2024年3月13日发(作者：)

448

上海交通大学学报（医学版）

JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY(MEDICALSCIENCE)

Vol.41No.4Apr.2021

论著·基础研究

基于TCGA数据库分析胃癌可变剪接与肿瘤免疫的关系

顾琦晟，张米粒，曹灿，李继坤

上海交通大学附属第一人民医院普外科，上海201620

［摘要］目的·

基于癌症基因组图谱数据库TCGA（TheCancerGenomeAtlas）探讨胃癌可变剪接与肿瘤免疫的关系。

方法·

下载

TCGA数据库中375例胃癌患者及32例配对癌旁正常组织的转录组、基因组数据和所有纳入研究的胃癌患者的临床信息，以及

Spliceseq数据库452例胃癌及配对癌旁样本的剪接百分比数据。在GEO（GeneExpressionOmnibus）数据库中下载包含192例胃癌患

者转录组芯片数据的数据集GSE15459。利用ConcensusClusterPlus包对样本的可变剪接数据进行分型，通过竞争性基因集测试算法

（CompetitiveGeneSetTestAccountingforInter-geneCorrelation，CAMERA）和基因集变异分析（GeneSetVariationAnalysis，GSVA）

对样本进行通路和基因集分析。采用CIBERSORT方法，通过反卷积分析胃癌样本的免疫微环境情况。

结果·

经过滤，纳入445例胃

癌及配对癌旁组织正常样本进行分析，共涉及4051个基因和8649个剪接事件。胃癌组织与癌旁正常组织相比，有大量异常剪接事件

发生。基于胃癌的不同可变剪接事件频率，将胃癌分为4个亚型。亚型间的T分期、M分期、患病年龄、Lauren分型、病理分期和组

织学分型等临床特征比较，差异均有统计学意义（P<0.05）。4个亚型各自有不同的肿瘤标志特征和微环境状态。亚型与特定剪接因

子的高表达有关（log

2

FC>1且FDR<0.05），且核心剪接因子的基因集表达与肿瘤的抗原提呈过程有潜在的重要关联（PearsonR=

0.44，P=0.000）。

结论·

胃癌可变剪接事件的变化和胃癌的临床表型与肿瘤微环境密切相关。剪接因子的表达水平主导可变剪接水

平的变化。剪接因子有望成为胃癌分型的标志物以及改善免疫治疗效果的重要靶点。

［关键词］

可变剪接；胃癌；生物信息学；肿瘤微环境；癌症基因组图谱

［DOI］

10.3969/.1674-8115.2021.04.006

［中图分类号］

R735.2

［文献标志码］

A

AssociationofalternativesplicingandtumorimmuneingastriccancerbasedonTCGAdataset

GUQi-sheng,ZHANGMi-li,CAOCan,LIJi-kun

DepartmentofGeneralSurgery,ShanghaiGeneralHospital,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai201620,China

[Abstract]Objective·ToinvestigatetheassociationofalternativesplicingandtumorimmuneingastriccancerbasedonTheCancerGenomeAtlas

(TCGA)s·Transcriptomicdata,genomicdataandcorrespondingclinicalinformationof375tumortissuesand32pairedadjacent

normaltissuest-spliced-inmatrixcontaining452gastriccancer

troarraytranscriptomicdataGSE15459including192gastriccancer

patientsweredownloadedfromGeneExpressionOmnibus(GEO).ConcensusClusterPluspackagewasusedforclassifyingthesamplesbasedonsplicing

itiveGeneSetTestAccountingforInter-geneCorrelation(CAMERA)andGeneSetVariationAnalysis(GSVA)wereusedtoapply

ORTwasusedtointerrogatetheconditionoftumormicroenvironmentofsamplesthroughdeconvolutionof

s·Fourhundredandforty-fivegastriccancertissuesandpairedadjacentnormaltissueswereincludedintothe

studyafterfiltering,ereaberrantsplicingeventsexistingingastriccancertissuescomparedto

triccancersamplescouldbedinical

characteristicslikeTstage,Mstage,age,Laurenclassification,pathologicalstageandhistologicalstageamongthe4subtypesweresignificantlydifferent

(P<0.05).Thetumorhallmarkcharacteristicsandcondhexpression

ofcertainsplicingfactorswereresponsibleforclusteringofthesubtypes(log

2

FC>1andFDR<0.05),andgenesetofcoresplicingfactorswasstrongly

correlatedtoantigenpresentationintumor(PearsonR=0.44,P=0.000).Conclusion·Thevariationofsplicingeventswascloselyrelatedtoclinical

sionofn

splicingfactorswereexpectedtobebiomarkersforclassificationofgastriccancer,andtargetsforimprovingtheefficacyofimmunotherapy.

