Hello，大家好。今天想給大家分享一篇9/7日發表的來自ONCOIMMUNOLOGY雜誌（IF：8+）的純生信腫瘤免疫相關文章。文章主要內容描述的是甲狀腺乳頭狀癌（PTC）免疫landscpe特徵揭示不同腫瘤存在不同的免疫原性和免疫治療反應。
涉及數據：
ImmPort：免疫基因
芯片數據集：GSE33630、GSE60542、GSE3467、GSE3678、GSE27155（均無隨訪時間，用於WGCNA與PCA分析）
RNA-seq數據集：TCGA-THCA、GTEx（用於WGCNA和預後分析）
這麼多數據好內卷
方法：
ESTIMATE、Xcell、cibersort、WGCNA、lasso-cox、DESeq2、NMF聚類、randomForest、PCA、TIDE、CMap、Metascape
結果：
一、PTC 特異性 IRG 的鑑定
1、ESTIMATE、Xcell評估樣本浸潤情況發現甲狀腺癌TME特徵：免疫細胞浸潤>基質細胞；腫瘤中免疫浸潤細胞相關性描述（圖a-c）
2、ImmPort獲取免疫基因構建WGCNA網絡篩選PTC核心免疫基因，結合差異表達篩選PTC特異性 IRGs（圖d-g）
3、PCA分析基於多數據集特異性 IRGs對疾病和正常的區分能力（圖h-k）
二、特異性 IRG 鑑定甲狀腺乳頭狀癌的免疫亞型
1、基於IRGs表達使用NMF聚類對TCGA-PTC樣本進行聚類（圖a），聚類生存差異放在了附圖中
2、免疫亞型的GSEA分析發現C2相對於C1的免疫活性更高（圖b）
3、亞型間臨床病理特徵、免疫檢查點、細胞溶解活性和 IFN-γ 特徵差異；以及病理特徵、亞型間的桑基圖展示（圖b-c）
4、TIDE 預測亞型的免疫治療反應，及樣本分布情況（圖e）
亞型間免疫浸潤差異及T細胞浸潤評分（TIS）差異（圖f-h）
三、PTC變異亞型間的突變和免疫浸潤landscape
1、瀑布圖分析了FPTC(follicular variant PTC)、CPTC:(classical PTC)、TCPTC(tall-cell variant PTC)三個變異亞型間的突變情況（圖a-c）
2、community structure圖發現只有BRAF為重疊突變；計算了三個亞型的BRAF突變頻率、免疫評分差異（圖d-g）
3、隨機森林篩選到了9個與變異亞型最相關的PTC特異性免疫基因並在GSE27155中驗證了這些基因對三個亞型的區分能力（圖h-j）
四、PTC免疫風險評分（IRS）的建立與驗證
1、基於TCGA-PTC數據集構建WGCNA篩選與先天免疫和適應性免疫最相關的綠色模塊（圖a）
2、對關鍵模塊基因進行預後篩選，lasso-cox構建免疫評分IRS（圖b-d）
3、疫評分IRS在訓練集和測試集中的預測PFS效能分析（圖e、h）及IRS的獨立預後因子評估（圖f、i）;IRS結合其它因素的C指數比較（圖g、j）
五、IRS 結合其他臨床病理學特徵的組合提出了一個綜合預後模型（列線圖構建）
六、IRS高低風險分組的免疫檢查點表達差異及突變差異
七、IRS高低風險分組表達差異基因的富集分析及CMap篩選不同風險分組適用性藥物
總結：
文章分析的內容使用的方法都是新穎且豐富的，唯一不足的地方是缺少癌型免疫治療數據集，目前已有很多癌型免疫治療數據集已就位，感興趣安排上吧！
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