惊！竟然还能发：scRNA+bulk RNAseq筛选CD8+T细胞相关特征预测胃癌预后

这不就是1：1复现的好例子吗~ 大略翻了一下，近几个月竟然还有很多这种文章，惊奇的是竟然还能发出来，虽然分不高。

1.文章信息

英文标题：Development of a CD8+ T cell associated signature for predicting the prognosis and immunological characteristics of gastric cancer by integrating single-cell and bulk RNA-sequencing 期刊：Sci Rep. 2024 Feb 24;14(1):4524. 影响因子：2区4.6 DOI: 10.1038/s41598-024-54273-9. 研究领域：免疫治疗；单细胞

2.文献概述

背景：通过整合单细胞和bulk RNA测序开发一种预后特征来预测GC的结果。 方法：①从TISCH2数据库中检索到的scRNA-seq图谱来筛选出CD8+T细胞特征基因；②利用Cox和LASSO回归构建基于这些CD8+T细胞特征基因的TCGA队列预后模型；③进行生存分析以研究特征对TCGA和GEO队列中GC患者临床结局的预测能力；④从免疫浸润、TMB、ICB表达、TME、MSI、TIDE和TCIA评分等角度进一步研究了风险特征与肿瘤免疫治疗反应的相关性。 结果：总共筛选出了703个CD8+T细胞特征基因，其中8个被选择用于构建预后特征。在 TCGA和GEO队列中，具有高风险评分的GC患者的生存结局明显差于具有低风险评分的患者。风险评分与CD8+T细胞浸润丰度呈负相关。高风险亚组的GC患者具有更高的MSI-L/MSS比例，较低的免疫检查点生物标志物表达，较低的TMB，较高的TIDE评分和较低的TCIA评分。具有高风险评分的患者对抗癌免疫治疗不敏感。

3. 结果

3.1 GC中CD8+T细胞相关特征基因的鉴定

TISCH2， http://tisch.comp-genomics.org/home/

使用TISCH2平台分析scRNA-seq数据集GSE167297和GSE134520，在GSE167297中注释了9个细胞亚群。在GSE134520注释到9个细胞亚群。将两个数据集的CD8T细胞取交集后得到703个候选CD8+T细胞特征基因进行后续分析。GO分析表明，CD8+T细胞特征基因主要富集于信号转导（GO0007165）、翻译（GO0006412）、免疫应答（GO0006955）、凋亡过程（GO0006915）和炎症应答（GO0006954）。KEGG富集分析发现，CD8+T细胞特征基因主要富集于神经退行性变（hsa05022）和帕金森病（hsa05012）等通路。

3.2 筛选CD8+T细胞相关风险特征基因

从上述703个交叉基因中通过单因素Cox回归分析鉴定出35个与GC患者临床结局明显相关的CD8+T细胞标志基因。然后，通过LASSO分析过滤出19个基因，再通过多变量Cox回归分析筛选出8个基因构建预后特征。GC患者根据风险评分1.001分为低危和高危组，低风险评分的患者表现出明显更好的生存结局。风险评分的AUC比其他指标都要高得多。CD8+T细胞特征在预测GC临床结局方面具有显著性能。

3.3 风险特征与临床特征之间的关系

高危评分与晚期肿瘤分期呈显著正相关。通过单变量和多变量Cox回归分析评估了特征的独立预测性能，发现风险评分可以作为GC的独立预测因子。多变量ROC曲线表明，风险评分（AUC=0.859）对GC患者预后的预测能力优于其他参数。

3.4 外部验证证实了风险特征的预测能力

两个外部验证队列（GSE62254，n = 300;GSE15459， n = 192），以进一步确定该特征是否可以应用于不同的人群。两个结果都证明具有高风险评分的患者表现出明显更差的生存结局，并且风险评分被确定为独立预测因子，进一步证实了风险特征在不同人群中的广泛适用性。

3.5 列线图

通过结合风险评分和其他预后危险因素（如年龄、性别、等级和肿瘤分期）进行多变量分析，制定了总生存期列线图。校准曲线表明，列线图模型预测的总生存概率与GC患者的实际生存率非常吻合。ROC曲线也预测GC预后的列线图模型明显优于传统的临床参数。此外，DCA曲线还显示列线图模型具有优于其他变量的预后价值。

3.6 不同亚组的体细胞突变

与高风险亚组相比，低风险亚组的TMB显著升高。Spearman 相关图还表明GC中风险评分与TMB之间存在显著负相关。将这两个因素一起考虑在内，与其他三个亚组相比，高TMB+低风险评分亚组的患者表现出明显更好的临床结果。

3.7 风险特征与TME之间的关联

利用不同的算法来估计每个患者体内TIIC的浸润情况，并评估它们与风险评分的相关性。

风险评分与大多数TIICs的浸润水平显著相关，尤其是CD8+T细胞。

3.8 免疫治疗反应的预测

风险评分预测GC临床免疫治疗反应的能力。

高风险评分与低免疫检查点表达、低TMB、MSI-L/MSS状态、低IPS和高TIDE评分明显相关。

由于缺乏GC免疫治疗的数据，根据IMvigor210队列确定了风险特征在预测患者对免疫治疗的敏感性方面的表现。高危评分的尿路上皮癌患者总生存概率显著降低。

4.总结

1. 根据CXCR4、NPC2、DDX24、ZFP36、TGFB1、PDCD1、NPDC1和SRI等8个CD8+ T细胞标志基因的系数和表达水平，开发了新的风险特征。
2. 目前，用于评估可能对免疫治疗敏感的癌症患者的潜在生物标志物包括免疫检查点表达、TMB、MSI状态、IPS和TIDE。从上述角度评估了CD8+ T细胞相关特征是否可以作为GC免疫治疗的预测指标。高风险评分与低免疫检查点表达、低TMB、MSI-L/MSS状态、低IPS和高TIDE评分明显相关，表明具有高风险评分的患者不太可能从免疫治疗中获益。