生物信息学分析显示免疫/ Inflammatory-Related口腔鳞状细胞癌的危险信号

文摘

高通量基因表达分析最近已经成为一种很有前途的技术,提供了洞察癌症亚型分类和提高了预测的预测。免疫/ inflammatory-related mrna可能丰富基因让研究人员更好地表明肿瘤微环境。口腔鳞状细胞癌(OC-SCC)展品高发病率和不良预后比其他类型的头颈部鳞状细胞癌(HNSCC),和这些差异可能部分由于肿瘤微环境内的差异。在此基础上,我们设计了一个相关的几种签名OC-SCC改善预后的预测。一群314 OC-SCC样品拥有全基因组表达数据来自癌症基因组图谱(TCGA)数据库包括了发现。GSE41613数据库是用于验证。建立了风险评分使用免疫/炎症从训练数据集获得的签名。主成分分析,分析和基因集富集分析被用来探索生物的影响。当分组一分为二的风险评分基于签名,这个分类器可以成功区分不同的患者在训练和预测验证组(两个组别)和在不同临床病理的子组。类似的体细胞突变模式高和低风险评分之间的观察组,和不同的拷贝数变异模式识别。进一步的生物信息学分析表明,低风险评分组与免疫/ inflammatory-related生物过程显著相关,而风险评分越高集团是高度相关的细胞cycle-related流程。分析表明,风险评分是一个健壮的预测病人的生存,和它的功能注释。因此,这个bioinformatic-based几种签名建议OC-SCC的微环境可以区分不同患者潜在的生物过程和临床结果,并使用这个签名可能揭示未来OC-SCC分类和治疗性的设计。

1。介绍

口腔鳞状细胞癌(OC-SCC)是最常见的恶性肿瘤的头部和颈部区域(不含nonmelanoma皮肤癌)。最近也一直有口咽鳞状细胞癌的发病率急剧上升(OP-SCC) [1]。解剖、口腔、口咽相互独立的地区相邻但不重叠。有差异相关的死亡率、病因、危险因素,甚至是鳞状细胞癌的生物标记物位于这两个主要网站。

许多因素可以导致OC-SCC风险。烟草是分为一组1 OC-SCC致癌物。目前,烟草吸烟者表现出了对OC-SCC 3.43折相对风险比不吸烟者(2),他们拥有一个完全调整人力资源的1.7 [3]。酒精作为一个独立的危险因素,建立了非吸烟者的研究展示了很强的相关性和剂量反应关系饮酒和OC-SCC4]。此外,吸烟和饮酒的综合效应是更大的如果是乘法的关系(5]。人乳头状瘤病毒,作为一个主要的病因,不成比例地有助于形成和鳞状细胞癌的预后头部和颈部区域内形成在不同的网站(6]。具体来说,高风险的基因型HPV 16占绝大多数(90%到95%)患有乳腺癌OP-SCC,而HPV类型变量OC-SCC [7,8]。此外,一个更有利的结果存在HPV阳性相比,HPV-negative OP-SCC [9]。

上面的三个主要风险因素可能导致致癌作用通过不同的生物过程或途径10- - - - - -12];然而,免疫或炎症反应的调节异常是相互之间共享的致癌机制。适度饮酒或酗酒可以抑制免疫反应的多个武器(13,14]。香烟烟雾暴露显著影响免疫系统,损害宿主的能力产生适当的免疫和炎症反应,最终导致与吸烟有关的疾病(15]。这些概念是一致的,头部和颈部癌症是一种内在免疫抑制疾病(16]。患有乳腺癌的鳞状细胞癌,更强烈PD-L1 +, CD4 +和CD8 + t细胞浸润与一个更好的结果17]。越来越多的证据支持这个想法,诱发免疫或炎症反应可能引起抗肿瘤作用OC-SCC发展(18,19]。

我们目前的研究目的是开发一个关键基因签名代表的免疫和炎症反应,可能与患者的预后相关,我们结合bioinformatics-based方法与临床相关的协变量来实现我们的目标。这一原则,我们进行了组合分析来识别一个健壮的基因签名,我们建立了一个风险评分系统。进一步的生物信息学分析表明,风险评分为患者表现出良好的预后价值无论突变或拷贝数变异(CNV)模式,这风险评分高度与细胞循环过程相关。

