Published July 5, 2023
| Version v1
Publication
Open
Immune micro-environment analysis and establishment of response prediction model for PD-1 blockade immunotherapy in glioblastoma based on transcriptome deconvolution
Description
Only a small proportion of patients obtain survival benefit from PD-1 blockade immunotherapy due to the highly heterogeneous and suppressed immune micro-environment of GBM. We aimed at revealing the characteristics of tumor micro-environment (TME) of GBM related to response to PD-1 inhibitors and constructing a response prediction model for screening patients possibly benefit from PD-1 inhibitors.Based on the composition and expression profiles of cell subpopulations calculated by deconvoluting the GBM bulk RNA-seq, differentially expressed gene analysis and gene set enrichment analysis (GSEA) were performed to explore genes and pathways related to response to PD-1 inhibitors. Further by combining least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and expression correlation with PD-L1, the response prediction genes of PD-1 inhibitors were identified and the response prediction model was constructed through binary logistic regression.The comparison of abundances of tumor infiltrating immune cells showed that the abundance of M0 macrophages of responders was lower, while the abundance of activated dendritic cells (DCs) was higher before PD-1 inhibitors treatment; the abundances of plasma cells and M0 macrophages of responders were lower after PD-1 inhibitors treatment. In addition, GSEA showed that the main up-regulation pathways in the tumor micro-environment of responders before PD-1 inhibitors treatment included the regulation of T-helper 1 type immune response, the positive regulation of natural killer cell-mediated cytotoxicity, p53 signaling pathway, homotypic cell-cell adhesion, etc., the main down-regulation pathways included the activation of microglia and myeloid leukocytes, Ras signaling pathway, etc. Afterward, ITGAX, LRRFIP1 and FMN1 were identified as the key response prediction genes of PD-1 inhibitors and the response prediction model based on them showed good predictive performance with potential value of clinical application in its validation and verification.ITGAX, LRRFIP1 and FMN1 were identified as the response prediction genes of PD-1 inhibitors and the response prediction model based on them was proved to have potential clinical value.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تستفيد نسبة صغيرة فقط من المرضى من العلاج المناعي للحصار PD -1 بسبب البيئة المناعية الدقيقة غير المتجانسة والمكبوتة للغاية لـ GBM. كنا نهدف إلى الكشف عن خصائص البيئة الدقيقة للورم (TME) من GBM المتعلقة بالاستجابة لمثبطات PD -1 وبناء نموذج التنبؤ بالاستجابة لفحص المرضى الذين قد يستفيدون من مثبطات PD -1. استنادًا إلى تكوين وتعبير ملامح المجموعات السكانية الفرعية للخلايا المحسوبة عن طريق إزالة التفاف الحمض النووي الريبي السائب GBM، تم إجراء تحليل الجينات المعبر عنه بشكل تفاضلي وتحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA) لاستكشاف الجينات والمسارات المتعلقة بالاستجابة لمثبطات PD -1. علاوة على ذلك، من خلال الجمع بين الانحدار الأقل انكماشًا وعامل الاختيار (LASSO) وارتباط التعبير مع PD - L1، تم تحديد جينات التنبؤ بالاستجابة لمثبطات PD -1 وتم بناء نموذج التنبؤ بالاستجابة من خلال الانحدار اللوجستي الثنائي. أظهرت مقارنة وفرة الخلايا المناعية المتسللة للورم أن وفرة البلاعم M0 للمستجيبين كانت أقل، في حين كانت وفرة الخلايا التغصنية النشطة (DCs) أعلى قبل علاج مثبطات PD -1 ؛ كانت وفرة خلايا البلازما والبلعمر M0 للمستجيبين أقل بعد علاج مثبطات PD -1. