8 肿瘤耐药性研究思路

昵称32772025 2023-09-06 发布于广东

展开全文

每日文献

分享一篇2022年9月发表于Frontiers in Immunology（IF:8.768）的文章《A combined analysis of bulk and single-cell sequencing data reveals that depleted extracellular matrix and enhanced immune processes co-contribute to fluorouracil beneficial responses in gastric cancer》，主要研究药物于肿瘤治疗的耐药性的关系，进而找到靶点克服耐药性。

背景&方法

背景：

胃癌 (GC) 是最常见的癌症类型之一，5-FU 单一疗法或与其他疗法联合已被建议作为晚期 GC 治疗的标准方案。由于获得性化疗耐药，许多GC患者在对5-FU为基础的化疗初步反应后仍会出现复发和转移。

方法：

1.数据的收集从TCGA

2.生存分析和富集分析，使用survival”和“survminer”和clusterProfiler

3.scRNAseq数据分析

4.使用 R 包“Biobase”和“BisqueRNA”进行分解过程。@metadata 和 @assays$RNA@data 用作 scRNAseq 数据输入，标准化的 TCGA 表达文件用作批量测序输入。

结果

5-FU 治疗对弥漫型 GC 患者的良好预后影响

与未接受药物治疗的样品相比，用 5-FU 治疗的样品确实显示出存活率显着提高。进一步的预后分析还表明，不同 GC 亚型的 5-FU 反应各不相同，5-FU 治疗对治疗弥漫性 GC 患者更好的化疗方案。

GC 5-FU 反应预测中的亲和基因队列

为了筛选参与 5-FU 反应的基因，我们从 RNAseqDB中检索了 5-FU 处理的 STAD 样本的标准化基因表达数据。对编码蛋白通过中位值区分样本表达高低，随后进行生存分析。Pro基因（更高的表达对 5-FU 处理的 STAD 样本具有更长的存活时间）和Con基因（更高的表达对 5-FU 处理的 STAD 样本具有更短的存活时间），随后对Pro和Con进行富集分析。

pro和con基因组在泛癌药物反应预测中的表现

TCGA 在线数据库中检索了 7,773 个样本的临床信息，涉及 18 种不同的癌症类型和 75 种药物使用来自 RNAseqDB 的相应基因表达文件，并计算基因组在将特定药物治疗的具有较长存活时间的癌症类型的样本与具有较短存活时间的样本分开时的 AUC 分数。

GC 弥漫性和肠道样品的单细胞转录组分析

单细胞分析胃癌样本中经过分析，这些细胞进一步聚集成 7 个主要组和 31 个亚组。

GC样品不同细胞类型pro和con基因的表达情况

为了检查 Pro 和 Con 基因在不同细胞类型的 GC 样本中的表达状态，我们总结了 31 个亚组中 55 个 Pro 基因和 154 个 Con 基因的表达谱。大多数Con基因在ECM相关成分中的表达值高。

耗尽的 ECM 和增强的免疫过程共同促成 GC 中的 5-FU 的治疗

我们使用 RNA 测序数据和scRNAseq数据（图6A），并进一步分析了这些比例在不同组之间的变化。5-FU-benefit GC 样品（所有类型）中的基质成分显着减少，T 细胞成分显着增加。M1.巨噬细胞是免疫促进成分，而 CD4.Treg 细胞是免疫抑制成分，这些变化表明增强的免疫过程有利于 5-FU 治疗。