2。材料和方法

2.1。数据集

全基因组mRNA表达RNA-seq(20101个基因)数据,体细胞突变数据,拷贝数变异数据,所有从TCGA-HNSC相应临床信息数据集(20.)(http://cancergenome.nih.gov/)下载用作训练队列。得到以下数据集进行验证:GSE41613(23520个基因)21)(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE41613)。训练数据集包含314 OC-SCC病人而验证数据集由97 OC-SCC病人。病人特点列于表S1。两套基因(免疫反应,M14329和炎症反应,M13657) (22从分子特征数据库提取v6.1 (http://http: / /software.broadinstitute.org/gsea/msigdb/index.jsp),结合集成免疫/ inflammatory-related基因集。

2.2。统计分析

总生存时间(OS)被定义为诊断日期的间隔,直到死亡或到最后随访。对患者的预后价值具有一定的高或低表达基因或分数(高于或低于中位数的值)与双面使用kaplan meier方法计算生存率较r包“生存”的单变量和多变量COX回归分析也使用计划执行的“生存”r·卡方测试和确切概率法被用于比较之间的频率组。小动物——一张长有学生的t以及进行比较两组数值。方差分析(方差分析)是用于分析组织意味着之间的差异。平均绝对偏差(疯狂)计算r·皮尔森相关分析用于评估两个变量之间的关系和计算R“cor.test函数。“使用软件进行统计分析RWindows 3.4版本。建立了统计学意义的水平 。

2.3。生物信息学分析

的R“Limma”包,一个包,可以执行的微分表达式分析RNA序列(RNA-seq)数据(23),是用来识别差异表达基因(度)基于阈值的错误发现率小于0.05的(罗斯福)。包“盖亚”,“maftool”,和“circlize”被用来产生突变和CNV的情节24]。的R“TCGAbiolinks”包来调查有关生物的影响(25]。生物表型分析进一步验证了基因集富集(GSEA) [22]。归一化富集得分(NES)和错误发现率被用来确定统计学意义。的R“估计”方案,适合我们的数据被用来计算ImmuneScore, StromalScore,纯度和肿瘤26]。

3所示。结果

3.1。不同的免疫/炎症OC-SCC肿瘤表型

314名患者的基因表达和临床数据获得,TCGA数据库(表S1)。先前的研究定义四个RNA亚型TCGA的群体,包括非典型,基底,古典,间充质20.]。合并后的基因集,代表免疫/炎症反应(1224个基因)是用来说明OC-SCC肿瘤免疫微环境。主成分分析的基础上,1224个基因显示不同的关于OC-SCC肿瘤亚型分布格局。观察一个互斥的模式在间质中,基底,和经典的亚型,而非典型亚型缺乏一个明确的分布格局(图1(一))。作为先前建立的四个肿瘤亚型的临床差异,我们试图建立一个基因签名,进一步探索OC-SCC肿瘤的免疫表型。

3.2。识别免疫/炎症签名OC-SCC预后的预测

考虑免疫/炎症基因的微分分布在OC-SCC亚型中,我们试图确定基因的基因或一组是重要的预后价值。作为PCA展出异构OC-SCC患者表达模式,均匀的基因表达(疯狂≤1)被排除在进一步分析。单变量Cox回归分析被用来探索的预后价值生成的基因。18基因(CD27 CD79B、CMA1 CCR4, CCR7, CNR2, CTLA4, CTSG, GZMM, IL16, MASP1, SAA1, CCL11, TNFAIP3, BATF, IL19, PGLYRP4,和TREML1)被确定与OC-SCC患者的预后相关(数字1 (b)和2(一个))。

接下来,基于基因表达水平的风险评分法(每个基因系数β的值在每个基因的单变量Cox回归模型;表S2), TCGA之间的关联结果和两套功能基因进行了探讨。很强的相关性被发现风险评分和ssGSEA得分在免疫/炎症反应基因集(R=−0.693, ;图S1A)。结果18基因也相互关联,这支持签名基因的完整性(图印地,就是S1C)。患者被分为高风险和低风险组基于风险评分的中值截断值。这个分类器可以分层患者根据不同的预后在训练队列(OS中值= 804 vs 2166天; ;图2 (b))和验证队列中( ;图2 (c))。

