Ferroptosis-­related gene signature predicts prognosis and immunotherapy in glioma

在本研究中，作者分析了铁死亡相关基因标记与胶质瘤患者的预后及免疫治疗的关系。基于联合GEO、TCGA、CGGA (中国脑胶质瘤基因组图谱计划)三大数据库的表达谱数据，构建了

发表杂志：CNS Neuroscience & Therapeutics

影响因子：4.072，即时影响因子：4.38

研究背景

胶质瘤是一种高度侵袭性的脑肿瘤，患者的生存时间较其他肿瘤更短，对目前的质量方案也容易产生抗性。诱导细胞死亡(Induction of cell death), 也称作诱导细胞程序性死亡，在肿瘤的治疗方案中具有重要价值。铁死亡是近年来被发现的一种程序性死亡，Brent R. Stockwell[1]，于2012年在CELL杂志发文阐述。铁死亡不同于细胞凋亡，传统的细胞凋亡，细胞自噬，细胞焦亡抑制剂无法抑制铁死亡进程，但铁离子螯合剂可以抑制这一进程，说明铁死亡是铁离子依赖的过程。

利用抗癌药物触发调往性细胞死亡是杀伤肿瘤细胞的主要途径，然而肿瘤细胞往往惠对获得性的凋亡产生抗性，所以诱导凋亡的效果有限。因此，利用其它非凋亡性的细胞死亡清楚肿瘤肿瘤为改善肿瘤细胞抗性提供新的思路。

然而，铁死亡相关的基因与胶质瘤患者的预后及免疫治疗的关系尚不清楚。

流程图

三、结果解读

1. 铁死亡相关基因 (FRGs) 在REMBRANDT 队列and TCGA 队列的表达情况

根据REMBRANDT 队列的GBM, LGG和正常样本的表达数据，发现大部分FRGs存在表达差异（A）。

同样，作者基于FRGs的表达量，对REMBRANDT 队列的样本进行PCA主成分分析，病人可划分为三组（B）。

关于FRGs在胶质瘤的突变分析，作者通过绘制突变瀑布图展示（C）。结果显示45.14%的胶质瘤病人存在20个FRG突变，其中，TP53突变率达到42%。

作者接着展示了FRGs的CNV分析结果，发现49个FRG在胶质瘤病人中存在CNV频繁改变。选取TCGA 的CNV数据，对FRGs的CNV分析发现，HSPB1 的CNV最显著，AKR1C2,AKR1C1, AKR1C3, ZEB1, ALOX5, CISD1, NCOA4, AIFM2, 和GOT1的CNV 删除宽度最广（D）。59个FRG的CNV在染色体上的发生位点作 E 展示。

45.14%的病人的20个FRG存在突变，TP53突变率达到42%。同时49个FRG存在CNV频繁改变。（）

2.基于FRGs在REMBRANDT 队列的预后信息构建预后模型

作者接下来探究FRGs在REMBRANDT队列的胶质瘤病人中的预后价值，根据铁代谢的过程对59个FRG进行分组，iron metabolism组, lipid metabolism组,oxidant metabolism组, energy metabolism组, others组。每组的FRG均进行生存分析。同时，进行基因间的相关性分析。以上结果作A展示。作者同时进行了无监督聚类分析，根据FRGs的表达差异将样本分为两组（cluster1、2），根据REMBRANDT队列的胶质瘤患者的生存资料，绘制KM曲线（B）。

作者对cluster1、2进行GSVA分析。热图结果显示，在cluster2中预后差的患者所表达的FRGs参与了50种hallmark gene sets。（C）作者发现，构建预后模型后，对两组进行打分，在cluster1组，患者的风险值低于cluster2组（D）。

对队列所有病人进行风险值评分，根据分值高低分为两组，绘制KM曲线，发现高风险值的患者预后更差（E）。添加WHO分期信息后，不同分期的患者的预后存在显著差异，ROC曲线具有良好的预测效能（F/G）。

3.基于CGGA-­693, CGGA-­325, and TCGA cohorts验证铁死亡基因预后风险评分

作者通过对三个队列胶质瘤患者进行风险评分，并且绘制KM曲线。对于693队列，发现高风险值患者的预后更差。不同分期不同的风险值所计算的风险率存在差异。ROC曲线下面积均＞0.7。（A/B/C）

不同分期，IDH1，1p/19q co-deletion的胶质瘤患者的评分存在显著差异。（D/E/F）

对于325队列，同样高低风险组之间的预后存在差异，以及不同WHO分期的患者预后也存在差异。ROC曲线下面积均＞0.7.（G/H/I）

不同分期，IDH1，1p/19q co-deletion的胶质瘤患者的评分存在显著差异（图J/K/L）。

4.基于REMBRANDT队列，不同风险值的患者的免疫浸润情况

首先，基于免疫细胞类型，对高低风险组进行打分；风险值与免疫评分的相关性绘制点图；根据肿瘤的免疫循环步骤（不同步骤对应不同的免疫细胞浸润）进行高低风险组的比较（A/B/C）。

根据另外的免疫指标（PD-1,CTLA4, IDO）再与高风险组进行相关性分析（D）。进一步根据ICB相关的通路与风险值进行相关性分析（E）。发现高风险组在免疫循环的第七步明显较低风险组活跃。PDL1，ICB相关通路与风险值存在相关性。

Evaluation of immunotherapy in glioma with risk score in REMBRANDT cohort. A, The relationship between risk score and immune infiltration score. B, Shows the relationship of the risk score and the immune score. C, Correlation between the risk score and cancer immunity cycles. D, Correlation between the risk score and PD-­L1 expression. E, Shows spearman correlation analysis reflecting the relationship of risk score and immune checkpoint blockade-­related pathways

5.基于CGGA-­693, CGGA-­325, TCGA 队列验证铁死亡基因风险模型评分

同样基于免疫循环步骤，PD­1, CTLA4, 和 IDO­1在高风险组患者中明显高表达。基于以上免疫浸润分析，反映了铁死亡相关的基因在预测胶质瘤预后及胶质瘤免疫治疗中的重要性。

四、小结

在这片文章中，作者基于三个公共数据库的胶质瘤患者的转录组数据，探索60个铁死亡相关基因在胶质瘤发生进展中的预后价值。首先发现铁代谢基因可能参与胶质瘤进展相关的生物学过程。其次基于预后模型将患者分高低风险组，探讨不同分组患者之间的免疫军润情况。作者基于免疫循环重要的七个步骤，以及其代表明星通路及分子进行相关性分析。给予铁死亡基因免疫治疗方面的意义。这项研究表明了铁死亡的相关基因的表达与胶质瘤患者的预后有着密切联系，并且与肿瘤获得免疫抗性有着紧密的联系。

参考文献：

1.Dixon, S.J., et al., Ferroptosis: an iron-dependent form of nonapoptotic cell death. Cell, 2012. 149(5): p. 1060-72.