鑽石舞台

早！今天小編和大家分析一篇今年4月發表在Oxid Med Cell Longev雜誌（IF：7.31）的文章Mitochondrial-Related Transcriptome Feature Correlates with Prognosis, Vascular Invasion, Tumor Microenvironment, and Treatment Response in Hepatocellular Carcinoma。在這篇文章中，作者篩選了肝癌患者中線粒體相關基因並構建了風險模型，圍繞模型，作者進一步進行了臨床特徵、血管侵襲、免疫微環境和治療方面的分析。從文章分析點來看，充分運用了數據庫的臨床信息，引入治療數據集對風險模型進行分析，並將血管侵襲特徵與化療藥物相結合，增加了分析維度，可能是這篇文章可以斬獲7+的原因。文章中有一些分析點我們也可以借鑑，下面就一起來看看吧！

肝細胞癌（HCC）是原發性肝癌最常見的亞型，與代謝功能障礙高度相關。肝臟和線粒體分別是整個生物體和細胞水平的兩個新陳代謝中心。新出現的證據清楚地表明，線粒體功能障礙或適應不良會導致對肝細胞生物能量、活性氧 (ROS) 穩態、內質網 (ER) 應激、炎症和細胞死亡的不利影響。然而，之前的研究大多數都集中在單個基因上，而不是線粒體相關基因的整合簇。因此，評估所有線粒體相關基因在HCC預後中的作用將更具價值。

方法：

1. 從人類線粒體基因組數據庫MITOMAP中下載了總共 147個核線粒體相關基因 (NMRG)。訓練數據集從TCGA下載，而驗證數據集從ICGC和GEO檢索。

2. 篩選與OS相關的NMRGs，應用單變量和多變量cox回歸以及LASSO分析構建NMRG相關風險模型，並利用外部數據集對模型進行評估。

3. 分別比較高低風險組患者在臨床、血管侵犯和腫瘤微環境方面的差異。

4. 運用化療相關數據集和癌症藥物敏感性基因組學 (GDSC) 的數據評估 HCC 的化療反應。

線粒體功能障礙促進HCC 的發展

使用 ANOVA 方法，在 369 個 HCC 腫瘤組織和 50 個相鄰配對的正常組織之間共鑑定出 2,207 個 DEGs，其中，1,482 個基因顯著上調，725 個基因顯著下調。GO富集分析發現2207 個 DEGs主要富集在與線粒體相關的通路中，說明線粒體功能障礙與HCC的發生、發展密切相關。

構建新的 HCC 核線粒體相關基因預後特徵

進行單變量 Cox 回歸分析以分析 147 個 NMRG 的轉錄表達水平與來自 TCGA 隊列的 HCC 患者的總生存期 (OS) 之間的相關性，共獲得35個與預後顯著相關的基因，將這 35 個與 OS 相關的 NMRG 納入 LASSO回歸分析，最終基於選定的 25 個 NMRGs。對25個NMRGs進行多因素cox回歸分析並構建風險模型。

NMRG風險模型的生存分析和驗證

根據中位數值，將365例HCC患者分為高風險組和低風險組。分別對高低風險組患者進行Kaplan-Meier 曲線分析，ROC分析模型的評估能力。外部驗證集對模型進行驗證。

高風險組和低風險組臨床病理特徵的比較

分析TCGA 隊列中高風險組和低風險組患者臨床病理學特徵的差異。臨床信息包括年齡、性別、有無飲酒、AFP、stage、grade、TNM分期、肝炎等等。

NMRG 預後特徵與 VI 之間的關聯

在 TCGA 隊列中，有 111 名患者出現 VIs（17 名患者有大血管侵犯，94 名患者有微血管侵犯），211 名患者沒有出現 VIs。對組織病理學亞型的進一步調查發現，高風險組包括更多的 VIs HCC 患者。此外，對不同VIs組的患者進行生存比較。

預後列線圖的建立

多變量 Cox 回歸分析表明，風險評分是 TCGA 隊列 HCC 患者 OS 的獨立預後指標。ROC 曲線分析顯NMRG風險評分在預測 HCC 患者 OS 方面具有最高的敏感性和特異性。隨後，結合年齡、腫瘤轉移狀態和預後評分三個獨立的預後指標構建了一個列線圖來預測HCC患者的OS。

與 NMRG風險模型相關的基因組特徵

統計分析顯示，高風險組和低風險組之間的突變計數沒有顯著差異，但突變譜顯示，高風險組和低風險組之間最常改變的基因是不同的，進一步地，研究了已知癌症相關信號通路的基因組改變。

鑑別生物功能

對高低風險組之間的差異基因進行HALLMARK和KEGG通路富集分析。HALLMARK 基因集富集分析和KEGG通路富集分析均顯示代謝相關通路顯著富集，尤其是脂肪酸代謝。

NMRG風險模型與腫瘤微環境之間的相關性

高風險組和低風險組的基質評分、免疫評分和 ESTIMATE 評分幾乎相等。高風險組和低風險組之間血管生成、免疫和抗原呈遞以及骨髓炎症特徵的基因表達譜表明，這些腫瘤微環境相關通路沒有明顯差異。此外，利用CIBERSORT對高低風險組患者的免疫浸潤細胞進行了分析。

潛在靶向索拉非尼治療的信號通路

化療相關數據集GSE109211，包括 67名接受索拉非尼治療的 HCC 患者，用於評估索拉非尼治療 NMRG 風險組的療效(a)。值得注意的是，對索拉非尼有反應的 HCC 患者預後評分顯著降低。

TACE治療和化療的治療反應預測

另一個化療數據集GSE104580，由 147 名接受 TACE 治療的 HCC 患者組成。研究發現對 TACE 治療有反應的 HCC 患者預後評分顯著降低，進一步顯示了預後評分預測治療反應的強大能力(b)。此外，來自 GDSC 數據庫的數據用於預測 TCGA 隊列中 HCC 患者常用化療藥物的 IC50，其中 6 種化療藥物（順鉑、吉西他濱、多柔比星、甲氨蝶呤、伏立諾他和長春鹼）。隨後，進一步評估了VI分層（macro-VI、micro-VI或non-VI）下的化學藥物療效。