[Keywords]alternativesplicing;gastriccancer;bioinformatics;tumormicroenvironment;TheCancerGenomeAtlas(TCGA)

胃癌是常见的恶性肿瘤之一。根据2018年全球癌症

统计数据，胃癌新发病例超过100万例，估计死亡病例

[基金项目]国家自然科学基金（81472236）。

[作者简介]顾琦晟(1994—)，男，硕士生；电子信箱：*************.cn。

[通信作者]李继坤，电子信箱：*****************。

[FundingInformation]NationalNaturalScienceFoundationofChina(81472236).

[CorrespondingAuthor]LIJi-kun,E-mail:*****************.

783000例；在所有癌症类型中，胃癌的发病率（5.7%）

和病死率（8.2%）分别居第五位和第三位

［1］

。虽然胃癌

JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY(MEDICALSCIENCE)

Vol.41No.4Apr.2021

顾琦晟，等

的早期诊断和整体治疗水平不断提高，但是进展期胃癌

的疗效仍不尽如人意。近年来，除了传统的手术治疗、

放射治疗、化学治疗，肿瘤免疫治疗也展现出了无限潜

力。以程序性死亡蛋白1（programmeddeath-1，PD-1）

单抗为首的肿瘤免疫检查点抑制剂对黑色素瘤、血液系

统肿瘤等非实体肿瘤显示出了极高的临床治疗活性

［2-3］

；

但是，对进展期胃癌的治疗效果较差，这与胃癌免疫逃

避的潜在机制有着密切关系

［4］

。因此，研究胃癌的免疫

逃避机制，找到增强胃癌免疫原性的方法，是现今进展

期胃癌免疫治疗方面亟待解决的一个问题。

可变剪接又称为选择性剪接，是一项精密、复杂的

转录后调控机制，是基因的mRNA前体转录所产生的

RNA外显子以多种方式通过RNA剪切进行重连的过程；

从而，单个mRNA可产生不同的蛋白质构体，是增加

mRNA复杂性和蛋白质多样性的原因之一

［5］

。研究

［6-7］

发现，在肿瘤的发生、发展过程中，伴随着基因的可变

剪接异常产生，其中不乏许多已经证实的癌基因和抑癌

基因的变化，并进一步推进肿瘤的发生、发展。

目前，有关胃癌可变剪接和肿瘤免疫浸润的关系尚待

深入研究。本研究旨在利用生物信息学方法，探讨胃癌中

的可变剪接情况，及其与胃癌表型、临床病理学因素以及

肿瘤免疫浸润的关系，为胃癌的免疫治疗提供新的思路。

1资料与方法

1.1数据采集

在TCGA（TheCancerGenomeAtlas）数据库中下载

375例胃癌患者及32例配对癌旁正常组织的转录组、基

因组数据和所有纳入研究的胃癌患者的临床信息。在

SpliceSeq数据库中下载与TCGA的胃癌样本相对应的样

本剪接百分比（percent-splicedin，PSI）矩阵，纳入具有

PSI值的样本占比<75%的剪接事件，共包含48141个剪

接事件以及415例胃癌组织和37例配对癌旁正常组织样

本，以备后续分析

［8］

。在GEO（GeneExpression

Omnibus）数据库中下载包含192例胃癌患者转录组芯片

数据的数据集GSE15459

［9］

。

1.2数据分析及统计学处理

1.2.1胃癌样本可变剪接数据的主成分分析利用

missMDA包，基于EM-PCA（ExpectationMaximization

AlgorithmforPrincipalComponentAnalysis）算法对参数

求极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE），

