【Nature子刊】中南大学王诗翔团队：使用UCSCXenaShiny促进综合和个性化的肿瘤组学分析

2024年9月28日，中南大学生命科学学院王诗翔团队在期刊《Communications Biology》上发表了题为“Facilitating integrative and personalized oncology omics analysis with UCSCXenaShiny”的研究论文。UCSCXenaShiny v2代表了团队不断努力利用和整合癌症组学数据集，以推进精准肿瘤学的新里程碑。UCSCXenaShiny v2是开源的，可在GitHub、CRAN、Conda和Docker容器上作为R包访问，同时作为Shiny Web应用程序提供。

https://www.nature.com/articles/s42003-024-06891-2

研究介绍

01

UCSC Xena（https://xena.ucsc.edu/)用作存储库，其中包含来自著名癌症研究项目（如癌症基因组图谱 TCGA）的多组学和表型数据集、全基因组泛癌分析 （PCAWG）和癌细胞系百科全书 （CCLE）（统称为TPC），以及来自各种独立研究实体的贡献。该平台通过涵盖50多种不同癌症类型的15,00+数据集 （https://xenabrowser.net/datapages/）的大量集合，来识别新出现的癌症模式并验证生物学发现。

团队在这项研究中，介绍UCSCXenaShiny v2，这是一项重大更新，通过多维癌症组学分析、自定义样本操作、增强的分析功能和UI，以及专注于癌症药物基因组学的附加功能，为用户提供深入的见解。

研究进展

02

TPC管线案例研究

团队提供了一个简洁的案例研究，使用TPC管线分析了在免疫浸润升高的情况下，常见信号通路对胃癌总生存期的影响。团队发现了几种在肿瘤微环境中的特定免疫条件下，显示出显著预后影响的途径。例如，与较低的浸润（对数秩检验：P=0.68）相比，MAPK（丝裂原活化蛋白激酶）通路与CD4 T细胞较高的胃癌亚群中较差的生存率相关（Cox回归：P=0.0070，HR=1.86）。CD4 T细胞丰度，本身不能对STAD患者进行分层（对数秩检验：P=0.78）。STAD显示出最高的生存风险。IFNG和FOXP3表达在CD4 T细胞低水平浸润过程中，均与MAPK通路呈正相关。IFNG与具有高水平CD4 T细胞的肿瘤样本中的通路，呈负相关；而与FOXP3没有关联。

TPC相关性和比较分析管线的演示。

增加药物基因组学分析

除了利用UCSC Xena资源外，团队还汇编了来自6个著名药物基因组学项目（GDSC1和GDSC2）的大量数据集CTRP1和CTRP215，专注于检查癌细胞系对各种化学试剂的敏感性。该汇编共包括2,123种化合物和1,276种细胞系。随后，团队开发了多种功能模块，来研究这一广泛的药物基因组学资源，整合了癌细胞系的多组学分析，包括基因表达、DNA甲基化、蛋白质表达、基因融合、基因突变和拷贝数变异。第1个模块，使用户能够比较特定药物的敏感性或不同类型癌细胞系的分子特性。例如，SNX-2112（HSP抑制剂）在3个数据集中的白血病和淋巴瘤细胞系中，表现出稳定且可复制的敏感性。第2个模块，全面概述了药物在各种癌细胞系中的表现。例如，“MAD&MEDIAN”图突出显示了蛋白激酶C抑制剂Sangivamycin在PRISM数据集中，表现出最有效和最一致的疗效。第3个模块，允许用户探索药物敏感性与细胞系组学特性之间的关系。ABCC3基因表达与YM-155（存活素抑制剂）敏感性之间，存在显著相关性。此外，在具有TP53突变的细胞系中，可以观察到更高的灵敏度，强调了基因改变对药物反应模式的影响。最后，第4个模块，专门用于研究跨多个数据集的缩放特征关联（例如，药物-特征对或特征-特征对）。用户可以通过对每个数据集中的药物-分子关联的统计评估，来识别与药物反应稳健相关的特定组学类型的候选分子（例如，拉帕替尼。）

KEGG通路免疫相关生存影响的案例研究。

研究结论

03

UCSCXenaShiny v2代表了泛癌组学分析的重大进步，克服了初始版本的许多限制，为研究人员提供了强大的精准癌症研究平台。未来，UCSCXenaShiny仍然致力于促进变革性的见解，在不断变化的癌症组学研究环境中，推动癌症生物学和治疗的进步。

参考资料：

1.Goldman, M. J. et al. Visualizing and interpreting cancer genomics data via the Xena platform. Nat. Biotechnol. 38, 675–678 (2020).

2.Weinstein, J. N. et al. The Cancer Genome Atlas Pan-Cancer analysis project. Nat. Genet. 45, 1113–1120 (2013).