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت GSEA أن مسارات التنظيم الصاعد الرئيسية في البيئة الدقيقة للورم للمستجيبين قبل علاج مثبطات PD -1 شملت تنظيم الاستجابة المناعية من النوع T - helper 1، والتنظيم الإيجابي للسمية الخلوية الطبيعية بوساطة الخلايا القاتلة، ومسار إشارات p53، والالتصاق بالخلايا الخلوية متجانسة النمط، وما إلى ذلك، وشملت مسارات التنظيم السفلي الرئيسية تنشيط الخلايا الدبقية الدقيقة والكريات البيض النخاعية، ومسار إشارات RAS، وما إلى ذلك. بعد ذلك، تم تحديد ITGAX و LRRFIP1 و FMN1 على أنها جينات التنبؤ بالاستجابة الرئيسية لمثبطات PD -1 وأظهر نموذج التنبؤ بالاستجابة القائم عليها أداءً تنبؤيًا جيدًا مع القيمة المحتملة للتطبيق السريري في التحقق من صحتها والتحقق منها. تم تحديد ITGAX و LRRFIP1 و FMN1 على أنها جينات التنبؤ بالاستجابة لمثبطات PD -1 وتم إثبات أن نموذج التنبؤ بالاستجابة القائم عليها له قيمة سريرية محتملة.Translated Description (French)
Seule une faible proportion de patients obtient un bénéfice de survie de l'immunothérapie de blocage PD-1 en raison du micro-environnement immunitaire très hétérogène et supprimé du GBM. Nous avons cherché à révéler les caractéristiques du micro-environnement tumoral (TME) du GBM liées à la réponse aux inhibiteurs de PD-1 et à construire un modèle de prédiction de la réponse pour le dépistage des patients pouvant bénéficier des inhibiteurs de PD-1. Sur la base de la composition et des profils d'expression des sous-populations cellulaires calculés en déconvoluant l'ARN-seq en vrac du GBM, l'analyse des gènes exprimés de manière différentielle et l'analyse de l'enrichissement des ensembles de gènes (GSEA) ont été effectuées pour explorer les gènes et les voies liées à la réponse aux inhibiteurs de PD-1. De plus, en combinant la régression de l'opérateur de moindre rétrécissement absolu et de sélection (LASSO) et la corrélation d'expression avec PD-L1, les gènes de prédiction de la réponse des inhibiteurs de PD-1 ont été identifiés et le modèle de prédiction de la réponse a été construit par régression logistique binaire. La comparaison des abondances des cellules immunitaires infiltrant la tumeur a montré que l'abondance des macrophages M0 des répondeurs était plus faible, tandis que l'abondance des cellules dendritiques activées (DC) était plus élevée avant le traitement par les inhibiteurs de PD-1 ; les abondances des cellules plasmatiques et des macrophages M0 des répondeurs étaient plus faibles après le traitement par les inhibiteurs de PD-1. En outre, GSEA a montré que les principales voies de régulation positive dans le micro-environnement tumoral des répondeurs avant le traitement par inhibiteurs de PD-1 comprenaient la régulation de la réponse immunitaire de type T-helper 1, la régulation positive de la cytotoxicité induite par les cellules tueuses naturelles, la voie de signalisation p53, l'adhésion cellulaire homotypique, etc., les principales voies de régulation négative comprenaient l'activation de la microglie et des leucocytes myéloïdes, la voie de signalisation ras, etc. Par la suite, ITGAX, LRRFIP1 et FMN1 ont été identifiés comme les gènes clés de prédiction de la réponse des inhibiteurs de PD-1 et le modèle de prédiction de la réponse basé sur eux a montré de bonnes performances prédictives avec une valeur potentielle d'application clinique dans sa validation et sa vérification. ITGAX, LRRFIP1 et FMN1 ont été identifiés comme les gènes de prédiction de la réponse des inhibiteurs de PD-1 et le modèle de prédiction de la réponse basé sur eux s'est avéré avoir une valeur clinique potentielle.Translated Description (Spanish)
