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两大热门方法联手了,这是要卷上天的节奏!机器学习+单细胞挖掘,3个月搞定0实验的6分+文章,Get新思路!

生信塔 • 3 周前 • 129 次点击  

毕业季如约而至,校园里充满了青春洋溢的气息,大家都在为未来而奋力拼搏。我们不仅要享受这美好的时光,也不能放松对科研的追求。今天,小塔为大家带来了一篇重磅科研文章,研究团队利用了前沿的机器学习技术和单细胞数据分析,揭示了肿瘤研究中的新抗原。希望这篇文章能为你的科研之路增添助力,带来新的启发与突破!

以下是这项研究的几个亮点:

前沿的多组学数据整合:通过整合TCGA、GTEx和GEO等多组学数据,结合先进的机器学习算法,成功构建了LUAD(肺腺癌)免疫多组学分类系统(LIMOC)。

新型肿瘤抗原的发现:发现CHIT1、LILRA4和MEP1A三种新型肿瘤抗原,这为未来的精准医疗和靶向治疗奠定了基础。

可行的治疗方案:索拉非尼(Sorafenib)和阿扎胞苷(Azacitidine)可以通过识别LIMOC2亚型,并将其与mRNA疫苗结合,展现了极大的治疗潜力。

屏幕前的你是否还在计划毕业前发几篇高质量的科研文章呢?通过利用公开获取的大规模基因组数据,并结合先进的机器学习和多组学分析技术,你也能够轻松撰写一篇在顶级期刊上发表的高水平数据分析文章!0实验的纯分析,科研人心中的“白月光”,如果小伙伴技术受限,欢迎咨询小塔!


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l题目:对单细胞和大体蛋白的综合免疫基因组分析揭示了肺腺癌中的新型肿瘤抗原和亚型特异性治疗药物

l杂志:Computational and Structural Biotechnology Journal

l影响因子:IF=6.0

l发表时间:2024年4月

(友情提示:文末可获取文献的链接哦~或者关注小塔,回复“TA”直接后台获取原文!文献编号:240621-1)

研究背景

Researcher

在近年来,基于mRNA的疫苗因其具有良好的安全性和功能特征,在癌症免疫治疗中取得了显著进展。然而,肺腺癌(LUAD)的稳定免疫分子亚型和新型肿瘤抗原的发现仍然是一个挑战。因此,迫切需要一种新方法来识别合适的LUAD亚型和潜在的肿瘤抗原,以促进mRNA疫苗的发展

数据来源

Researcher


数据集/队列

数据库

数据类型

详细信息

LUAD        

TCGA

bulk转录组

574份肿瘤样本和286份非肿瘤样本

LUAD

GTEx

bulk转录组

286份非肿瘤样本

TCGA-LUAD

XENA

DNA甲基化、CNV

431份原发性LUAD样本的转录组表达、DNA甲基化、CNV、体细胞突变和生存数据

GSE19188

GEO

bulk转录组

82个原发性LUAD样本

GSE30219

bulk转录组

293个原发性LUAD样本

GSE37745

bulk转录组

196个原发性LUAD样本

GSE50081

bulk转录组

181个原发性LUAD样本

GSE72094

bulk转录组

398个原发性LUAD样本

GSE131907

单细胞转录组

44个LUAD样本

研究思路

Researcher

这篇文章创新地综合利用TCGA、GTEx和GEO等多组学数据,构建了LUAD免疫多组学分类(LIMOC)系统,识别出三种亚型,其中LIMOC2预后最差。通过整合多组学数据,鉴定出CHIT1、LILRA4和MEP1A作为新型肿瘤抗原,并识别出索拉非尼和阿扎胞苷作为LIMOC2亚型的特异性治疗药物。该研究为mRNA疫苗在LUAD中的应用提供了新的视角。

    

主要结果

Researcher

1.LIMOC系统的建立和LUAD亚型的识别

研究团队开发了LUAD免疫多组学分类(LIMOC)系统,使用七种机器学习算法对单细胞和整体组织转录组进行综合免疫基因组分析,识别出三个亚型:LIMOC1、LIMOC2和LIMOC3(图1 A)。LIMOC2亚型预后最差,适合接受mRNA免疫治疗(图1 C-E)。    

图1 LUAD亚型比较

2. 新型肿瘤抗原的鉴定

进一步识别了CHIT1、LILRA4和MEP1A作为LUAD的新型肿瘤抗原,这些基因在LUAD中上调、扩增、突变,并与抗原呈递细胞(APC)浸润正相关,是设计mRNA疫苗的候选目标(图2)。

图2 鉴定LUAD中潜在的肿瘤抗原

3. LIMOC系统在LUAD患者中的应用

CHIT1、LILRA4和MEP1A的高表达与LUAD患者的总体生存率(OS)和无进展生存率(PFS)显著相关,实验进一步表明,这些抗原在LUAD组织中的表达显著高于正常组织,显示了这些基因作为mRNA疫苗靶点的潜力(图3)。    

图3 正常组织和肿瘤组织中肿瘤抗原(CHIT1、LILRA4和MEP1A)的表达

4.亚型特异性治疗药物的筛选

通过约2000种化合物的全面计算筛选,确定了索拉非尼(Sorafenib)和阿扎胞苷(Azacitidine)作为潜在的亚型特异性治疗药物,特别是针对LIMOC2亚型(图4)。    

图4 亚型特异性治疗药物的筛选

如果您对多组学数据分析、机器学习以及癌症免疫治疗充满热情,这将是一个难得的交流机会。小塔期待与您共同探讨这些前沿研究成果,推动科学的进步,探索癌症治疗的新方向,共同迎接科研挑战。无论您是想和小塔一起学习前沿的研究方法,还是需要小塔协助思路设计与数据分析,小塔都热切期望您的到来,在这个充满未知与希望的科学旅途上,小塔将永远是你最坚定的伙伴!

文章索引:

Integrated immunogenomic analysis of single-cell and bulk profiling reveals novel tumor antigens and subtype-specific therapeutic agents in lung adenocarcinoma (2024)    

https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.04.056

小塔有话说


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