【情人节杀狗套餐】深度解析肿瘤免疫分型套路，1个月写篇5分+SC
1. 为何要进行免疫分型相关研究？
随着二代测序和单细胞测序技术和发展，对于肿瘤免疫学治疗的关注度不断提高，也取得了较好的成绩，给许多晚期肿瘤患者带来了希望。然而并不是所有患者都可获益于免疫治疗，因此有必要探索免疫表型，筛选可能受益于免疫治疗的优势人群，以及筛选合适的生物学标志物用于监测治疗疗效。简单说：通过精准评估肿瘤的免疫微环境（如免疫评分模型等），可以更好地预测（指导）免疫治疗的疗效。
2. 广泛认可的肿瘤三大免疫分型
- 免疫浸润型（Infiltrated）：CD8+ T细胞可以浸润到肿瘤内部。
- 免疫排斥型(Excluded)：虽然也有较高的CD8+ T细胞浸润程度，但都是集中在肿瘤外围。
- 免疫沙漠型(Desert)：其中CD8+T细胞要么不存在，要么数量很少。
3. 星星之火可以燎原
随着PD-1/PD-L1获批以来，免疫微环境、肿瘤微环境、免疫浸润等概念深入科研狗心，近两年多维度评估免疫微环境类相关文章如雨后春笋（ps:仔细观察此类文章的来源，会有惊喜，相信懂的人自然懂）。时势造英雄，没上车的抓紧时间还有机会上车。如下图可见，通过简单检索“cancer immune subtype”，可见相关文章也是在不断爬升。
cancer immune subtype
4. 免疫相关文章推荐
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仔细研读，万物皆可结合。m6A、铁死亡、细胞焦亡、肿瘤相关成纤维细胞.....结合免疫分型，不是梦！
5. 免疫分型常见套路：
5.1 CIBERSOFT+ConsensusClusterPlus
对CIBERSOFT量化后的22种免疫细胞比例，采用ConsensusClusterPlus算法进行无监督分类分析。
A Novel Immune-Related Prognostic Model for Response to Immunotherapy and Survival in Patients With Lung Adenocarcinoma文中，作者通过ConsensusClusterPlus算法将样本分为5个组别，再分别对五个组的immune score, stromal score, and tumor purity 评分。然后根据各组之间的免疫浸润水平，将样本定义冷热肿瘤两型，最后比较两型之间的区别。
5.2 ssGSEA+PCA:
利用免疫基因list，采用ssGSEA评分得到每个免疫相关通路。
An immunogenomic signature for molecular classification in hepatocellular carcinoma 文中，通过对sGSEA score进行PCA分析，定义了三个免疫亚型。
5.3 CIBERSORT+生存分析：
通过CIBERSORT量化免疫细胞比例—对免疫细胞行生存分析—划分为高风险组、低风险组—即为该研究的免疫分组（前提是两组之间符合生物学意义）
Development of an Immune Infiltration-Related Prognostic Scoring System Based on the Genomic Landscape Analysis of Glioblastoma Multiforme
5.4 免疫基因表达谱+ConsensusClusterPlus
利用免疫相关基因（如IMMPORT）表达谱，进行ConsensusClusterPlus算法进行无监督分类分析
5.5 免疫分型常用的R包
- ConsensusClusterPlus：最多
- CancerSubtypes
- ImmuneSubtypeClassifier
- PCA
6. 免疫分型后
常规煎饼果子来一套：组别之间的DNA、RNA、甲基化、蛋白水平多组学层面的分析，更有靠近免疫治疗的TMB、MSI、免疫检查点、趋化因子等分析，也可结合单基因进行单基因研究。重要的是对结果的解释，需要有足够的免疫学、生物学背景。
