[发明专利]基于肿瘤浸润性免疫细胞筛选肺腺癌的潜在预后生物标志物的方法

说明书

本发明公开了一种基于肿瘤浸润性免疫细胞筛选肺腺癌的潜在预后生物标志物的方法，包括：S1：对正常人与肺腺癌患者肺部细胞的转录本数据进行数据处理，筛选出差异表达基因；S2：使用EPIC计算肺腺癌组织中免疫细胞浸润的丰度，得到预后相关免疫细胞类型；根据预后相关免疫细胞类型，筛选出与预后相关免疫细胞类型相关的差异基因；S3：使用WGCNA对步骤S2得到的与预后相关免疫细胞类型相关的差异基因进行聚类分析，将其分为若干个聚类模块；S4：对包含基因最多且聚类效果最好的聚类模块进行蛋白质互作分析，筛选3‑6个肺腺癌候选基因；S5：对步骤S4得到的肺腺癌候选基因进行生存分析，得到肺腺癌潜在预后生物标志物。

技术领域

本发明涉及生物信息技术领域，具体涉及一种基于肿瘤浸润性免疫细胞筛选肺腺癌的潜在预后生物标志物的方法。

背景技术

肺癌是世界上最常见的恶性肿瘤之一，由于其高发病率和高死亡率而危及生命。由于其独特的生物学行为，肺腺癌(LUAD)的个体化治疗也成为治疗的热点。尽管目前免疫治疗取得了很大进展，但LUAD患者的预后仍然很差。众所周知，大多数癌症如果在早期诊断出来是可以被治愈的，目前已有影像遗传学、生物标志物等方法用于早期筛查和治疗。越来越多的证据表明，肿瘤微环境的免疫浸润与LUAD患者的免疫治疗和总体生存率息息相关。

肿瘤微环境(TME)是肿瘤发生过程中的复杂的内部环境，由浸润的免疫细胞、间质成纤维细胞、活性介质和肿瘤细胞等组成。在肿瘤免疫基因组学研究中，肿瘤微环境在LUAD的生长、发展和转移中起着重要作用。

传统的研究大多使用免疫组织化学(IHC)和流式细胞术(FCM)等方法来评估肿瘤中浸润的免疫细胞的组成，但这些方法有其局限性。此类方法依赖于对细胞表面标记物的识别，而免疫亚群的代表性标记可能会在其他细胞类型中表达，且流式细胞术需要分解组织，可能会导致细胞丢失或结果失真。而解卷积法可以定量地估计细胞类型的相对分数，并且已通过流式细胞分选术可以很好地验证，其中CIBERSORT、TIMER都使用解卷积来估计细胞丰度。CIBERSORT使用v-支持向量回归来推断22种不同免疫细胞的浸润丰度。尽管CIBERSORT在消除噪声和准确性方面优于以前的算法，但由于回归分析的统计共线性效应，CIBERSORT很容易估计偏差。CIBERSORT提供了可以在样本和细胞类型之间进行比较的分数，但仍然不是细胞分数。而TIMER使用线性最小二乘回归估计6个免疫细胞的丰度，其可以通过筛选免疫标签基因并去除高表达基因来消除偏差效应。但是，缺点是最终的估计值未标准化至总和为1。TIMER能提供以任意单位表示的分数，但仅当与同一组中的其他样本进行比较时才有意义。

与以往量化免疫细胞的方法不同，EPIC可以估计免疫细胞和癌细胞的比例，并可以提供代表细胞分数的绝对评分，还可以在样本间和样本内进行比较。而且，EPIC可以分析成纤维细胞、内皮细胞以及未表征细胞的丰度。此外，基于免疫细胞浸润肿瘤微环境的作用，CIBERSORT和TIMER尚未在人类患者的实体瘤中得到验证，而EPIC曾在来自四个黑素瘤患者的淋巴结的RNA-seq数据进行过测试(Racle J,de Jonge K,Baumgaertner P,SpeiserDE,Gfeller D.Simultaneous enumeration of cancer and immune cell types frombulk tumor gene expression data.Elife.2017Nov 13；(6):e26476)。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于肿瘤浸润性免疫细胞筛选肺腺癌的潜在预后生物标志物的方法，筛选出与肺腺癌免疫浸润相关的潜在预后生物标志物，为肺腺癌的免疫疗法提供帮助。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于肿瘤浸润性免疫细胞筛选肺腺癌的潜在预后生物标志物的方法，包括下述步骤：

S1：获得正常人与肺腺癌患者肺部细胞的转录本数据，对所述转录本数据进行数据处理，筛选出差异表达基因；