对缺失数据进行插补

［10］

。利用FactoMineR包对数据进行

基于TCGA数据库分析胃癌可变剪接与肿瘤免疫的关系

449

PCA降维分析，利用ggbiplot和factoextra包对PCA数据

进行可视化

［11］

。

1.2.2利用一致性聚类方法对胃癌样本的可变剪接进行无

监督聚类利用ConsensusClusterPlus包的一致性聚类方法

对PSI矩阵进行k-中心点聚类（k-medoid），聚类值k取2~10，

根据聚类效果选择具有较高聚类稳定性的k值

［12］

。

1.2.3基因集通路富集分析使用limma包的竞争性基

因集测试算法（CompetitiveGeneSetTestAccountingfor

Inter-geneCorrelation，CAMERA），以分子特征数据库

MolecularSignaturesDatabase，MsigDB）的Hallmark基

因集为功能基因集，分析相关样本集与其他样本的差异，

分析与该样本集密切相关的通路

［13-14］

。错误发现率

falsediscoveryrate，FDR）<0.05表示差异有统计学意

义。利用GSVA包的基因集变异分析（GeneSetVariation

Analysis，GSVA）方法，将基因在不同样品间的表达水

平矩阵转化为基因集在样品间的表达水平矩阵，从而分

析该基因集表达水平在各个样本间的差异

［15］

。

1.2.4可变剪接相关基因的筛选对404个经实验确认

的剪接相关因子与胃癌可变剪接事件变化的关系进行研

究

［16］

。根据基因的表达水平，以中位数为界，分为高表

达组和低表达组，利用limma包进行剪接事件的差异分

析。以logFC>0.3且BH法修正后P值<0.05的差异可变

剪接事件作为潜在受剪接因子表达水平影响的事件，筛

选影响超过20%总剪接事件且相对mRNA平均表达水平

>4的基因，作为胃癌中潜在调控可变剪接的剪接因子。

1.2.5与胃癌免疫微环境浸润的关系分析利用

CIBERSORT方法和LM22免疫细胞特征矩阵，对胃癌免

疫细胞浸润丰度情况进行反卷积分析

［17］

。从美国国家肿瘤

研究所基因数据库（NationalCancerInstituteGenomic

DataCommons）获取TCGA胃癌样本的肿瘤免疫相关特

征数据

［18］

。

1.3统计学分析

采用R3.6.2软件进行统计学分析。定性资料的比较

采用Kruskal-WallisH检验；定量资料以x±s表示，采用

ANOVA检验进行比较。P<0.05表示差异有统计学意义。

2结果

2.1胃癌可变剪接的整体情况

提取SpliceSeq的初始矩阵，内含48141个剪接事件

和452例样本。制定严格的过滤标准，将有效值占比

>90%且PSI标准差>0.1的事件纳入后续研究，同时排除

上海交通大学学报（医学版），2021，41（4）

（

（

450

上海交通大学学报（医学版）

2021,41（4）

有效值占比<80%的样本7例（图1A、1B）。经过滤，获

得8649个剪接事件和445例样本，其中肿瘤样本409例，

癌旁正常组织样本36例。

通过观察4051个基因和相关8649个剪接事件的大

体分布情况，发现平均每个mRNA具有超过2种不同形

式的剪接变化，其中外显子跳跃（exonskipping，ES）、

可变初始外显子（alternatepromoter，AP）和可变终末外

显子（alternateterminator，AT）是胃癌中最常见的剪接

类型，5′端和3′端可变剪接、内含子保留事件相对较少，

互斥外显子事件最少（图1C、1D）。

Note：pesof

ationoffrequencyofsplicingeventsinTCGA-STADandsplicingtypes.

