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肿瘤坏死因子(TNF)家族在免疫和非免疫细胞活化、增殖、凋亡和分化过程中起着至关重要的作用。在本项研究中，作者从TCGA和GEO数据库下载了头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的转录组数据，利用无监督聚类方法识别不同的TNF模式，确定了2种具有不同临床和免疫特征的亚型，并基于TNF家族基因的表达构建了一个风险评分系统。结果显示，风险评分可作为HNSCC总生存期、临床特征和免疫细胞浸润的可靠预测指标，有希望作为HNSCC免疫治疗的有价值的生物标志物。

发表杂志：Front Immunol.

影响因子：7.561

该文章属于基因集的单肿瘤分型，关于肿瘤分型我们也解读过很多文章

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研究背景

头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)是全球最常见的恶性肿瘤之一，是一种异质性疾病。通常，HNSCC被认为是一种免疫抑制性疾病，其特征在于肿瘤免疫微环境异常。两种免疫检查点抑制剂帕博利珠单抗和纳武单抗已被FDA批准用于治疗晚期HNSCC，但只有少数HNSCC患者受益于免疫治疗。因此，迫切需要确定可靠的分子生物标志物用于HNSCC免疫疗法的风险分层和预测治疗。

TNF家族在HNSCC中的多组学分析

①使用TCGA HNSCC队列分析46种TNF家族蛋白的多组学特征。

结果：

下图A：TCGA HNSCC队列中46种TNF家族蛋白的突变频率。

下图B：TNF家族蛋白之间的PPI相互作用网络。

下图C：箱线图显示TCGA HNSCC队列中肿瘤和正常组织之间46种TNF家族蛋白的表达。

TNF家族在HNSCC中的免疫相关性和预后价值

①分析TCGA HNSCC队列中46种TNF家族蛋白与23种免疫细胞表达之间的关联。

②单变量Cox回归分析46种TNF家族蛋白与HNSCC患者总生存期之间的关联。

结果：

下图A：TCGA HNSCC队列中46种TNF家族蛋白与免疫细胞之间的相关热图。橙色表示正相关；蓝色表示负相关。

下图B：单变量Cox回归分析发现17种蛋白质与HNSCC患者的总生存期显著相关。其中只有TNFRSF12A、EDA、LTBR和EDA2R可以预测不良预后。

TCGA HNSCC队列中的TNF亚型

①基于TCGA HNSCC队列中46个TNF家族成员的表达进行无监督聚类和主成分分析（PCA）生成2种TNF亚型(A和B)。

结果：

下图A：46种TNF/TNFR蛋白表达的PCA以区分TCGA HSNCC队列中的2种TNF/TNRER亚型。

下图B：TCGA HNSCC队列中2种TNF亚型的Kaplan-Meier生存分析。

下图C：TCGA HNSCC队列中46种TNF家族蛋白的无监督聚类。红色代表高表达，蓝色代表低表达。

下图D-G：TP53、HPV-16、HPV和EGFR分别在2种TNF亚型中的条形图。

下图H：TNF亚型A和B中46种TNF家族蛋白的相对表达。

TNF A型和B型的差异免疫特征分析

①确定TNF亚型A和B之间的差异表达基因(DEG)。

②对TNF亚型A和B之间的DEG进行基因集富集分析（GSEA）。

③通过ssGSEA方法估计2种亚型中免疫细胞的相对丰度和免疫特征富集评分。

④分析免疫检查点分子在2种TNF亚型中的表达。

结果：

下图A-B：TNF亚型差异表达基因的GO和KEGG富集分析结果。

下图C：TNF亚型中23种免疫细胞的浸润程度。

下图D：TNF亚型中17个免疫相关特征的相对富集评分。

TNF相关基因亚型的临床和转录组学分析

①对差异表达基因(DEG)进行单变量Cox回归分析证明177个基因具有预后价值。

②基于这177个差异基因表达的无监督聚类分析也将HNSCC患者分为2个TNF基因亚型。

③对TNF基因亚型进行生存分析和免疫相关性分析。

结果：

下图A：TCGA HNSCC队列中177个TNF相关基因的无监督聚类。红色代表高表达，蓝色代表低表达。

下图B：TCGA HNSCC队列中2种TNF基因亚型的Kaplan-Meier生存分析。

下图C：TNF基因亚型A和B中23种免疫细胞浸润和免疫相关特征的相对富集评分。

风险评分的构建及其临床价值

①构建了一个基于177个TNF相关特征基因的风险评分系统。

结果：

下图A：TCGA HNSCC队列中高低风险评分组的Kaplan-Meier生存分析。

下图B：TCGA HNSCC队列中风险评分与各种临床特征之间关系的条形图。

下图C：TNF亚型A和B中风险评分的箱线图。

下图D：TNF基因亚型A和B中风险评分的箱线图。

下图E：描述TNF亚型、TNF基因亚型、TP53状态和风险评分组之间关系的冲积图。TNF亚型/基因亚型A与低TP53突变频率和低风险评分相关。

下图F：GSE65858队列中高风险和低风险评分组的Kaplan-Meier生存分析。

下图G：GSE41613队列中高和低风险评分组的Kaplan-Meier生存分析。

小结：

在这项研究中，作者通过对46个TNF家族成员的表达进行聚类，系统地评估了HNSCC患者的TNF家族模式和肿瘤免疫微环境特征，在HNSCC中确定了2种具有不同临床和免疫特征的亚型，并基于TNF家族基因的表达谱构建了一个风险评分系统。该风险评分可作为HNSCC总生存期、临床特征和免疫细胞浸润的可靠预测指标，有可能被用作HNSCC免疫治疗的有价值的生物标志物。

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