今天小编来给大家解读一篇关于 m6A结合免疫浸润 的文章，来自南京医科大学第一附属医院乳腺外科张小强教授团队于2021年7月份发表自Frontiers in Cell and Developmental Biology (IF: 6.684)，该文章构建了一个 m6A 相关的 lncRNA 预后特征，并评估了肿瘤免疫微环境在 BRCA 患者中的参与。该特征可能为 BRCA 患者的准确预后和改善免疫治疗提供潜在目标。

Comprehensive Analysis of the Immune-Oncology Targets and Immune Infiltrates of 

N6-Methyladenosine-Related Long Noncoding RNA Regulators in Breast Cancer

乳腺癌中 m6A 相关LncRNA 调节因子的免疫肿瘤学靶点和免疫浸润的综合分析

研究背景

乳腺癌（BRCA）已成为人类癌症发病率最高的癌症，近年来，尽管乳腺癌的诊断和联合治疗方面取得了长足进步，然而BRCA 的异质性显着以及传统的诊断方法，并不能满足先进的诊断和治疗，当前迫切需要确定敏感的生物标志物以准确预测 BRCA 患者的预后并帮助改善个性化治疗管理。

m6A RNA修饰的研究已成为当今生命科学领域最前沿最热门的研究方向之一，近年来有确凿的证据表明m6A的异常调节与各种人类癌症的肿瘤增殖、迁移和侵袭有关。长非编码RNA（lncRNAs）的发现和表征揭示了其调控作用的多样性，在整个转移级联反应中也具有关键作用，并且多项研究lncRNA 中普遍存在m 6 A 调节功能和肿瘤发生的潜在调控机制，以及lncRNA 与 BRCA 特定亚型的进展之间存在关联，但很少有人致力于研究 m6A的作用BRCA 中 lncRNA 失调的调节剂，因此作者选择在 m6A 相关 lncRNA 的研究中重点关注 BRCA 生存结果中的潜在生物标志物。

结果

一、乳腺癌患者中 m6A 相关Lnc RNA 的鉴定

为了识别敏感的预后生物标志物并探索 BRCA 肿瘤微环境中的作用，研究人员通过一系列生物信息学分析评估了 TCGA 数据集中的数据。首先通过Pearson相关分析，研究人员从TCGA数据集和RNA-seq数据中鉴定了1509个与21 m6A相关基因相关的lncRNAs，其次从 TCGA 获得的 1089 个病例被随机分为训练集和测试集。

采用单因素和多因素Cox回归分析，1509个m6A相关的lncRNAs中有12个与BRCA患者的总生存率（OS）相关。其中，OTUD6B-AS1、LINC02296和AC022150被定义为风险比值>1的危险因素，而其余9个lncRNA，TGFB2-AS1、LINC01725、AP002478、AL352979、AL033543、ZNF159 AC092653 和 AP005131 被定义为 HR 值 <1 的保护因素。

二、癌症基因组图谱队列中m6A-LPS 的构建和验证

研究人员构建了一由12个m6A 相关 lncRNA组成的 m6A-LPS。根据12个lncRNA的不同表达，计算风险评分。热图结果表明，保护性 lncRNA的表达随着风险评分的降低而上调，相反的危险性lncRNA的表达随着风险评分的增加而上调。在训练集和测试集中，采用单变量和多变量 Cox 回归分析计算得到风险评分，并根据中位风险评分将患者分别分为高风险组和低风险组。结果显示，低风险组比高风险组具有更好的 OS。此外，训练集中基于m6A-LPS的风险评分的AUC为0.772，而测试集中AUC为0.698，进一步证明了基于12个风险特征的风险评分预测BRCA患者预后的能力。

三、m6A-LPS 与不同免疫细胞浸润和免疫肿瘤学目标的关联

研究人员探讨了m6A-LPS 与 BRCA 的肿瘤免疫微环境 (TIME)的相互作用，以解释高危组和低危组之间存活率的区别。研究人员观察到低风险组的 12 种免疫细胞浸润水平较高，包括活化 B 细胞、效应记忆 CD4 T 细胞、效应记忆 CD8 T 细胞、记忆 B 细胞、1 型 T 辅助细胞、2 型 T 辅助细胞、嗜酸性粒细胞、肥大细胞、自然杀伤细胞、自然杀伤T细胞和浆细胞样树突细胞。相反，高风险组的 CD56dim 自然杀伤细胞和中性粒细胞水平高于低风险组。与高危组相比，低危组患者的 CTLA4、CD274、PDCD1 和 CD19 表达更高。因此观察到四个免疫检查点的不同表达，它们可能是促进BRCA免疫治疗的潜在靶点。