图1TCGA中胃癌可变剪切概况

Fig1OverviewofalternativesplicingofgastriccancerinTCGA

2.2胃癌的可变剪接和主成分分析及聚类分析

使用EM-PCA算法对剪接事件进行缺失值插补后，

在PC2水平区分（图3C）。C3与癌旁正常组织的分布距

离较大，提示该聚类簇包含的样本具有较为显著的肿瘤

相关异常剪接发生。

如表1所示，通过比较4个亚组之间患者年龄、TMN

分期、病理分期、组织学分期、Lauren分型、性别、种

族等临床特征，发现可变剪接的亚型与淋巴结转移分期、

性别无关，而与其他临床特征有较大的关系。其中C3型

患者平均患病年龄偏大、远处转移可能更高、美国癌症

联合委员会（AmericanJointCommitteeonCancer，

AJCC）分期相对较差；而C4型患者患病年龄较小，肿

瘤浸润相对更深，多表现为弥漫性胃癌，组织学多表现

为G3低分化。

Vol.41No.4Apr.2021

通过主成分分析降维。利用碎石图展示剪接事件的主成

分对剪接全景的贡献度，其中PC1（主成分1）作为最重

要的主成分，解释了剪接全景10.7%的方差值（图2A）。

通过PCA图发现PC1可以明显区别肿瘤组织与癌旁正常

组织（Wilcoxtest，P<0.01），提示肿瘤与癌旁正常组织

中存在许多有显著差异的剪接事件（图2B、2C）。

利用ConsensusClusterPlus包对剪接事件矩阵进行无

监督聚类（图3A、3B）。基于一致性矩阵和Delta区域结

果，认为k=4时稳定性较佳，且能够减少过拟合效应。聚

类簇C3、C1、C2+C4在PC1水平明显区分，而C2和C4

JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY(MEDICALSCIENCE)

顾琦晟，等

基于TCGA数据库分析胃癌可变剪接与肿瘤免疫的关系

451

Note：lotshowsthedistributionofsplicingeventsafterdimensionreductionbyPCA.

tofPC1valuebetweentumortissuesandadjacentnormaltissues.

图2通过PCA对可变剪接事件进行降维分析

Fig2DimensionalreductionanalysisofalternativesplicingeventsbyusingPCA

Note：lotofPSImatrixgroupedbythe4

subtypesbasedonconsensusclustering.

图3根据可变剪接事件对胃癌样本进行一致性聚类分析

Fig3Consensusclusteringofgastriccancersamplesbasedonalternativesplicingevents

上海交通大学学报（医学版），2021，41（4）

452

表1

Tab1

上海交通大学学报（医学版）

2021,41（4）

基于可变剪接分类的4种亚型胃癌患者的临床资料比较

Comparisonofclinicalinformationofpatientsamongthe4subtypesofgastriccancerbasedonalternativesplicingclassification

