影響因子：7.3
研究概述：
皮膚黑色素瘤（SKCM）是所有皮膚惡性腫瘤中最具侵襲性的類型。本研究從GEO數(shù)據(jù)庫(kù)下載單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-seq）數(shù)據(jù)集，根據(jù)原始研究中定義的細(xì)胞標(biāo)記重新注釋各種免疫細(xì)胞，以確定其特異性標(biāo)志。接著通過(guò)計(jì)算免疫細(xì)胞通信網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的大量分析和通信模式的識(shí)別，對(duì)所有網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了定量表征和比較。最后基于bulk RNA測(cè)序數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練了樞紐通訊細(xì)胞的特定標(biāo)記物，開(kāi)發(fā)了新的免疫相關(guān)預(yù)后組合。
機(jī)器學(xué)習(xí)目前在腫瘤和非腫瘤生信中越來(lái)越常見(jiàn)，不管是構(gòu)建模型還是篩選關(guān)鍵基因，都有很出色的發(fā)揮。想做類似分析的朋友，可交流！
研究結(jié)果：
一、T細(xì)胞和B細(xì)胞是SKCM免疫微環(huán)境中的主要細(xì)胞成分
1. 使用scRNA-seq數(shù)據(jù)集獲得2106個(gè)免疫細(xì)胞，使用t-SNE算法實(shí)現(xiàn)降維和無(wú)監(jiān)督聚類并選擇0.8作為最佳分辨率，觀察到最大分叉簇(圖1A)。t-SNE算法揭示了13種不同的細(xì)胞簇(圖1B)。
2. 使用“singleR”函數(shù)注釋了7種免疫細(xì)胞，“plotScoreHeatmap”函數(shù)顯示所有參考標(biāo)簽中所有細(xì)胞的得分，以檢查整個(gè)數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)標(biāo)簽的置信度(圖1C)。
3. 作者注釋了5種類型的免疫細(xì)胞簇：簇0，6，8，11為CD8 + T細(xì)胞，簇1，4，9為CD4 + T細(xì)胞，簇2，3為B細(xì)胞，簇5，10為單核細(xì)胞和樹(shù)突狀細(xì)胞，簇7為NK細(xì)胞（圖1D）。在16個(gè)樣本中，5種主要類型免疫細(xì)胞的數(shù)量和比例表現(xiàn)出高度的相似性，表明T細(xì)胞和B細(xì)胞是SKCM免疫微環(huán)境的主要組成部分(圖1E、F）。
二、單核細(xì)胞是免疫通信網(wǎng)絡(luò)中傳入和傳出信號(hào)的主要貢獻(xiàn)者
1. 作者在七個(gè)免疫細(xì)胞組中觀察過(guò)表達(dá)的配體或受體及其相互作用，以確定免疫細(xì)胞之間的相互作用(圖2A)。圓形圖顯示了任兩個(gè)細(xì)胞群之間的相互作用時(shí)間和相互作用的一般強(qiáng)度，與其他免疫細(xì)胞相比，單核細(xì)胞在免疫通訊網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出信號(hào)中貢獻(xiàn)最大(圖2B-D)。不同免疫細(xì)胞組對(duì)輸入和輸出信號(hào)的貢獻(xiàn)信號(hào)明顯不同(圖2E)。
2. 結(jié)合表觀和剪影指數(shù)來(lái)識(shí)別6種傳出和5種傳入模式(圖3A, D)。此外，輸入和輸出信號(hào)是細(xì)胞特異性的，而T細(xì)胞、CD8+ T細(xì)胞和NK細(xì)胞的傳入信號(hào)具有相似性(圖3B, E)。圖3C, F顯示了傳出和傳入模式的不同信號(hào)對(duì)各種細(xì)胞群的貢獻(xiàn)程度。
三、MRS表現(xiàn)出穩(wěn)健的DSS預(yù)測(cè)性能
1. 由于單核細(xì)胞在細(xì)胞通訊中占主導(dǎo)地位，故采用LOOCV框架將TCGA-SKCM中與其他免疫細(xì)胞相比在單核細(xì)胞中特異性高表達(dá)的87個(gè)生物標(biāo)志物擬合到101個(gè)預(yù)測(cè)模型中。
2. 在所有驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中計(jì)算每個(gè)模型的C指數(shù)。最佳模型組合是CoxBoost和stepCox（both）具有最高的平均C指數(shù)（0.638）（圖4A）。最終建立了8基因單核細(xì)胞相關(guān)特征（MRS），包括8個(gè)基因C1QA，DAB2，F(xiàn)13A1，F(xiàn)CGR2A，F(xiàn)CGRT，HMOX1，IFITM3，SOD2。
