肿瘤微环境基因特征划分肺腺癌的新免疫和基质亚组分类
摘要：肿瘤微环境对肿瘤发生和转移具有复杂影响，但对肿瘤微环境中分子和细胞特征与临床预后和免疫治疗反应之间的关系仍缺乏全面的理解。本研究利用生物信息学和机器学习中的特征值分解和提取算法，如非负矩阵分解和多任务学习，将肿瘤微环境的免疫和基质(非免疫)特征进行整合，以识别肺腺癌新的亚型。根据新的特征标志物对免疫和基质的激活，将肿瘤分为4个组。这4个组具有不同的突变谱，分子和细胞特征以及预后，在包含1551名患者的6个独立数据集中进行了验证。高免疫和低基质激活组与高免疫细胞浸润、高免疫竞争力、低成纤维细胞、内皮细胞、胶原蛋白、层粘膜、肿瘤突变负担以及更好的总生存率相关联。我们开发了一种基于肿瘤微环境的新模型，即PMBT(基于肿瘤微环境的预测模型)，PMBT显示了预测总体生存率和免疫治疗反应的价值。
作者：Zihang Zeng, Jiali Li, Nannan Zhang, Xueping Jiang, Yanping Gao, Liexi Xu, Xingyu Liu, Jiarui Chen, Yuke Gao, Linzhi Han, Jiangbo Ren, Yan Gong, Conghua Xie
论文ID：1905.03978
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2019-05-13