ItemC1（n=199）

65.74±10.69

C2（n=144）

66.2±10.20

C3（n=31）

71.13±9.87

C4（n=35）

59.51±10.47

Pvalue

0.000

0.020

181（96.3）

7（3.7）

125（91.2）

12（8.8）

24（82.8）

5（17.2）

33（97.1）

1（2.9）

0.007

18（9.0）

30（15.1）

97（48.7）

54（27.1）

3（2.1）

41（29.3）

59（42.1）

37（26.4）

1（3.8）

9（34.6）

8（30.8）

8（30.8）

0（0）

8（22.9）

14（40.0）

13（37.1）

0.636

59（30.4）

50（25.8）

43（22.2）

42（21.6）

47（33.8）

44（31.7）

22（15.8）

26（18.7）

6（25.0）

10（41.7）

5（20.8）

3（12.5）

10（30.3）

7（21.2）

8（24.2）

8（24.2）

0.000

30（15.5）

55（28.5）

95（49.2）

13（6.7）

19（14.0）

51（37.5）

49（36.0）

17（12.5）

5（22.7）

4（18.2）

4（18.2）

9（40.9）

3（8.8）

12（35.3）

18（52.9）

1（2.9）

0.000

36（25.0）

108（75.0）

16（23.9）

51（76.1）

3（23.1）

10（76.9）

21（77.8）

6（22.2）

0.000

6（3.1）

87（44.8）

101（52.1）

2（1.4）

51（35.7）

90（62.9）

2（6.5）

9（29.0）

20（64.5）

1（3.1）

1（3.1）

30（93.8）

0.186

60（30.2）

139（69.8）

54（37.5）

90（62.5）

14（45.2）

17（54.8）

15（42.9）

20（57.1）

0.045

55（30.1）

9（4.9）

119（65.0）

21（17.2）

3（2.5）

98（80.3）

1（7.7）

0（0）

12（92.3）

9（25.7）

0（0）

26（74.3）

13.7

0

2.2

38.6

5.9

4.5

2.2

Missingdata/%

1.2

5.1

MeanageatInitialpathologicaldiagnosis/year

Mstage/n（%）

M0

M1

Tstage/n（%）

T1

T2

T3

T4

Nstage/n（%）

N0

N1

N2

N3

AJCCpathologicalstage/n（%）

Ⅰ

Ⅱ

Ⅲ

Ⅳ

Laurenclassification/n（%）

Diffuse

Intestinal

Histologicalgrade/n（%）

G1

G2

G3

Gender/n（%）

Female

Male

Race/n（%）

Asian

Black

White

2.3胃癌的可变剪接亚型与肿瘤标志特征和免疫微环境

的关系

对4种可变剪接亚型基于包含50个主要生物活动类型

弱，而C4型肿瘤的增殖速度较其他类型更慢（图4）。

如图5所示，结合TCGA泛癌免疫全景研究结果，探

索了可变剪接亚型和一些肿瘤特征的关系。结果显示，

C2型与C4型的基质比率、淋巴细胞比率和转化生长因

子-β（transforminggrowthfactor-β，TGF-β）应答的特征

较强；C1型的巨噬细胞调节水平较低；C3型的肿瘤浸润

性淋巴细胞（tumorinfiltratingleukocyte，TIL）区域比例

较低；C4型的增殖、创伤修复、突变水平较低，而淋巴

细胞浸润等相对较高。

的MSigDB的标志基因集（HallmarkGeneSet）分别进行

CAMERA分析，结果显示C1型的上皮-间质转化（epithelial-

mesenchymaltransition，EMT）通路显著下调；C2型的EMT

通路相对上调；C3型蛋白分泌通路相对上调；C4型的细胞

周期相关E2F目标基因显著下调。该结果提示4种亚型的肿

瘤生物学特性各不相同，C1型肿瘤的侵袭转移能力相对较

JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY(MEDICALSCIENCE)

Vol.41No.4Apr.2021

顾琦晟，等

基于TCGA数据库分析胃癌可变剪接与肿瘤免疫的关系

453

Note：nsecretiongenesetupregulatedinC3typesamples.

cle-relatedtargetsofE2FdownregulatedinC4typesamples.

图4标志基因集在4个可变剪接亚型中的最显著相关通路

Fig4Themostsignificantlyrelatedpathwaysofhallmarkgenesetinthe4subtypesbasedonsplicingevents

基于22种免疫细胞的签名矩阵，利用CIBERSORT

对TCGA的转录组数据进行反卷积，得到胃癌组织各免

疫细胞组分的比例，并通过归一化去除肿瘤纯度带来的

影响，比较各个亚型间免疫细胞组分的差异。如图6所

示，可变剪接亚型间的肿瘤微环境组分差异明显。C1型

的M2型巨噬细胞丰度较低；C3型的自然杀伤（natural

killer，NK）细胞几乎完全处于静息状态，调节性T细胞

丰度极低，T细胞受体（Tcellreceptor，TCR）香农指数

较低，而有相对高水平的活化记忆性T细胞和M2型巨噬

细胞；C4型活化NK细胞、肥大细胞丰度较高，TCR香

农指数相对最高。

2.4胃癌的可变剪接情况与剪接因子表达水平的关联

如图7A所示，对胃癌的剪接因子mRNA表达数据进

行了PCA降维，发现胃癌的4个亚型聚集效果良好，提

示剪接因子的表达水平变化是影响可变剪接事件发生的

主要因素。如图7B所示，绝大多数剪接因子的高表达与

PC1水平的降低相关，而CELF2

、

QKI

、

RBMS1等基因的

表达模式和其他剪接因子相反，一定程度上起到拮抗异

常可变剪接事件发生的作用。

上海交通大学学报（医学版），2021，41（4）

454

上海交通大学学报（医学版）

图5可变剪接亚型与肿瘤特征的关系

Fig5Associationofsubtypesbasedonsplicingeventsandtumorcharacteristics

JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY(MEDICALSCIENCE)

