扫码联系客服
前段时间我解读过一篇关于mRNA 5-甲基胞嘧啶（m5C）的综述[1]，与DNA的化学修饰相比，RNA修饰更为丰富。其中包括N6-甲基腺苷(m6A)、5-甲基胞嘧啶(m5C)等。5-甲基胞嘧啶(m5C)转录后修饰影响mRNA分子的成熟、稳定和翻译。那篇综述讲述了当前mRNA m5C修饰的实验检测方法和预测模型，重点介绍了它们的优点和局限性。并且系统地讲述了与mRNA m5C修饰相关的效应物及其在多种物种中的生物学功能的最新研究进展。最后，讨论了m5C修饰在多种疾病中的生理作用和病理意义，以及它们的治疗潜力。才过去不久就有一篇纯生信的文章出现，今天就来给大家解读这篇文章~
文章简介：
本文[2]发表在期刊: BMC Medicine，在最近一年的影响因子为8.775。比上一年增加了2分。5mC簇(5mC评分)与BLCA的经典分子亚型、免疫表型、临床结果和治疗机会相关联来描述肿瘤微环境(TME)的异质性和功能特征。
小编总结：
本文的作者开发出新的基于5mC调节子的亚型系统反映膀胱癌生物学的许多方面，并为膀胱癌的治疗提供了新的见解。5mC评分能够量化5mC亚型，识别不同的分子亚型，并对BLCA的治疗机会进行分层。同时，5mC评分可能是ICB反应和癌症预后的一个概括性预测因子。
结果解读：
图1A显示与TCGA-BLCA队列中的预后价值、相关性和相关的5mC调节器的综合情况。根据21个5mC调节子的mRNA表达将TCGA-BLCA队列分为几类。值得注意的是，只有当队列一致性聚类K值为2时，聚类效果最好，并且不同的簇都具有显著的预后价值。
因此，135例患者被归入5mC簇1，其余患者被归入5mC簇2。图1B显示了5mC簇与临床病理特征之间的关系。显然，5mC调节因子在两个5mC簇中的表达存在差异。5mC簇2的患者比5mC簇1的患者预后更差(图1C)。进一步的多变量Cox分析表明，在调整了分期、分级、年龄和LVI后，5mC组是一个独立的预后因素(图1D)。
图S6A显示5mC得分算法。首先，作者鉴定了两个5mC簇之间的401个DEG(5mC基因签名) (图S6B)。然后，作者用火山图中表达差异最显著(|log2FC|＞2.5)的DEG(图S6C)。有趣的是，这些突出的DEG大多是BLCA分子亚型特异性标记。KRT6A、KRT6B、KRT6C、KRT5、KRT14、SERPINB3、SERPINB13、SERPINB4和DSG3是基本的亚型特异性标记。UPK1A、UPK2、UPK3A、KRT20和SNX31是管腔亚型特异性标记。这表明5mC簇可能与经典的BLCA分子亚型相似。在免疫相关过程中，5mC基因信号的功能明显丰富。例如，生物过程主要包括白细胞趋化和髓系白细胞迁移。分子功能主要包括趋化因子/细胞因子受体结合和趋化因子/细胞因子活性。细胞成分(CC)主要包括MHC蛋白复合物和角蛋白细丝(图S6D) 。此外，5mC基因特征中最重要的KEGG信号通路是细胞因子-细胞因子受体相互作用和趋化因子信号通路(图S6E)。提示5mC簇(5mC基因特征)可能在BLCA中调节TME免疫和调节抗癌免疫反应中起重要作用。在5mC基因标记中，88个DEGs具有预后价值。然后，作者根据这些预后指标进行PCA，计算5mC评分。最后，根据5mC评分的最佳分界值，将TCGA-BLCA队列分为高5mC评分组(n=197)和低5mC评分组(n=203)。高分值组患者的预后好于低分值组患者(图S6F)。正如预期的那样，5mC分数可以有效地量化5mC簇。5mC簇1属于高5mC分值组，低5mC分值组属于5mC簇2(图S6G-H)。
