导语铜死亡是最近发现的依赖于线粒体呼吸的铜依赖性调节细胞死亡形式。然而，铜死亡在黑色素瘤中的作用仍然未知。背景介绍今天小编继续为大家带来铜死亡相关基因的肿瘤分型纯生信思路，文章于今年6月28日刚刚发表在Frontiers i  n Pharmacology上，影响因子5.9分，题目为  Comprehensive Analysis of Cuproptosis-Related Genes in Immune Infiltration and Prognosis in Melanoma。数据介绍从TCGA数据集 获取470名黑色素瘤患者的 RNA表达谱。正常组织样本来自 GTEx ( https://www.gtexportal.org/home/datasets )。验证集来自GEO的GSE100050和GSE114445 数据集。     结果解析 01、铜死亡相关基因在肿瘤和正常样本中的表达先前研究鉴定了12个基因（FDX1、LIAS、LIPT1、DLD、DLAT、PDHA1、PDHB、MTF1、GLS、CDKN2A、S LC31A1 和 ATP7B）与铜死亡有关。所有这12个基因都在黑色素瘤和正常活检组织之间差异表达（图1A，B）。图1在这些差异表达基因中，11 个基因（FDX1、LIAS、LIPT1、DLD、DLAT、PDHA1、MTF1、GLS、CDKN2A、SLC31A1 和 ATP7B）在黑色素瘤中上调，一个基因（PDHB）在黑色素瘤中下调 。相关性分析和预后分析相结合表明，大多数铜死亡相关基因的表达呈正相关，其中三个基因（LIPT1、PDHA1和SLC31A1）在黑色素瘤中具有预后价值（ 图1C ）。 02、铜死亡相关基因进行分型预后  使用Consensus Cluster Plus包对TCGA的470名黑色素瘤患者进行聚类。选择最佳聚类稳定性为k = 2（图2A）。因此，将黑色素瘤患者分为两个亚组，即cluster1（铜死亡相关基因高表达组，n = 35）和cluster2（铜死亡相关基因低表达组，n= 435)。共11个铜死亡相关基因（FDX1、LIAS、LIPT1、DLD、DLAT、PDHA1、PDHB、MTF1、GLS、SLC31A1和ATP7B）在cluster2中的表达高于cluster1，而CDKN2A没有差异表达（图2B）。与cluster1相比，未发现cluster2中的铜死亡相关基因表达较低。在cluster1和2之间发现了4851个差异表达基因。与cluster1相比，4602个基因上调，249个基因下调（图 2C）。图2对两个上调基因簇的KEGG富集分析发现，基因主要富集在p53信号通路、细胞周期、细胞衰老、自噬-动物等（图2D）。GO富集分析集中在一些分子过程的富集，包括对DNA损伤刺激反应的调节、DNA损伤检查点、DNA完整性检查点、细胞周期检查点等（图2E）。此外，这些上调基因的GSVA分析发现了多种途径的富集，例如蛋白质分泌、PI3K/AKT/mTOR信号、KRAS信号、p53途径等（图 2F）。综上，铜死亡相关基因可能通过调节免疫相关和细胞死亡相关的分子过程和途径来抑制黑色素瘤的进展。03、LIPT1是黑色素瘤患者的潜在biomarker作者选择了LIPT1进一步探索其在黑色素瘤发展中的作用。 作者分析了LIPT1在16个黑色素瘤和6个正常组织 (GSE114445) 、6个黑色素瘤和6个正常组织 (GSE100050) 中的表达，发现LIPT1的mRNA水平在黑色素瘤中显著高于正常组织（图3A）。作者接下来比较了从人类蛋白质图谱数据库下载的黑色素瘤和正常组织中的LIPT1蛋白水平，发现与正常组织相比，黑色素瘤组织中的 LIPT1 蛋白水平显著上调（ 图3B ）。