7.5分，2个月接收的单基因生信+组化验证 可重复！

大家好，今天要和大家分享的是2021年4月发表的一篇文章：“CD2 Is a Novel Immune-Related Prognostic Biomarker of Invasive Breast Carcinoma That Modulates the Tumor Microenvironment”。

发表杂志：Frontiers in Immunology

影响因子：7.5

本文具备可重复性，可评估可行性。

我们也推出了最新的单基因泛癌高阶套路。

高侵袭型乳腺癌调节肿瘤微环境的一个新型免疫相关预测生物标志物—CD2

摘要：乳腺癌是当今世界发病率最高的恶性肿瘤，其肿瘤微环境（TME）在肿瘤侵袭、血管生成、恶性增殖、免疫逃逸等发挥重要作用，然而关于肿瘤微环境的认识尚浅，因此，本研究为寻找高侵袭性乳腺癌的肿瘤微环境中相关生物标志物，用于预测患者预后和免疫治疗疗效，利用TCGA数据库中乳腺癌患者转录组测序和临床数据，首先，采用ESTIMATE进行免疫评分和基质评分，确定差异基因情况，进行高低分组；然后，利用PPI网络分析和单因素COX分析，筛选出5个关键基因（CD2、CCL19、CD52、CD3E和ITK）；接着，分析其中的CD2表达与肿瘤生存、分期、预后等情况的相关性，发现高CD2表达的患者预后生存时间更长，与METABRIC数据分析一致。GSEA分析示高表达CD2相关基因主要富集于免疫相关信号通路，且CD2与16种肿瘤浸润免疫细胞相关。因此，CD2可能是一种新的生物标志物，用于乳腺癌TNM分期的补充及预测患者预后。

研究背景：据最新全球癌症数据显示，女性乳腺癌是最常见的癌症，肿瘤微环境由免疫细胞和基质细胞组成，在调节肿瘤起始、进展以及对治疗反应起重要作用，研究表明肿瘤微环境相中的免疫状态可预测其预后发展，然而，对乳腺癌的肿瘤微环境中相关分子的研究甚少，本文旨在探究乳腺癌中不同的调节分子，寻找新的预后和治疗相关免疫标志物。

研究流程：

研究内容：

1、****乳腺癌TME中的免疫评分与预后相关

① ESTIMATE方法对TCGA数据库中的乳腺癌样本数据进行免疫评分、基质评分。

② 根据中位数划分高、低评分，再进行Kaplan-Meier分析不同评分水平与预后相关性。

结果显示：乳腺癌TME中的免疫评分与预后明显相关，高免疫评分组其预后较好（上图A）；而基质评分水平与患者的整体预后未见显著相关性（上图B）。

2、乳腺癌TME中的基质评分与肿瘤TNM分期相关

ESTIMATE分别评估乳腺癌TME中免疫成分和基质成分的数量，然后分析免疫评分、基质评分与原发肿瘤大小(T)、区域淋巴结状态(N)、远处转移(M)的相关性。

结果显示：

①免疫评分高低与肿瘤TNM分期未见明显相关性（上图A-D）；

②而其基质评分与乳腺癌分期、原发肿瘤大小、局部淋巴结状态相关，肿瘤分期越高其基质评分升高（II期vs I期、III期vs II期），原发肿瘤大小、淋巴结累及情况越严重，基质评分越高（上图E-H）。

3、基于免疫评分和基质评分的差异基因分析

①利用免疫评分、基质评分中相关上调、下调基因进行分析，并取交集分析。

②对上述所获得的基因进行GO和KEGG分析。

结果显示：

①免疫评分中共获得1437个DEGs（ 1252个上调基因和185个下调基因），基质评分共获得1283个DEGs（上调基因1079个和下调基因204个），取交集共得到442个上调基因和46个下调基因（上图A-C）。

②GO分析示其差异基因主要与活化免疫应答相关表面受体激活通路、质膜信号受体复合物和抗原结合相关；KEGG分析富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、趋化因子信号通路以及细胞粘附分子。

③结果表明免疫成分在乳腺癌肿瘤微环境中发挥重要作用。

4****、单因素COX回归分析和PPI分析筛选Hub基因

① 利用STRING平台，对上述获得的488个基因（442上调、46下调）进行PPI网络分析，MNC算法筛选Hub基因。

② 对上述获得的488个基因（442上调、46下调）进行单因素COX回归分析筛选。

③ 对①②所获基因继续进行COX回归分析。

结果显示：对其中的488个基因进行PPI网络构建及MNC算法分析，获得其中最重要的30个hub基因（上图A-C），COX分析获得59个重要基因（上图D），上述两组结果再行COX分析获得5个关键基因：CD2、CCL19、CD52、CD3E和ITK（上图E）。

5、CD2表达与乳腺癌患者临床特征数据分析

① TCGA数据库中分析乳腺癌组织中CD2表达情况。

② Kaplan-Meier分析。

③ CD2表达与乳腺癌不同临床病理特征分析。

结果显示：

①CD2在乳腺癌的癌组织中表达升高（上图A-B）；

②CD2水平低组其患者整体预后生存差（上图C）；

③CD2水平与原发肿瘤大小相关，而与整体TNM分期、局部淋巴结累及、远处转移无关（上图F-I）。

④免疫组化验证

6、GSEA分析乳腺癌中CD2的不同表达水平对相关信号通路的影响

结果显示：CD2高表达主要与免疫相关通路相关，如细胞粘附分子、趋化因子信号通路、

细胞因子-细胞因子受体相互作用；CD2低表达主要与代谢途径相关，如不饱和脂肪酸合成、丁酸酯代谢、氮代谢等。

7、CD2表达与肿瘤浸润免疫细胞的相关性分析

①利用CIBERSORT算法和秩和检验，分析CD2不同水平下乳腺癌肿瘤微环境中22种免疫细胞浸润情况。

②皮尔森相关系数分析CD2水平与肿瘤浸润免疫细胞的相关性

③对上述两组结果进行交集分析。

结果显示：比较CD2高表达组和低表达组22种免疫细胞类型的比例，发现16种存在显著差异（上图A）；其中的 10种与CD2表达水平成正相关，6种免疫细胞成负相关（上图B）；两组结果整合分析，仍发现CD2水平与15种免疫细胞相关（上图C）。综上结果表明CD2与乳腺癌中的免疫微环境中起重要作用。

小结：本文基于TCGA中的乳腺癌数据， 利用ESTIMATE分析、COX回归分析等，发现免疫评分在乳腺癌发生发展中起重要作用，而基质评分与乳腺癌TNM分期相关，并获得5个关键基因（CD2、CCL19、CD52、CD3E和ITK），进一步分析发现CD2基因在乳腺癌中表达升高，与预后相关。利用CIBERSORT算法分析发现CD2基因影响其中多种免疫细胞浸润，可作为乳腺癌潜在免疫相关生物标志物，用于预测患者预后疗效。

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