2021,41（4）

Vol.41No.4Apr.2021

顾琦晟，等

图6可变剪接亚型与肿瘤微环境的关系

Fig6Associationofsubtypesbasedonsplicingeventsandtumormicroenvironment

基于TCGA数据库分析胃癌可变剪接与肿瘤免疫的关系

455

上海交通大学学报（医学版），2021，41（4）

456

上海交通大学学报（医学版）

2021,41（4）

HLA-C共18个基因是明确的抗原提呈细胞相关基因，采

用其作为基因集分析胃癌样本的抗原提呈水平

［19］

。

Note：tshowstheclusteringofsamplesgroupedbysubtypesbasedon

iable

plotshowsthecontributionofmainsplicingfactorsinPC1andPC2.

图7通过PCA分析可变剪接亚型与剪接因子的关系

Fig7AssociationofsubtypesbasedonsplicingeventsandsplicingfactorsusingPCA

通过差异基因分析对剪接因子进行研究，筛选

log

2

FC>1且FDR<0.05的差异表达剪接因子。结果显示

C1型与RBM25

、

SREK1的上调关系密切，且受到众多剪

接因子的共同影响；C2型与RAVER1

、

RBM42

、

ALYREF

等基因上调相关；C3型与TIA1

、

DDX39B

、

PAXBP1等基

因高表达相关；C4型与QKI

、

CELF2

、

RBMS1

等

基因的

高表达相关（图8）。

2.5胃癌的剪接因子表达水平与肿瘤抗原提呈水平的关系

选择图8中陈列的所有剪接因子基因作为样本的剪接

因子签名。此外，PSMB5

、

PSMB6

、

PSMB7

、

PSMB8

、

PSMB9

、

PSMB10

、

TAP1

、

TAP2

、

ERAP1

、

ERAP2

、

CANX

、

CALR

、

PDIA3

、

TAPBP

、

B2M

、

HLA-A

、

HLA-B

、

图8可变剪接亚型与主要剪接因子中位值表达水平的归一化后热图

Fig8Mediannormalizedexpressionlevelofsplicingfactorsinthe4subtypes

basedonsplicingevents

利用上述剪接因子基因集和抗原提呈相关基因集，

采用GSVA分别对样本进行评分，随后进行相关性分析，

以Pearson相关系数表示其相关性。结果显示（图9）：剪

接因子基因集和抗原提呈相关基因具有明显的相关性

（PearsonR=0.44，P=0.000）。利用GEO数据库中包含

192例胃癌转录组芯片数据的队列GSE15459进行验证，

结果与TCGA胃癌数据一致，提示剪接因子家族的表达

对肿瘤的抗原提呈过程有重要的潜在作用。

JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY(MEDICALSCIENCE)

Vol.41No.4Apr.2021

顾琦晟，等

基于TCGA数据库分析胃癌可变剪接与肿瘤免疫的关系

457

Note：15459gastriccancersamples.

图9胃癌剪接因子基因表达特征与抗原提呈基因表达特征的关系

Fig9Scatterplotsofgeneexpressionsignaturesbetweenantigenpresentationandsplicingfactors