3. 在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集TCGA-SKCM中發(fā)現(xiàn)低風(fēng)險(xiǎn)組擁有相對(duì)較長(zhǎng)的無(wú)進(jìn)展生存期（PFS）（圖4B）。高危組在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、外部驗(yàn)證數(shù)據(jù)集GSE65904和GSE54467中的疾病特異性生存期（DSS）明顯較低（圖4C-E）。
4. MRS識(shí)別的1年、3年和5年P(guān)FS(圖4F)和DSS(圖4G-I)的曲線下面積(AUC)值證明MRS是一種有效的的預(yù)測(cè)工具，具有穩(wěn)定性和強(qiáng)度及良好的特異性和敏感性。
5. 單因素Cox回歸分析顯示MRS、年齡、分期、T分期、N分期與DSS密切相關(guān)(圖4J)。
多因素Cox回歸分析顯示，MRS可作為SKCM患者的獨(dú)立預(yù)后因素（圖4K）。
該時(shí)間依賴性C指數(shù)表明MRS優(yōu)于常規(guī)臨床變量(圖4L)。
DCA解釋了與常規(guī)臨床變量相比，MRS可以確切地使患者受益(圖4M)。
6. 在三個(gè)單細(xì)胞外部數(shù)據(jù)集（GSE123139（圖5A），GSE120575（圖5B），GSE72056（圖5C）中，八個(gè)MRS基因表達(dá)最密集的細(xì)胞類型被確認(rèn)為單核細(xì)胞，進(jìn)一步證明MRS的穩(wěn)定性和可重復(fù)性。
四、轉(zhuǎn)錄組定義的亞類在生物學(xué)上不同，免疫浸潤(rùn)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上與更有利的預(yù)后相關(guān)
1. 七種免疫浸潤(rùn)算法具有一致性，高危組免疫細(xì)胞浸潤(rùn)始終較少(圖6A)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與淋巴細(xì)胞和M1巨噬細(xì)胞的細(xì)胞含量呈顯著正相關(guān)(圖6B)。
2. 在SKCM的免疫亞型中，低風(fēng)險(xiǎn)組IFN-γ顯性亞型的患者明顯更多，而淋巴細(xì)胞枯竭亞型的患者較少(圖6C)。ssGSEA結(jié)果一致顯示低危組具有更好的免疫功能(圖6D)。
3. 免疫濾過(guò)與較好的預(yù)后之間有統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)性。七個(gè)數(shù)據(jù)集的通路分析有力地證實(shí)了高、低風(fēng)險(xiǎn)人群的生物學(xué)獨(dú)特性。低危組淋巴細(xì)胞活化、抗原呈遞等相關(guān)通路被激活，而高危組在黑色素形成、角化等相關(guān)通路顯著富集(圖7A)。
4. HLA、免疫檢查點(diǎn)、趨化因子和共刺激分子在低危組高表達(dá)(圖7B)。此外，包含18種轉(zhuǎn)錄因子的細(xì)胞調(diào)控子活性譜突出了高、低風(fēng)險(xiǎn)組之間可能存在的調(diào)節(jié)模式差異(圖7C)。
五、IFITM3是MRS的核心基因，在SKCM中高表達(dá)
1. 使用“mgeneSim”函數(shù)發(fā)現(xiàn)MRS中的關(guān)鍵基因IFITM3(圖8A)。
2. 作者利用TISCH數(shù)據(jù)庫(kù)，在所有10個(gè)SKCM單細(xì)胞數(shù)據(jù)集中，定位IFITM3在免疫和非免疫細(xì)胞中的表達(dá)情況。IFITM3不僅在單核巨噬細(xì)胞中高表達(dá)，而且在微環(huán)境中的非免疫細(xì)胞和黑色素瘤細(xì)胞中也高表達(dá)(圖8B)。
3. 通過(guò)HPA數(shù)據(jù)庫(kù)的免疫組化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)IFITM3在SKCM中的蛋白水平表達(dá)也高于正常皮膚(圖8C, D)。
研究總結(jié)：
本研究創(chuàng)新地整合了scRNA-seq和Bulk RNA-seq以及機(jī)器學(xué)習(xí)工具，8基因單核細(xì)胞相關(guān)特征（MRS）被描述并被證實(shí)是一種潛在的生物標(biāo)志物。此外還探討了SKCM中通信網(wǎng)絡(luò)的概況，并描述了特定的標(biāo)記物IFITM3和不可或缺的細(xì)胞-單核細(xì)胞。研究結(jié)果為破譯TME和揭示SKCM的生物學(xué)機(jī)制提供了啟示。