这些发现表明LIPT1可能有助于黑色素瘤的发展。图3根据LIPT1的表达将黑色素瘤患者分为两个亚组，即LIPT1高表达组和 LIPT1低表达组。与LIPT1低表达组相比，在LIPT1高表达组中鉴定出 2174个上调基因和145个下调基因（图3C，D)。KEGG富集分析揭示了一些与细胞死亡和免疫反应相关的通路，如PI3K-AKT信号通路、寿命调节通路、细胞衰老、细胞周期等（图3E )。GO富集表明了一些分子过程（图3F）。GSVA分析表明在缺氧、糖酵解、PI3K/AKT/mTOR信号、KRAS信号、p53途径、细胞凋亡、血管生成、干扰素-α 反应、干扰素-γ 反应、IL6/JAK/STAT3信号、TNFα 信号通过NFKB、IL2/STAT5信号、补体、炎症反应等富集，即参与代谢、细胞死亡和免疫反应（图3G）。04、LIPT1在黑色素瘤患者中的预后  作者评估了LIPT1上调在黑色素瘤中的预后价值。与LIPT1表达较低的患者相比，表达较高的黑色素瘤患者的总生存期更长（图4A）。单变量cox模型表明 LIPT1表达 (HR = 0.75, P = 0.00389)、年龄 (HR = 1.02, P < 0.0001) 和TNM 分期 (HR = 1.38, P < 0.0001) 与总生存期相关 (图4B）。多变量分析表明，LIPT1表达是预测黑色素瘤患者进展的独立因素（HR = 0.64，P = 0.00077，图4C）。图405、LIPT1与ICI治疗和免疫浸润  ICIs治疗是黑色素瘤患者最重要的疗法之一，因为ICI可以提高黑色素瘤患者的总体生存率和客观反应率。PD-L1是预测对ICI反应的重要标志物。为了研究PD-L1的表达与铜死亡相关基因之间的关系，作者探讨了PD-L1在cluster1（铜死亡基因低表达）和cluster2（高表达）中的表达。发现在铜死亡相关基因表达较高的亚组中发现PD-L1的较高表达，PD-L1表达与一些铜死亡相关基因（CDKN2A、FDX1、LIPT1和MTF1）呈正相关，但与其他铜死亡相关基因（ATP7B、DLST和PDHA1）呈负相关。图5使用Spearman相关性分析证实了这470名黑色素瘤患者的LIPT1和PD-L1表达之间的关系，并验证了LIPT1和PD-L1表达之间的正相关（P = 0.001，Spearman = 0.15，图5A）。随后，作者评估了这些黑色素瘤患者中LIPT1表达与免疫细胞浸润之间的相关性。根据LIPT1的表达，将患者分为两个亚组（LIPT1-high和LIPT-low）。在两亚组组之间发现了一些免疫细胞的差异浸润。与LIPT1-low组相比，CD4+记忆T细胞在高表达组浸润较高，而CD8+的浸润T 细胞、调节性T细胞 (Tregs)、活化的NK细胞、M0巨噬细胞、中性粒细胞在LIPT1高组中较低（图5B）。06、不同LIPT1亚组患者接受免疫治疗后的预后  作者评估了LIPT1高表达组在接受免疫治疗的黑色素瘤患者中的预后价值。与LIPT1低表达组相比，LIPT1高表达组有更多患者存活（图5D）。LIPT1高表达组显示出比LIPT1低表达组更长的总生存期（图5E）。随后，通过ROC曲线分析评估了LIPT1预测接受免疫治疗的黑色素瘤患者预后的效率，预测3 年、5年和10年生存率的曲线下面积 (AUC) 值分别为0.743、0.736和0.59（图5F）。综上，LIPT1的高表达可能是免疫治疗后黑色素瘤预后良好的指标。小编总结 本文前一半内容是使用铜死亡相关基因作为signature进行肿瘤分型，后一半内容重点讨论了关键基因LIPT1的表达、预后、免疫浸润和免疫治疗效果。我们可以延续这个思路在其他肿瘤类型中尝试分析！