接下来，作者比较了5mC评分组之间的突变谱、标志通路、致癌通路和KEGG通路的差异。在两个5mC记分组之间，大多数标志性通路都有不同程度的丰富(图S7A)。在高5mC分值组中，大多数代谢标志性特征都是丰富的。相反，在低5mC分值组中，大多数增殖相关标志信号、DNA损伤相关通路、发育相关通路和细胞成分相关通路均显著丰富。同时，在低5mC评分组，所有免疫相关的标志性信号通路，如干扰素-α/γ反应，都显著丰富。来自PURE-01研究的结果表明，干扰素-α/γ反应的激活预示着BLCA有较高的ICB应答率。尤其是免疫相关的KEGG通路在低5mC积分组明显丰富。提示低5mC评分组(5mC簇2)可能对ICB更敏感。先前的研究表明，TP53和RB1突变导致基因组不稳定，并促进BLCA的发病。在本研究中，低5mC评分组的TP53(55% vs 40%)和RB1(27% vs 9%)的突变率明显高于高5mC评分组(图S7B-C，图2D，E)。同时，大多数致癌途径在低5mC分值组显著丰富(图S7D)。这些结果可能解释了为什么低5mC评分组(5mC簇2)预后较差。总体而言，5mC基因特征和5mC评分综合反映了BLCA的生物学特性，包括TME免疫和预后。
图2A，B显示了5mC簇、5mC评分组和7个经典分子亚型分类之间的相关性。高5mC评分组和5mC簇1代表腔内亚型，以腔内分化、尿路上皮分化和Ta通路为特征。反之，低5mC分值组(5mC簇2)提示基础亚型，以基础分化、EMT分化、免疫分化、干扰素应答和角质化为特征。ROC曲线显示，5mC分数预测经典分子亚型的精确度从0.91到1(图2C)。在几个独立的外部队列中成功的验证这些结果。因此，作者认为二分5mC簇系统也可以反映大多数BLCA患者的分子特征。为了进一步探讨5mC评分在定量区分不同稀有亚型中的作用，作者比较了基础亚型、管腔亚型和其他亚型之间5mC评分的差异。与图2A，B的结果一致，基础亚型的5mC得分最低，而管腔亚型的5mC得分最高。这一现象在所有分子亚型系统中都能观察到。因此，5mC评分可以弥补二分5mC聚类系统的不足，定量反映其他稀有亚型的生物学特性。
低5mC评分组新辅助化疗相关基因的总体突变率明显高于高5mC评分组(48.02%比32.49%)(图2D、E)。提示低5mC评分组患者对新辅助化疗更敏感。同时，低5mC评分组的患者可能对EGFR靶向治疗和放疗更敏感(图2F)。相反，在高5mC评分组中，几条免疫抑制致癌通路明显丰富，包括Wnt-β-catenin网络、PPARG网络、FGFR3网络、IDH1、KDM6B和VEGFA。因此，针对这些致癌途径可能为高5mC评分组的BLCA患者提供治疗机会。相反，在高5mC评分组中，几条免疫抑制癌症通路显著富集，包括Wnt-β-catenin网络、PPARG网络、FGFR3网络、IDH1、KDM6B和VEGFA。因此，针对这些致癌途径可能为高5mC评分组的BLCA患者提供治疗机会。此外，作者还在DrugBank数据库中成功地确认了上述结果(图2G)。低5mC评分组(5mC簇2)患者对化疗药物(顺铂、多西紫杉醇和吉西他滨)、ERBB治疗(西妥昔单抗)和免疫治疗(阿替唑单抗)更敏感。然而，高5mC评分组(5mC簇1)的患者可能对抗血管生成治疗药物(索拉非尼和贝伐单抗)更敏感。
总体而言，相对于经典的分子亚型，5mC簇可能是更经济简单的选择。同时，5mC聚类和5mC评分可以预测BLCA对几种治疗的反应。
大多数免疫调节剂在5mC簇1中表达下调，由于肿瘤免疫周期的活性直接取决于免疫调节剂的综合作用，因此在5mC簇1中，大多数肿瘤免疫周期的活性被下调(图3A)。因此，这些周期的活性下调导致相应的TIIC(包括CD8T细胞、CD4 T细胞、NK细胞、Th1细胞、巨噬细胞和DC)在BLCA TME中的浸润水平降低(图3B，C)。这些发现提示5mC簇1可能是一种非炎性表型。