3.3。分布和预后价值的风险评分OC-SCC子组之一

培训组中的患者进一步分层基于几个临床病理的因素,包括年龄,性别,舞台,RNA亚型和甲基化亚型。我们发现,在病人分类在一个更高的阶段,古典和hypomethylated亚型表现出更高的风险评分(图S2A)。基于中值截断值训练队列,风险评分的患者分为高或低风险组在每个子群查询预后价值。中一个几乎普遍的结果实现了大部分的子组(图S2 (B-J)),证明风险评分升高强烈与不良预后相关,反之亦然。类似的结果观察验证GSE41613队列(图S3)。单变量和多变量Cox回归分析也表明,风险评分提供了一个独立的预后因素协变量调整后其他临床(表1)。值得注意的是,吸烟、饮酒和人乳头状瘤病毒感染,当评估作为OC-SCC启动风险因素,没有提供重要的人力资源的价值在单变量或多变量Cox分析。我们进一步探讨烟草使用之间的关系,饮酒,或HPV感染风险评分,我们发现没有明显差异。

3.4。突变和CNV模式不同的子组的风险评分

进一步研究风险评分的影响在DNA水平,TCGA情况下拥有可用的体细胞突变和拷贝数变异(CNV)的信息进行了分析。基础上增加风险评分,例,分别分为四组,最具代表性的子组(分位数较低风险评分,n= 78和更高的分位数风险评分,n= 78)。

20个最频繁的分析变异基因在子群进行(图3)。等著名的突变基因TP53,体细胞突变检测在OSCC的60 - 80% (27),是一个基因组卫报和发挥了关键作用在调节细胞周期、细胞分化、DNA修复、细胞凋亡和显示差异不显著的突变。关于FAT1突变也没有显著差异,而扮演了一个角色在调节OSCC细胞的迁移和入侵的本地化β连环蛋白(28]。只在NSD1频繁突变( )在风险评分较高的情况下大大丰富。随后,CNV数据进行调查,结果显示类似的总体变异数OC-SCC之间和更高风险的得分越低(平均108.2版本和111.6版本; )。有一些差异能够CNV景观;然而,经常删除基因组区域是位于9 . 3区域包括CDKN2A / CDKN2B(意思是删除−0.002 vs−0.138, )。7 p11.2地区包括表皮生长因子受体(平均放大0.083 vs 0.212, )经常与更高的风险分数放大为例(图3)。

3.5。高风险评分OC-SCC展出Cell-Cycle-Related基因功能而低风险的得分表现出免疫/炎症反应

进一步探索预后价值,类似的突变模式,CNV的风险评分,评估功能方面去分析。皮尔逊相关性评分(R)计算每个基因在训练队列。结果基于1355负相关(R<−0.4)基因表明这些基因高纯度免疫/炎症反应(图4(一))。另外,结果基于1632呈正相关(R> 0.2)基因表明这些基因高纯度cell-cycle-related流程(图4 (b))。我们下一个执行基因集富集分析进一步验证。GSEA透露,一个较低的风险评分流程或通路密切相关免疫/炎症反应(图4 (c)),更高的风险评分与cell-cycle-related流程(图高度相关4 (d))。

3.6。协会风险评分和肿瘤之间的纯洁

是建立OC-SCC组织包含丰富的nontumor细胞内微环境。因此,肿瘤纯度能反映肿瘤和nontumor OC-SCC组织的隔间。正如上面分析,风险评分与免疫/炎症反应密切相关。在此基础上,我们进一步探讨肿瘤纯洁和风险评分之间的相关性。风险评分表现出高ImmuneScore和StromalScore负相关和正相关与肿瘤的纯度(图5)。结果使用验证队列GSE41613依照这些获得使用训练队列(图S4)。这些结果进一步验证的想法,提供一个健壮的风险评分预测OC-SCC免疫/炎症反应;然而,一分为二的中值的纯度成绩无法达到一个重要的预后价值。

