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“喜新厭舊”是常態，人性如此。好的一方面是人類永遠在進步，沒錯，也越來越卷。不過，腫瘤可能比人類反應更快，進化更迅速，保證一切能促進自己生長發展的條件。腫瘤代謝永遠是其強大的武器，也是人類強勁的對手。如何利用大數據找到突破口？如果利用生信分析找靶點？
其實同水平各種思路的分析流程大致相似，重要的是細節。就比如下面這篇文章，看似僅僅是構建預后模型的文章，但是滿滿的細節處理，才是其發到8分期刊（Frontiers in Immunology）的關鍵。
Insight of a Metabolic Prognostic Model to Identify Tumor Environment and Drug Vulnerability for Lung Adenocarcinoma
背景
作為一種重要的局部治療技術，放射治療被推薦為局部晚期不可切除的復發性和轉移性非小肺癌的標準治療方法。但并不是所有的患者在接受標準的一線治療后都能獲得完全緩解，特別是那些患有局部晚期和轉移性非小細胞肺癌（NSCLC）的患者。
在腫瘤發生發展過程中，腫瘤細胞中產生異質性代謝表型。研究表明，代謝重編程與腫瘤惡性生物學行為之間密切相關，其中靶向葡萄糖和過氧化氫代謝是改善癌細胞輻射反應的重要策略。另外，腫瘤環境代謝特征的改變也會影響治療結果。腫瘤和微環境之間充分的代謝改變形成了一個涉及宿主免疫細胞和微生物群的相互調節系統。作者在此研究中，探索了代謝重編程、免疫細胞浸潤、免疫檢查點抑制劑反應、藥物敏感性和放射敏感性之間的潛在聯系。從代謝重編程的角度，為NSCLC患者提供了一個基于代謝的預后模型和新的靶點。
結果
放射性耐藥肺腺癌細胞的代謝重編程特征
為了評估輻射前后的差異，將A549細胞間歇性地暴露在輻射中，以建立抗輻射性細胞A549RR。然后收集A549RR及其親本細胞A549，用RNA測序進行測量，以探究耐輻射和輻射敏感NSCLC細胞之間的差異。
將鑒定出的差異表達基因（DEGs）進行KEGG通路分析，發現與代謝通路最相關（圖1A）。進一步詳細探索其代謝過程，篩選出了一系列的核苷酸、氨基酸、脂質、葡萄糖代謝途徑（圖1B）。此外，作者利用western blot檢測了各種代謝限速酶差異（圖1C）。功能富集分析結果顯示（圖1D-G），在獲得性放射抗性后，NSCLC的免疫狀態不同。這些結果表明肺腺癌細胞在獲得抗輻射性后的發生代謝重編程。
基于代謝的肺腺癌預后模型構建
將獲取到的代謝相關基因（MRG），與之前鑒定的DEG的取交集得到192個基因(圖2A)。然后篩選預后相關基因構建模型。將患者區分為高代謝評分和低代謝評分組，評估模型的預后效能（圖2B、C），高評分組患者總生存時間比低評分組患者更短（圖2D-F）。
模型的驗證
作者使用獨立數據集作為代謝預后模型的驗證隊列。代謝評分高的患者與代謝評分較低的患者相比，其生存時間更短，生存風險更高（圖3A-F）。驗證結果表明，建立的代謝預后模型的穩定性和良好的準確性。
代謝評分與臨床特征之間的關系
作者利用公共網站評估了用于構建模型的基因的蛋白表達水平和定位（圖4A，B），并進一步探討患者的代謝評分、臨床特征和生存風險之間的關系（圖5）。單變量和多變量cox回歸分析的結果顯示，代謝評分是肺腺癌的獨立危險因素（圖6A、B）。還制作了列線圖為NSCLC的臨床應用提供了一種簡單方便的方法（圖6C）。
代謝評分與免疫微環境
進一步探討了低代謝評分和高代謝評分患者間免疫微環境的差異。高代謝評分組和低代謝評分組之間的免疫細胞分布不同（圖7A）。圖7B展示了免疫細胞之間的相互作用。代謝評分較高的樣本具有較高的腫瘤純度評分和較低的免疫評分(圖7C，D）。免疫反應者、無反應者、CR/PR和PD/SD的分布見圖7E、F，低代謝評分患者比高代謝評分患者有更高的應答率，并篩選出兩組間與免疫相關的DEGs（圖7G)。這些結果高度表明低代謝和高代謝評分之間的免疫微環境存在顯著差異。
MRG、代謝評分與臨床藥物敏感性之間的關系
放療后NSCLC患者的隨訪治療需要仔細考慮，特別是對于那些接受過多線治療的患者。作者進一步探討了14個MRG的表達、代謝評分與臨床藥物敏感性之間的聯系，評估MRG與藥物敏感性之間的相關系數（圖8A-G）。這些結果表明代謝相關模型對的預后價值，可以為肺癌提供一個實用的工具，特別是那些接受放療的患者。
小結
總之，這篇文章展示了放射敏感性和放射抗性肺癌細胞之間差異的綜合景觀，并篩選出一系列可能與NSCLC患者放射敏感性、代謝重編程和臨床特征有關的核心基因。構建基于代謝的預后模型用于預測肺腺癌患者的免疫浸潤、ICIs反應、藥物敏感性和預后。
同樣是預后模型，為什么有的是3分，有的能發到8分？
還是那句話，細節是關鍵。
