一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法技术

本发明专利技术提供一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法，属于基因技术领域，包括如下步骤，收集肿瘤免疫研究中的免疫细胞基因集，基于高斯算法和细胞对算法在GBM样本中构建ICP评分，对ICP评分进行突变特征的确定，对ICP评分进行免疫原性特征的定义，基于ICP评分的构建，挖掘出内皮细胞和巨噬细胞最佳预后细胞对，结合细胞的表面分子，挖掘出CD163/MCAM最佳预后基因对，确定CD163/MCAM在细胞交互中的作用，在湘雅队列的测序数据和免疫组化样本中验证CD163/MCAM基因对的预后价值。全面收集肿瘤微环境中的免疫细胞类型，并引入细胞对算法以在GBM中开发强大的免疫特征，免疫特征可以帮助识别具有更好免疫治疗反应的GBM患者，巨噬细胞/周细胞和CD163/MCAM被证实主要影响GBM患者的生存。GBM患者的生存。GBM患者的生存。

【技术实现步骤摘要】
一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法


[0001]本专利技术涉及基因
，尤其涉及一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法。

技术介绍

[0002]世界卫生组织(WHO)分类将I级和II级胶质瘤定义为低级别胶质瘤 (LGG)，将III级和IV级胶质瘤定义为高级别胶质瘤(HGG)，其中胶质母细胞瘤(GBM)被公认为最具破坏性的原发性脑肿瘤，具有极高的死亡率。通常，LGG患者的10年生存率为47％，中位生存时间为11.6年，而GBM患者的中位生存时间小于15个月。尽管进行了辅助放化疗的手术切除，GBM 患者的预后仍然很差。迄今为止，生物标志物包括异柠檬酸脱氢酶(IDH)、 1p19q、O
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甲基鸟嘌呤
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DNA甲基转移酶(MGMT)和分子亚型包括原神经、经典和间充质已被用于GBM患者的精确分类，以促进临床管理和实现个体化治疗。
[0003]肿瘤浸润免疫细胞(TIIC)，包括T细胞、肥大细胞、肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)、癌症相关成纤维细胞(CAF)和自然杀伤(NK)细胞，可引发针对肿瘤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤，步骤1：收集肿瘤免疫研究中的免疫细胞基因集，基于高斯算法和细胞对算法在GBM样本中构建ICP评分；步骤2：对ICP评分进行突变特征的确定；步骤3：对ICP评分进行免疫原性特征的定义；步骤4：基于ICP评分的构建，挖掘出内皮细胞和巨噬细胞最佳预后细胞对，并进一步结合细胞的表面分子，挖掘出CD163/MCAM最佳预后基因对；步骤5：在单细胞层面确定CD163/MCAM在细胞交互中的作用；步骤6：在湘雅队列的测序数据和免疫组化样本中验证CD163/MCAM基因对的预后价值。2.根据权利要求1所述的一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法，其特征在于：步骤1的具体过程为，步骤1.1：收集免疫细胞基因集和预处理，从6个队列中收集总共1127个GBM患者样本，并被定义为建模队列，523个GBM患者样本来自TCGA，33个GBM患者样本的单细胞RNA测序数据来自Single Cell Portal平台，来自安捷伦生成的微阵列数据集的原始数据是从GEO下载，Illumina生成的基因表达谱和相应的临床信息从TCGA和CGGA下载，来自安捷伦的数据集的原始数据使用RMA算法在limma软件包中进行背景调整处理，来自Illumina的原始数据使用lumi软件包进行处理，RNA
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seq数据的每千碱基百万片段值被转化为转录本每千碱基百万值，使用R包sva去除计算批处理效应；步骤1.2：免疫细胞基因集，从公开资源中整合免疫细胞特征，通过整合来自不同文献的免疫细胞类型的基因集，最终获得了65个免疫细胞特征，并提前提供了65种免疫细胞类型的列表；步骤1.3：在GBM中开发可靠的风险模型，进行单变量Cox分析以筛选出GBM数据集TCGAGBM
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RNAseq，数据集TCGAGBM
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RNAseq有523个样本具有预后价值的预后相关免疫细胞类型，然后将预后相关免疫细胞类型Ci与所有65种免疫浸润细胞类型Cj配对，对于免疫细胞类型Ci和免疫浸润细胞类型Cj开头的单元格对，Score_ij＝1(exp_Ci
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exp_Cj>0)和Score_ij＝0(exp_Ci
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exp_Cj<0)，采用2年曲线下面积AUC来估计每个Score_ij的性能，并找出具有统计学显着预后和最高2年曲线下面积AUC的细胞对，对于每个免疫细胞类型Ci，Score_ij被确定为最高的2年曲线下面积AUC，对具有最高2年曲线下面积AUC的已识别细胞对进行进一步排序，风险比HR>1，并删除重复的细胞对，随后使用基于高斯有限混合模型GMM的基于细胞对模型的分层凝聚聚类进行分类，然后使用选定的Score_ij计算ICP分数，ICP分数＝Score_ij。3.根据权利要求1所述的一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法，其特征在于：步骤2的具体过程为，步骤2.1：ICP评分的基因组改变，从TCGA下载与具有RNA
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seq数据的GBM样本相对应的体细胞突变和体细胞拷贝数变异CNV，使用R包maftools可视化体细胞突变，使用GISTIC 2.0分析确定与两个ICP评分组相关的CNV和改变峰的阈值拷贝数；步骤2.2：ICP评分的功能注释，从现有技术中获取115个代谢相关信号通路的基因特征和七种类型的免疫检查点分子，收集了若干种免疫调节剂，使用xCell算法、TIMER算法、
EPIC算法、MCPcounter算法、quanTlseq算法或者CIBERSORT算法识别GBM肿瘤微环境中的免疫浸润细胞。4.根据权利要求1所述的一种免疫浸润细胞模型的预后基因对价值评价方法，其特征在于：步骤3的具体过程为，免疫治疗反应中ICP评分的预测，收集在PRJNA482620数据集中接受抗PD1免疫治疗的GBM样本用于评估ICP评分的预测值，尿路上皮癌队列和黑色素瘤数据集GSE78220进一步用于预测免疫治疗反应，使用DEseq2 R包对来自两个数据集的原始数据进行标准化，并将原始矩阵的表达值转换为TPM值，分别在这两个队列中计算了ICP评分。5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志雄，程全，张豪，张楠，王泽宇，戴子喻，张李洋，吴婉涛，
申请(专利权)人：中南大学湘雅医院，
类型：发明
国别省市：