4所示。讨论

头部和颈部的最常见的恶性肿瘤,OS-SCC使用组织病理学诊断标准和使用TNM系统[上演1]。几项研究已经提供了OC-SCC分子的高分辨率图像,这些图像揭示了重要的变化,可能导致这种疾病的发病机理和生物学20.]。危险因素如吸烟、饮酒、和人乳头状瘤病毒感染已经被提议作为初始风险因素OC-SCC [29日- - - - - -31日];然而,很少有共识免疫/炎症反应可能如何影响OS-SCC亚型。的发展有意义的签名来确定患者的免疫状态提供一个有吸引力的治疗这种疾病的方法,不仅因为这些签名承诺是强大的预后标志物,但如果应用得当,他们还分层患者增加积极成果,以应对免疫治疗的可能性。在我们的研究中,我们证明了四个亚型OC-SCC代表不同的免疫/炎症表型,并在此基础上,我们建立了一个基因签名可以分层患者提供不同的预测。

对于我们的签名,我们调查了DNA水平情况,发现类似的突变和CNV模式出现在高或低风险评分。这个突变基因的结果表明,这是炎症反应和微环境主要为不同的预后,而不是著名的肿瘤发生进展。只有频繁突变NSD1明显丰富的情况下,风险更高的分数。据报道,NSD1更突变在喉咽鳞状细胞癌(L / P-SCC)比OC-SCC [32,鉴于NSD1作为染色质修饰符的作用,这些突变可能导致癌症形成通过结合罕见的生殖系变异和体细胞loss-of-heterozygosity (LOH) [33]。

非整倍性,也被称为体细胞拷贝数改变,普遍提出了在人类癌症和肿瘤发生。非整倍性之前证实与肿瘤细胞增殖,减少免疫过程33]。在我们的研究中,整体拷贝数变异数在高或低风险评分情况下没有显著不同。这表明我们的签名可以推断免疫/炎症反应无关的非整倍性不同;然而,一些关键基因也表现出不同的变化模式。CDKN2A的删除功能的肿瘤抑制基因G1细胞周期控制,与不良预后相关,低存活率OC-SCC [34)和表皮生长因子受体放大显示与先进OC-SCC患者的临床分期有关(35]。非整倍性的结果差别关于CDKN2A和表皮生长因子受体是按照更糟糕的预后风险更高分数表示。

我们执行去GSEA分析进一步验证签名的功能注释。这些分析的结果表明,较低的风险评分与免疫/炎症反应相关,和更高的风险评分与cell-cycle-related流程。这些结果可以部分解释患者具有更高的风险评分演示了一个更糟糕的预后,和患者更积极的免疫/炎症反应表现出一个更好的结果。风险评分之间的高相关,肿瘤纯度还建议的存在更多的免疫细胞在低风险评分情况下渗透。我们还执行ssGSEA分析来评估我们的风险评分和肿瘤之间的关系纯洁表达式定义的数据。ImmuneScore StromalScore,估计分数,纯度和肿瘤风险评分均显著相关,这些分数,ImmuneScore表现出最高的相关性。值得注意的是,不同于其他癌症,如神经胶质瘤(36)和结肠癌(37),纯度成绩或纯度就无法区分不同的预后患者组(38]。

5。结论

综上所述,我们发现和验证一个eighteen-gene-based免疫/炎症OC-SCC患者签名,表现出独立的预后意义,反映了整体强度的肿瘤微环境中的免疫/炎症反应。我们的研究提供了新的见解关于OC-SCC免疫微环境和免疫细胞治疗这种疾病。评估这个签名可能有助于阐明肿瘤免疫/炎症反应的复杂作用在这个疾病和临床管理提供新的见解和药物设计。

数据可用性

预处理规范化表达数据,CNV数据,体细胞突变数据和临床数据314年OC-SCC TCGA(训练队列)样本属于数据集,从网站获取http://cancergenome.nih.gov/。GSE41613规范化表达数据和临床数据的数据集,包括97年OC-SCC样本从基因表达检索综合网站http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE41613。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢博士Zhen-Hang李指导数据分析。这项研究是由天津口腔医院关键项目。这项工作得到了天津市重点学科的基础临床医学(HWZX002)。

补充材料

图S1:协会之间的风险评分和免疫基因和基因签名之间的联系。图S2:分布和预后的风险评分值在不同的子组的训练队列。图S3:分布和预后价值的风险评分在不同的子组验证队列。图S4:协会风险评分和肿瘤之间的纯洁的验证队列。表S1:培训组和验证组人口学特征。表S2:风险评分公式。(补充材料)

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