作者进一步分析了5mC簇与ICB响应预测因子之间的相关性。首先，大多数免疫检查点，如PD-1和CTLA-4，在5mC簇1中下调(图4A)。其次，在5mC簇1中，阳性ICB反应相关特征的富集分数和TIS显著低于5mC簇2(图4B，C)。因此，5mC簇1可能对ICB不敏感。总而言之，5mC簇1和高5mC评分预示着BLCA的非炎症表型和较低的ICB反应，这一点在几个外部队列中得到了成功的证实。此外，ICB相关的过度进展的发生率可能在高5mC评分组中更高。在高5mC评分组中，MDM2、MDM4、DNMT3A、CCND1、FGF3、FGF4和FGF19等基因的mRNA表达和拷贝数扩增率与ICB相关的进展呈正相关(图4F，G)。相反，与进展负相关的基因，如CDKN2A和CDKN2B，在高5mC积分组中显著下调。
在作者自己的队列(湘雅队列)中，作者发现5mC评分可以准确地预测经典分子亚型(图5A)。除了Bayler亚型系统(AUC=0.9)， AUC在0.99到1之间 (图5B)。此外，5mC评分与许多抗癌免疫步骤的活性呈负相关(图5C)。随后，在7个独立算法中，5mC评分也与CD8+T细胞、NK细胞、Th1细胞、DC和巨噬细胞的浸润水平呈负相关(图5F)。同时，5mC评分与免疫检查点、TIS和ICB反应相关阳性评分呈显著负相关(图5D、E、G)。这些数据表明，5mC评分可以有效地对BLCA的免疫表型进行分层。此外，5mC评分能够预测其他治疗的临床反应，包括EGFR靶向治疗、放射治疗和几种针对免疫抑制致癌途径的治疗(图5H)。
在这里，作者从9个免疫治疗相关队列(8个ICB队列和1个过继T细胞治疗队列)探讨了5mC评分在预测其他癌症(包括黑色素瘤、非小细胞肺癌和胃癌)ICB反应中的作用。首先，作者发现在8个ICB队列中，5mC评分与大多数免疫检查点呈负相关。与此相一致，高5mC评分组ICB应答率明显低于低5mC评分组(图6A-G)。高5mC评分组的预后也较差，因为ICB应答率较低(图6A-G)。在过继T细胞治疗队列中也观察到了类似的结果(图6H)。这一证据再次证实，5mC评分是跨癌症免疫治疗反应的一个有价值的预测指标。
全文小结：
作者整合了湘雅队列和多个外部BLCA队列，开发了一种新的基于5-甲基胞嘧啶（5-Methylcytosine，5mC）调节子介导的分子亚型系统，并采用5mC评分作为定量评价指标。确定了两个5mC clusters，其评分可准确预测经典分子亚型、免疫表型、预后和多种治疗方案的疗效。最关键的是5mC现在发的文章数量少，生信类文章自然也相对好发，大家抓紧时间上车吧~
参考文献
[1] G. Guo, K. Pan, S. Fang, L. Ye, X. Tong, Z. Wang, X. Xue, H. Zhang, Advances in mRNA 5-methylcytosine modifications: Detection, effectors, biological functions, and clinical relevance, Mol Ther Nucleic Acids, 26 (2021) 575-593.
[2] J. Hu, B. Othmane, A. Yu, H. Li, Z. Cai, X. Chen, W. Ren, J. Chen, X. Zu, 5mC regulator-mediated molecular subtypes depict the hallmarks of the tumor microenvironment and guide precision medicine in bladder cancer, BMC Med, 19 (2021) 289.
