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Deconvolving clinically relevant cellular immune crosstalk from bulk gene expression using CODEFACS and LIRICS
bioRxiv - Bioinformatics Pub Date : 2021-05-28 , DOI: 10.1101/2021.01.20.427515 Kun Wang , Sushant Patkar , Joo Sang Lee , E. Michael Gertz , Welles Robinson , Fiorella Schischlik , David R. Crawford , Alejandro A. Schäffer , Eytan Ruppin
bioRxiv - Bioinformatics Pub Date : 2021-05-28 , DOI: 10.1101/2021.01.20.427515 Kun Wang , Sushant Patkar , Joo Sang Lee , E. Michael Gertz , Welles Robinson , Fiorella Schischlik , David R. Crawford , Alejandro A. Schäffer , Eytan Ruppin
The tumor microenvironment (TME) is a complex mixture of cell types whose interactions affect tumor growth and clinical outcome. To discover such interactions, we developed CODEFACS (COnfident DEconvolution For All Cell Subsets), a tool deconvolving cell-type-specific gene expression in each sample from bulk expression, and LIRICS (LIgand Receptor Interactions between Cell Subsets), a statistical framework prioritizing clinically relevant ligand-receptor interactions between cell types from the deconvolved data. We first demonstrate the superiority of CODEFACS versus the state-of-the-art deconvolution method, CIBERSORTx. Second, analyzing the TCGA, we uncover cell-type-specific interactions of mismatch-repair-deficient tumors that are associated with their higher anti-PD1response rates, including specific T-cell co-stimulating interactions that enhance immunotherapy response independently of the tumors mutation burden levels. Finally, we identify a subset of ligand-receptor interactions in the melanoma TME that predict patient response to anti-PD1 therapy better than recently published transcriptomics-based methods.
中文翻译:
使用 CODEFACS 和 LIRICS 从大量基因表达中解卷积临床相关的细胞免疫串扰
肿瘤微环境 (TME) 是一种复杂的细胞类型混合物,其相互作用会影响肿瘤生长和临床结果。为了发现这种相互作用,我们开发了 CODEFACS(所有细胞子集的 COnfident DEconvolution),这是一种从批量表达中解卷积每个样本中细胞类型特异性基因表达的工具,以及 LIRICS(细胞子集之间的 LIgand 受体相互作用),这是一个优先考虑临床的统计框架来自去卷积数据的细胞类型之间的相关配体-受体相互作用。我们首先证明了 CODEFACS 相对于最先进的反卷积方法 CIBERSORTx 的优越性。其次,分析 TCGA,我们发现错配修复缺陷肿瘤的细胞类型特异性相互作用,这些相互作用与其较高的抗 PD1 反应率相关,包括特定的 T 细胞共刺激相互作用,可以独立于肿瘤突变负荷水平增强免疫治疗反应。最后,我们确定了黑色素瘤 TME 中配体-受体相互作用的一个子集,它们比最近发表的基于转录组学的方法更好地预测了患者对抗 PD1 治疗的反应。
更新日期:2021-05-30
中文翻译:
使用 CODEFACS 和 LIRICS 从大量基因表达中解卷积临床相关的细胞免疫串扰
肿瘤微环境 (TME) 是一种复杂的细胞类型混合物,其相互作用会影响肿瘤生长和临床结果。为了发现这种相互作用,我们开发了 CODEFACS(所有细胞子集的 COnfident DEconvolution),这是一种从批量表达中解卷积每个样本中细胞类型特异性基因表达的工具,以及 LIRICS(细胞子集之间的 LIgand 受体相互作用),这是一个优先考虑临床的统计框架来自去卷积数据的细胞类型之间的相关配体-受体相互作用。我们首先证明了 CODEFACS 相对于最先进的反卷积方法 CIBERSORTx 的优越性。其次,分析 TCGA,我们发现错配修复缺陷肿瘤的细胞类型特异性相互作用,这些相互作用与其较高的抗 PD1 反应率相关,包括特定的 T 细胞共刺激相互作用,可以独立于肿瘤突变负荷水平增强免疫治疗反应。最后,我们确定了黑色素瘤 TME 中配体-受体相互作用的一个子集,它们比最近发表的基于转录组学的方法更好地预测了患者对抗 PD1 治疗的反应。