3讨论

可变剪接过程在正常机体中受到严密的调控，剪接

胞等免疫抑制细胞的高丰度可能诱导了T细胞无能，使

得高丰度的CD8

+

T细胞无法完成肿瘤杀伤的功能。C3型

和C4型的抗原提呈水平较低，在C3型中与较低的TCR

多样性相关，而C4型与基因组稳定、体细胞突变较少有

关。总体上，4个亚型潜在的免疫逃避机制分别为：C1

型与低免疫浸润水平相关；C2型与高免疫抑制环境相关；

C3型表现为低抗原提呈水平；C4型的肿瘤免疫原性

较低。

此外，剪接因子对于可变剪接的分型起到了主导作

用。C2型和C3型肿瘤的主要剪接因子簇的表达明显互

斥。Mayeda等

［22］

证明了C3型剪接因子SRSF2和C2型剪

接因子hnRNPA1的拮抗关系，与本研究的结论相符。C1

型的上述2个剪接因子簇表达较为均衡，而C4型主要以

QKI

、

MBNL1

、

CELF2

、

RBFOX2等基因为主。有研

究

［23］

发现MBNL1和RBFOX2的下调影响了体细胞重编

程为多能干细胞过程中的剪接变化。另有研究

［24］

表明

CELF2通过在T细胞激活过程中减少内含子保留事件，

促进T细胞分化和细胞因子产生。QKI是重要的调控

circRNA生成的剪接因子

［25］

。有研究

［26］

显示，QKI因子

的下调与胃癌的预后有显著关联。根据剪接因子表达和

抗原提呈的关系，我们推测C2主导型剪接因子簇更容易

引起异常剪接体的产生，而C3和C4主导型剪接因子簇通

过无义介导的mRNA降解等方式起到抑制异常剪接体通

过翻译发挥蛋白功能的作用。

综上所述，本研究发现可变剪接事件的全局变化与

胃癌的肿瘤生物学特性密切相关，且与肿瘤微环境的变

化有潜在关联。主要剪接因子的表达模式决定了可变剪

网络在机体中有可靠的鲁棒性。而在肿瘤发生、发展的

过程中，随着肿瘤的基因组不稳定等内在环境压力和免

疫微环境等改变带来的外在环境压力的产生，肿瘤细胞

利用可变剪接这一重要的转录后调节水平变化调整自身

的活性和功能，从而起到增强自身增殖信号、促进侵袭

转移、逃避免疫监视等作用

［20］

。然而，目前有关可变剪

接与胃癌肿瘤免疫相关的研究较为有限，值得进一步深

入研究。

本研究利用剪接事件矩阵对TCGA数据库的胃癌可

变剪接事件全景进行了分析。结果显示，肿瘤与癌旁正

常组织有显著的剪接差异。利用ConsensusClusterPlus包

对剪接事件矩阵进行无监督聚类，将所有样本分为4个亚

型，可以认为C3型在剪接事件水平上的异型性最强，C1

型次之，C2型和C4型与癌旁正常组织最为相近。通过分

析4个亚型的临床特征，发现C3型和C4型的特征最明

显：C3型的病理分期较差，相对容易出现远处转移；C4

型组织学表现为低分化，多为弥漫性胃癌。

基于Dunn等的免疫编辑（immunoediting）学说，本

研究中的肿瘤组织多处于免疫平衡（immuneequilibrium）

或免疫逃避（immuneescape）阶段

［21］

。胃癌的发生、发

展与慢性炎症密切相关，肿瘤多已能够免疫耐受。本研

究发现4个亚型的免疫逃避机制较为不同，C1型与C2型

的抗原提呈水平较高，但C1型的髓系细胞和淋巴细胞浸

润程度都较低，而C2型中M2型巨噬细胞和调节性T细

上海交通大学学报（医学版），2021，41（4）

458

上海交通大学学报（医学版）

2021,41（4）

接事件全局模式，且对于肿瘤的抗原提呈过程有着潜在的

重要作用，对患者免疫治疗的适用性起到了提示作用。同

时，剪接因子网络在胃癌中通过可变剪接调控适应和影响

肿瘤免疫微环境的具体机制尚不明确，有待进一步研究。

参·考·文·献

[1]

[2]

SiegelRL,MillerKD,statistics,2019[J].CACancerJClin,

2019,69(1):7-34.

MahoneyKM,FreemanGJ,timmune-checkpoint

inhibitors:pd-1/PD-L1blockadeinmelanoma[J].ClinTher,2015,37(4):

764-782.

BryanLJ,ngtumorescapeinhematologicmalignancies:

theanti-PD-1strategy[J].BloodRev,2015,29(1):25-32.

KangYK,BokuN,SatohT,mabinpatientswithadvanced

gastricorgastro-oesophagealjunctioncancerrefractoryto,orintolerantof,

atleasttwopreviouschemotherapyregimens(ONO-4538-12,

ATTRACTION-2):arandomised,double-blind,placebo-controlled,phase3

trial[J].Lancet,2017,390(10111):2461-2471.

