哈喽哈喽，小塔来喽！暑假已至，各位小伙伴们的科研进度如何了呢？最近有没有想要发个高分文章、一鸣惊人的想法呢？今天小塔就为大家带来一篇足以让你在暑假一鸣惊人的文章，作者利用机器学习联合转录组数据泛癌分析，可以说思路非常经典，最后加上一点实验验证，最后成功拿下1区11分！看到这里，大家有没有一种心动的感觉？话不多说，赶紧跟小塔一起学习一下好思路吧！这篇文章是上海交大医学院附属瑞金医院团队发表在杂志《Journal of Experimental & Clinical Cancer Research》上，题为“Pan-cancer analysis implicates novel insights of lactate metabolism into immunotherapy response prediction and survival prognostication”的一篇干湿结合、性价比超高的文章，关于这篇文章的创新之处，小塔为大家总结如下：1.作者利用多个公共转录组数据进行泛癌分析，采用多种机器学习算法进行验证，并通过体内和体外实验进行验证，干湿结合，数据可靠，结果科学，具有很大的临床实用性；2.作者聚焦于代谢重编程这一国自然热点话题，将肿瘤细胞中的乳酸代谢（LM）作为增强抗肿瘤免疫应答的方法作为研究课题，思路新颖，具有很大的研究前景。（PS：类似这种机器学习联合转录组数据泛癌分析的文章，分析方法经典、简单易复现。结果部分加一些简单的实验验证，一篇11+的干湿结合的好文章就写出来了！心动的小伙伴不要再犹豫了，赶紧扫码联系小塔吧，小塔为您提供最新的热点思路以及分析方法，竭诚为您的科研助力！）题目：泛癌分析揭示乳酸代谢对免疫治疗反应预测和生存预测的新见解杂志：Journal of Experimental & Clinical Cancer Research公众号后台回复“666”，即可获得原文，文献编号240806
免疫疗法的出现标志着癌症治疗时代的变革，为患者带来了前所未有的临床优势。然而，有限的应答率和无法预测临床疗效阻碍了其进一步应用，这表明迫切需要生物标志物检测，以促进精确的药物治疗并制定有效对抗免疫耐药的联合策略。两个免疫疗法scRNA-seq队列来自GSE115978（黑色素瘤scRNA-seq队列）和GSE123813（基底细胞癌scRNA-seq队列）。从UCSC数据库提取30个TCGA队列中9815例患者的批量效应归一化转录组数据的泛癌症队列，其中包含完整的生存信息。从GEO数据库和cBioPortal数据库下载10个队列中4434例患者的转录组数据和临床数据作为测试集。首先在两个免疫治疗scRNA-seq数据集中分析验证乳酸代谢（LM）和免疫治疗应答之间的关系。随后基于40个泛癌scRNA-seq队列建立LM相关特征（LM.SIG）。通过8个泛癌免疫治疗批量RNA-seq队列的7种机器学习（ML）算法，进一步分析验证LM.SIG在免疫治疗反应中的预测性能。 图1A所示，LM水平升高的恶性细胞表现出在NR亚组内富集的倾向。随后分析显示NR患者的LM升高（图1B）。BCC免疫疗法scRNA-seq群组进一步验证了该结果（图1C-D）。2.使用泛癌scRNA-seq队列建立LM.SIG筛选出40个泛癌scRNA-seq数据集建立LM.SIG（图1E）。基于Reactome、GO和KEGG分析进行底层功能探索，结果表明，LM.SIG主要富集在乳酸代谢相关和致癌途径（图1F-H）和TP53调节（图1F）。
2A所示，在泛癌数据集上检测到LM.SIG评分与这些基因表达之间显著负相关。同时，通过R包“MCP计数器”评估免疫细胞丰度且具有高LM的肿瘤（图2B）。之后计算了标志基因集的GSVA评分与LM.SIG之间的相关性分析，氧化磷酸化、活性氧途径等被证实在具有高LM.SIG评分的患者中上调（图2C）。 基于已建立的LM.SIG，编辑了8个具有完整临床信息的免疫治疗队列，并分为训练集、验证集和测试集（图3A）。如图3B-C所示，在验证集中，Naïve Bayes达到最高AUC值0.73，被确定为最优LM.SIG模型。使用测试集进一步检查LM.SIG的稳健性，AUC值为0.7（图3D）。K-M图显示低风险亚组在验证集和测试集中OS较好（图3E-F）。 5.使用CRISPR研究从LM.SIG产生的潜在治疗靶点对登记的22505个CRISPR基因的Z分数进行排序，排名最高的基因被认为是免疫抗性基因（图4A）。图4B所示，前5%的基因在LM.SIG中过度表达。这些基因在多个独立CRISPR数据集中进一步验证，并用作免疫疗法的潜在靶点（图4C）。图4D所示，LDHA被鉴定为枢纽基因。图4E所示，与正常样本相比，LDHA的表达在肿瘤样品中上调。 本研究通过对单细胞和批量转录组数据进行全面的泛癌分析，制定了LM.SIG，并验证了其在不同队列中预测免疫治疗和预后结果的能力。将LDHA确定为胰腺癌中最有潜力的治疗靶点。这篇文章选题比较新颖，思路清晰，为通过靶向代谢重编程提高肿瘤免疫治疗的有效性提供了新的研究方向，研究结果科学可靠，具有一定的临床实用性。对机器学习和代谢重编程感兴趣的小伙伴们赶紧扫码联系小塔吧！Pan-cancer analysis implicates novel insights of lactate metabolism into immunotherapy response prediction and survival prognostication (2024)https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38664705/生信塔公众号持续为大家带来最新生信思路，更多创新性分析思路请点击往期推荐，快来查看吧！想复现这种思路或者定制更多创新性思路欢迎直接call小塔，我们团队竭诚为您的科研助力！