Solo una pequeña proporción de pacientes obtiene beneficios de supervivencia de la inmunoterapia de bloqueo de PD-1 debido al microambiente inmune altamente heterogéneo y suprimido de GBM. Nuestro objetivo fue revelar las características del microentorno tumoral (TME) de GBM relacionadas con la respuesta a los inhibidores de PD-1 y construir un modelo de predicción de respuesta para detectar pacientes que posiblemente se beneficien de los inhibidores de PD-1. Con base en la composición y los perfiles de expresión de las subpoblaciones celulares calculados al desconvolucionar el ARN-seq a granel de GBM, se realizaron análisis de genes expresados diferencialmente y análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes (GSEA) para explorar genes y vías relacionadas con la respuesta a los inhibidores de PD-1. Además, al combinar la regresión del operador de contracción y selección menos absoluta (LASSO) y la correlación de expresión con PD-L1, se identificaron los genes de predicción de respuesta de los inhibidores de PD-1 y se construyó el modelo de predicción de respuesta mediante regresión logística binaria. La comparación de las abundancias de células inmunitarias infiltrantes de tumores mostró que la abundancia de macrófagos M0 de los respondedores fue menor, mientras que la abundancia de células dendríticas activadas (DC) fue mayor antes del tratamiento con inhibidores de PD-1; las abundancias de células plasmáticas y macrófagos M0 de los respondedores fueron menores después del tratamiento con inhibidores de PD-1. Además, GSEA mostró que las principales vías de regulación positiva en el microentorno tumoral de los respondedores antes del tratamiento con inhibidores de PD-1 incluían la regulación de la respuesta inmune de tipo T-helper 1, la regulación positiva de la citotoxicidad mediada por células asesinas naturales, la vía de señalización de p53, la adhesión homotípica célula-célula, etc., las principales vías de regulación negativa incluían la activación de la microglía y los leucocitos mieloides, la vía de señalización de ras, etc. Posteriormente, ITGAX, LRRFIP1 y FMN1 se identificaron como los genes clave de predicción de respuesta de los inhibidores de PD-1 y el modelo de predicción de respuesta basado en ellos mostró un buen rendimiento predictivo con un valor potencial de aplicación clínica en su validación y verificación. ITGAX, LRRFIP1 y FMN1 se identificaron como los genes de predicción de respuesta de los inhibidores de PD-1 y el modelo de predicción de respuesta basado en ellos demostró tener un valor clínico potencial.Files
latest.pdf.pdf
Files
(1.6 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:4cdba5bb9b9023cca26d815dd6b2ec73
|
1.6 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تحليل البيئة الدقيقة المناعية وإنشاء نموذج التنبؤ بالاستجابة للعلاج المناعي للحصار PD -1 في الورم الأرومي الدبقي بناءً على فك الالتفاف النصي
- Translated title (French)
- Analyse du micro-environnement immunitaire et établissement d'un modèle de prédiction de la réponse pour l'immunothérapie de blocage PD-1 dans le glioblastome basé sur la déconvolution du transcriptome
- Translated title (Spanish)
- Análisis del microambiente inmune y establecimiento del modelo de predicción de respuesta para la inmunoterapia de bloqueo de PD-1 en el glioblastoma basado en la deconvolución del transcriptoma
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4383216904
- DOI
- 10.1007/s00432-023-05026-0
References
- https://openalex.org/W1985987855
- https://openalex.org/W2096287682
- https://openalex.org/W2148977460
- https://openalex.org/W2738946651
- https://openalex.org/W2904444972
- https://openalex.org/W2911752971
- https://openalex.org/W2911871569
- https://openalex.org/W2913623258
- https://openalex.org/W2942610007
- https://openalex.org/W2946657092
- https://openalex.org/W2981790403
- https://openalex.org/W2995123342
- https://openalex.org/W4214757615
- https://openalex.org/W4284895928
- https://openalex.org/W4307432965
- https://openalex.org/W4309331387
- https://openalex.org/W4311987086
- https://openalex.org/W4313414181