欢迎来看雪球的生信套路！临床时间紧、科研任务重，都说这种情况做0自测、0实验的生信SCI香，可期刊收稿要求也在不停调整。如何把握发表机会，低成本发高分呢？
今天这篇IF=8.0的纯生信SCI就交出了一份优秀答卷：
精炼基因集 - 对已知通路/功能模块，采用差异表达、共表达网络及生存分析筛选出与免疫响应密切相关的核心基因
构建高精度+临床适用的预测模型 - 本文使用多种机器学习模型测试多个参数组合的预测性能。使用十倍交叉验证计算训练集中的AUROC平均值，再计算验证集中AUROC平均值。使用网格搜索显示最佳参数结果为“200”（个上调和下调基因）、“AUCell”和“逻辑回归”。
临床转化价值证明 - Kaplan-Meier分析&多因素Cox回归，确认HAPIR独立预后价值；CIBERSORT反卷积显示免疫活性提升；通过DrugBank筛选靶向HAPIR基因的潜在药物，并验证结合亲和力，为联合治疗提供依据。
HAPIR: a refined Hallmark gene set-based machine learning approach for predicting immunotherapy response in cancer patients
HAPIR：一种基于优化版特征基因集的机器学习方法，用于预测癌症患者的免疫治疗反应
期刊：npj Precision Oncology
IF：8.0
发布时间：2025/06/18
提取精炼的标志基因集：
在Riaz等人的队列中，获得了20名ICIs响应者和78名非响应者之间差异表达的前200个显著上调和下调基因，这些基因显著富集在七个标志基因集中，包括免疫反应相关功能、KRAS信号上调、外源物质代谢、IL2 STAT5信号和上皮-间充质转化等，这些功能基因集之前已被暗示与免疫治疗反应和肿瘤免疫逃逸有关。
构建ICIs反应预测模型：
计算精炼标志基因集的活性水平，并应用逻辑回归训练预测ICIs治疗反应的模型。在训练数据集上进行十倍交叉验证，HAPIR的预测性能相比基于ICIs靶点表达的模型（PD-1和PD-L1）有所提高，AUROC值为0.778，优于PD-1（0.678）和PD-L1（0.54）。
评估模型性能：
在三个黑色素瘤数据集、NSCLC和STAD数据集中，HAPIR的AUROC值均超过0.8，且在两个有生存数据的数据集中，HAPIR与生存时间显著相关。与13个现有的ICIs反应相关生物标志物相比，HAPIR在多个数据集中展现出显著更高的AUROC值，证明了其在免疫治疗反应预测中的优势。
预测潜在靶点和药物：
通过分析CRISPR筛选数据，发现了21个免疫抵抗基因和17个免疫敏感基因，其中VCAM1作为一个潜在的治疗靶点，其高表达与更好的免疫反应和生存结果相关。利用LINCS数据开发算法，筛选出能够提高VCAM1表达的药物Niclosamide，该药物已被证明能够增强免疫治疗效果。
A 黑色素瘤反应者和无反应者之间 DE 基因的火山图
B 用于 Hallmark 基因集富集分析的气泡图
C-D 六个队列中 DE 基因 （C） 和富集基因集 （D） 的 Jaccard 指数热图
E 7 个精细 Hallmark 基因集中 77 个 DE 基因的网络可视化
A HAPIR、PD-1 和 PD-L1 的 ROC 曲线
B HAPIR 生成的 Kaplan-Meier 生存曲线
C-D PD-1（C）和 PD-L1（D）的表达生成的 Kaplan-Meier 生存曲线
E-F HAPIR 和 13 种 ICI 反应相关生物标志物的AUROC （E） 和准确性 （F） 比较
Fig 4 HAPIR 在验证和测试数据集中的预测性能
A HAPIR 的 ROC 曲线
B-C 在 Gide 等人 （B） 和 Lauss 等人 （C） 队列中为 HAPIR 生成的 Kaplan-Meier 生存曲线
D HAPIR 的 AUROC 值和 13 个精选的 ICI 反应相关生物标志物的箱线图
A HAPIR 与其他基于基因的方法之间的 AUROC 比较热图
B HAPIR 与其他基因集方法之间的 AUROC 比较雷达图
Fig 6 HAPIR 预测概括了 Riaz 等人队列中的免疫微环境
A HAPIR 预测与 CD8+ T 细胞比例之间的相关性
B-D HAPIR 预测与 MHC （B） 和共刺激剂 （C） 和趋化因子 （D） 基因表达之间相关性的气泡图
Fig 7 使用 17 个 CRISPR Screen 数据集探索来自 77 个基因的潜在治疗靶点与 ICI 组合
A 17 个 CRISPR 筛选数据集中 77 个基因的 z 分数热图
B-D Riaz 等人 （B）、Gide 等人 （C） 和 Lauss 等人 （D） 队列中 VCAM1 表达生成的 Kaplan-Meier 生存曲线
E 黑色素瘤数据集中 VCAM1 的单变量逻辑回归分析的森林图
F 氯硝柳胺处理下 VCAM1 倍变化值的富集图
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