StammS,Ben-AriS,RafalskaI,onofalternativesplicing[J].

Gene,2005,344:1-20.

BiamontiG,CatilloM,PignataroD,ernativesplicingsideof

cancer[J].SeminCellDevBiol,2014,32:30-36.

KozlovskiI,SiegfriedZ,Amar-SchwartzA,eofRNA

alternativesplicinginregulatingcancermetabolism[J].HumGenet,2017,

136(9):1113-1127.

RyanM,WongWC,BrownR,liceSeqacompendiumof

alternativemRNAsplicingincancer[J].NucleicAcidsRes,2016,44(d1):

D1018-D1022.

OoiCH,IvanovaT,WuJ,nicpathwaycombinationspredict

clinicalprognosisingastriccancer[J].PLoSGenet,2009,5(10):e1000676.

JosseJ,A:apackageforhandlingmissingvaluesin

multivariatedataanalysis[J].JStatSoftw,2016,70(1):1-31.

LêS,JosseJ,ineR:anRpackageformultivariate

analysis[J].JStatSoftw,2008,25(1):1-18.

WilkersonMD,susClusterPlus:aclassdiscoverytoolwith

confidenceassessmentsanditemtracking[J].Bioinformatics,2010,26(12):

1572-1573.

WuD,:acompetitivegenesettestaccountingforinter-

genecorrelation[J].NucleicAcidsRes,2012,40(17):e133.

[14]LiberzonA,BirgerC,ThorvaldsdóttirH,ecularsignatures

databasehallmarkgenesetcollection[J].Cellsystems,2015,1(6):417-

425.

HänzelmannS,CasteloR,:genesetvariationanalysisfor

microarrayandRNA-seqdata[J].BMCBioinformatics,2013,14(1):7.

KahlesA,LehmannKV,ToussaintNC,hensiveanalysisof

alternativesplicingacrosstumorsfrom8,705patients[J].CancerCell,

2018,34(2):211-224.e216.

NewmanAM,LiuCL,GreenMR,enumerationofcellsubsets

fromtissueexpressionprofiles[J].NatMethods,2015,12(5):453-457.

ThorssonV,GibbsDL,BrownSD,unelandscapeofcancer[J].

Immunity,2018,48(4):812-830.e14.

LeoneP,ShinEC,PerosaF,ssIantigenprocessingand

presentingmachinery:organization,function,anddefectsintumorcells[J].

JNatlCancerInst,2013,105(16):1172-1187.

OlteanS,rksofalternativesplicingincancer[J].

Oncogene,2014,33(46):5311-5318.

DunnGP,BruceAT,IkedaH,immunoediting:from

immunosurveillancetotumorescape[J].NatImmunol,2002,3(11):991-

998.

MayedaA,tionofalternativepre-mRNAsplicingby

hnRNPA1andsplicingfactorSF

2

[J].Cell,1992,68(2):365-375.

VenablesJP,LapassetL,GadeaG,1andRBFOX2cooperateto

establishasplicingprogrammeinvolvedinpluripotentstemcell

differentiation[J].NatCommun,2013,4:2480.

MalloryMJ,AllonSJ,QiuJ,dtranscriptionandstabilityofCELF2

mRNAdriveswidespreadalternativesplicingduringT-cellsignaling[J].PNAS,

2015,112(17):E2139-E2148.

ConnSJ,PillmanKA,ToubiaJ,bindingproteinquaking

regulatesformationofcircRNAs[J].Cell,2015,160(6):1125-1134.

BianY,WangL,LuH,gulationoftumorsuppressorQKIin

gastriccanceranditsimplicationincancerprognosis[J].BiochemBiophys

ResCommun,2012,422(1):187-193.

［本文编辑］吴洋

[15]

[16][3]

[4]

[17]

[18]

[19][5]

[6]

[7]

[20]

[21]

[8]

[22]

[23][9]

[10]

[11]

[12]

[24]

[25]

[26]

[13]

［收稿日期］2020-06-04

JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY(MEDICALSCIENCE)

Vol.41No.4Apr.2021