)后和生存有關(guān)。此外,lncRNAs不僅影響骨髓細(xì)胞的分化、發(fā)育及免疫細(xì)胞中炎癥基因的表達(dá)[27],也參與免疫細(xì)胞的調(diào)節(jié)回路。LINC00301通過靶向TGF-β增加調(diào)節(jié)性T細(xì)胞數(shù)量,同時(shí)降低CD8+T細(xì)胞數(shù)量[28]。本研究獲得的6個(gè)免疫相關(guān)lncRNA中AC079949.2、AC010980.2、AC068338.3和AC123595.1在肺癌領(lǐng)域尚未被研究,LINC00707和AL161431.1作為免疫相關(guān)的癌基因,是否參與腫瘤微環(huán)境中免疫細(xì)胞的激活仍有待進(jìn)一步研究。此外,本研究發(fā)現(xiàn)AC068338.3隨著肺腺癌的T和N分期的升高而表達(dá)下降,提示其可能是潛在的抑癌基因。與本研究相似,LI等[29]發(fā)現(xiàn)2個(gè)免疫相關(guān)lncRNA簇,其中簇1代表更高的突變頻率,特別是突變基因,也能預(yù)測(cè)肺腺癌預(yù)后。PAGS等[30]采用免疫評(píng)分作為結(jié)腸癌患者復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)指標(biāo),發(fā)現(xiàn)免疫評(píng)分高的患者5年復(fù)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)最低。提示本研究中的6個(gè)免疫相關(guān)的lncRNA可能通過調(diào)節(jié)免疫微環(huán)境影響肺腺癌預(yù)后。

    綜上,本研究確定了6個(gè)與肺腺癌免疫相關(guān)的lncRNA,并發(fā)現(xiàn)其可預(yù)測(cè)肺腺癌患者預(yù)后,有助于指導(dǎo)臨床實(shí)踐。但本研究存在一定的局限性。例如,單因素及多因素COX回歸分析顯示肺腺癌患者M(jìn)分期與其預(yù)后不相關(guān),這與臨床實(shí)踐不符,可能與M1期患者例數(shù)較少(24例)而M0期患者例數(shù)較多(322例)有關(guān)。

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