 由此得出两个风险亚组之间的显着生存差异可能与免疫肿瘤学靶点的不同表达和免疫细胞浸润有关。

四、与单核苷酸多态性、肿瘤突变负荷、基因集富集分析和化疗相关的风险评分

SNP 在人类基因组中很常见，许多研究人员将 SNP 视为各种肿瘤类型的潜在标志物，尤其是 BRCA。由于对癌症风险的影响，SNP 的分析可能有助于确定 BRCA 治疗的预后生物标志物。因此研究人员进一步分析单核苷酸多态性（SNP）的条件中的风险模型。研究人员估计了 SNP 对不同组患者 OS 的潜在影响。研究结果表明，高危组和低危组之间总体基因突变量的差异是显着的。

接着，基因集富集分析（GSEA）表明，包括 Wnt/β-catenin 信号和 JAK-STAT 信号通路在内的肿瘤功能模式在高危组中富集。此外，环核苷酸磷酸二酯酶活性被鉴定为与 m 6 A-LPS最相关的分子功能。UV 响应 DN 和 Wnt/β-catenin 信号通路与特征更相关。考虑到这一点，12 m6A相关的lincRNA和这些通路参与了两组之间BRCA TIME的差异。

此外，通过对亚组（接受化疗的患者）的分析，得出化疗对高危组和低危组患者的生存结果均有益。此外，ZNF197-AS1的表达与奈拉滨、ZM-336372、环磷酰胺和地塞米松Decadron的IC 50呈正相关。

五、m6A-LPS的分层分析及独立预后价值 & 列线图的构建

利用12 个 m6A 相关 lncRNA 在 TCGA 数据集中构建了 BRCA 患者的预后特征。结果表明：

1、热图显示临床病理特征（包括年龄、性别、分期、T 分期、M 分期、N 分期和 PAM50 内在亚型）与风险评分相关。

2、Kaplan-Meier 曲线显示具有以下特征的患者（年龄≤65 岁、女性、I-II 期、T1-2、M0、N0、N1-3、Basal、Her2 和 LumA 亚型）均具有更好的 OS，且低风险评分。

3、单变量 Cox 回归分析表明，基于 m6A 相关 lncRNA的风险评分与 OS 显着相关。此外，多变量 Cox 回归分析表明 m6A-LPS 能够独立预测 BRCA 的预后。单变量和多变量 Cox 回归分析证明风险评分是 BRCA 患者的独立预后因素。

4、ROC 曲线表明，m6A-LPS为0.776，高于性别（AUC = 0.522）、分期（AUC = 0.745）、T期（AUC = 0.726）、M期（AUC = 0.560）、N期（AUC = 0.661）的AUC值) 和 PAM50 (AUC = 0.615)。为了进一步调查，可以从预后特征中得出风险评分。与临床病理特征相比，风险评分在预测预后方面表现出更高的准确性。

5、将m6A-LPS与其他临床特征相结合，建立了列线图模型作为预测BRCA患者OS的适用定量工具。

六、RNA 测序数据中m6A-LPS 的外部验证以及与包括蛋白质编码基因在内的特征的比较

为了验证BRCA 中m6A-LPS的预后价值，研究人员设计了一个外部验证队列，由RNA-seq 数据中的 196 个病例组成。其风险特征的 AUC 值为0.744，其中低风险组患者的 OS 优于高风险组患者。外部验证集中患者的风险评分和生存时间分布及12个 lncRNA 与风险评分的关联均与TCGA数据分析一致，进一步证实了风险评分是 BRCA 患者的独立预后因素。

此外，研究人员将蛋白质编码基因添加到signature中，Kaplan-Meier 曲线显示，包括蛋白质编码基因在内的风险特征的 AUC 值为0.677 ，低于 m6A 相关的 lncRNA 特征（AUC = 0.749）。考虑到这一点，研究人员构建了与m6A 相关的 lncRNA 标签来预测 BRCA 患者的预后。

讨论

这篇研究将lncRNA、免疫与肿瘤预后联系起来，具有一定的创新性，文章所用的方法简单易复现，且分析思路清晰，好写又好发，看了这篇文，对于想要研究肿瘤lncRNA的生物信息学的人，你还不行动起来嘛！！！