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有句話叫做東邊不亮西方亮，另一句話說上帝關閉一扇窗，就會同時給你打開一扇窗，這都是樂觀者的人生態度。臨床工作和科研工作兩手都要抓，那麼如果在臨床受了挫折，如何轉化為科研的「亮光」呢。
今天的文獻就很好地說明了這一點，臨床觀察到的效果差的，都是可以拿來研究的。你甚至不用考慮樣本等可行性，因為海量的共工資料庫已絕對可以讓你來驗證你的想法，而這是低成本的，在探究臨床現象的同時，不經意，可能一篇文章就產生了。
今年7月發表在Clinical Cancer Research 的Genomic signatures predict the immunogenicity of BRCA-deficientbreast cancer，在這篇文獻裡，作者很好地利用數據挖掘，探明了臨床的現象。
BRCA1/BRCA2突變的乳腺癌患者突變負荷高，意味著免疫治療對該類病人會有效。但是研究發現，在這一類病人中，僅有20%晚期的三陰性（TNBC）病人的病情有緩解。這些病人的免疫浸潤差異導致其在接受免疫治療有不同反應。但是，目前的研究還不清楚到底是什麼去導致這些病人存在免疫浸潤差異，相應的分子特徵沒有被很好的刻畫。AdamA. Kraya等人研究的假設就是從基因組學的角度可以對病人的免疫原性進行探究。他們不僅使用TCGA資料庫乳腺癌樣本基因體細胞和生殖細胞突變數據，還結合來自賓夕法尼亞州（Penn）的35個有BRCA1/BRCA2遺傳突變的外顯子數據和免疫組化數據，從HRD、LOH、免疫細胞浸潤程度以及荷爾蒙受體表達情況去明確刻畫其對有BRCA1/2突變的乳腺癌病人的免疫原性的影響（如Fig1所示）。目前，臨床上在試著整合免疫檢查點抑制劑、PARP1抑制劑以及鉑類化療藥物治療BRCA1/2突變相關的癌症，AdamA. Kraya等人研究可以進一步指導設計出治療該類病的最佳的藥物設計。
Fig1. BRCA1/BRCA2突變乳腺癌病人免疫原性分子機製圖
（1）數據：通過GDC獲取TCGA資料庫中乳腺癌樣本的Level1的DNA測序數據（晶片數據）、Level1的全外顯子測序數據（WES）；從cBioportal資料庫獲取TCGA資料庫中乳腺癌樣本的RNA-seq表達譜數據和臨床數據；從聖克魯斯癌症基因組研究中心獲取乳腺癌樣本是受體陽性還是TNBC的信息。
（2）數據的處理：將來自TCGA資料庫中乳腺癌病人的WES數據比對到人類參考基因組hg38，來自Penn中乳腺癌病人的WES數據比對到人類參考基因組hg19。通過GATK軟體識別樣本的突變情況。
（3）樣本篩選：基於之前發表的突變識別步驟[1]、TCGA資料庫中乳腺癌樣本level3RNA-seq數據、晶片z-score數據以及甲基化數據，最終挑選54個有BRCA1/BRCA2突變的乳腺癌樣本進行後續分析。
（4）識別發生LOH的樣本：通過Varscan22、純合等位頻率比較以及之前工作定義的等位特異拷貝數變異[1]在那些發生BRCA1/2遺傳突變等位特異LOH。在使用Varscan2工具計算時，可以通過Sequenza計算腫瘤純度。
（5）腫瘤突變負荷的計算：基於MaxwellKN[1]等人之前的單核苷酸（SNV）文件，每mb中的非同義突變數定義為腫瘤突變負荷。
（6）新抗原的預測：通過NetMHCcons方法實現對樣本新抗原的計算。
（7）HLA基因型：基於TCGA和Penn樣本的全外顯子測序數據（WES），通過OptiType工具計算得到。
（8）細胞溶解指數：基於從cBioportal資料庫中得到的乳腺癌樣本RNA-seq數據，對於每個腫瘤樣本，其細胞溶解指數通過PRF1基因和GZMA基因表達的幾何平均值得到。
（9）免疫浸潤得分：通過Estimate包實現對每個樣本的免疫浸潤得分的計算。
（10）免疫組化：對Penn數據集中CD3,CD4, CD8, CD20, CD45, CD68, FoxP3,PRF1和PDL1抗體的相應免疫組化信息。對於每次染色實驗，其中，0表示無染色，1表示微弱或是部分染色，2表示輕微染色，3表示強染色。
（11）通路富集分析：基於MsigDB資料庫中的C2通路集合，通過GSVA包去計算不同分類樣本組通路得分。
（1）HRD和腫瘤突變負荷以及新抗原的生成的關係：在TCGA乳腺癌數據集中，從BRCA1/2突變、HR發生以及HR野生型分組角度，刻畫不同組突變負荷、新抗原生成情況、細胞分裂指數以及免疫細胞浸潤得分情況，還從HRD得分高與低的角度去刻畫其突變負荷、新抗原生成情況、細胞分裂指數以及通路GSVA得分的分布情況（如Fig2）。
（2）LOH和免疫原性的關係：為推斷BRCA1/2突變的乳腺癌樣本的免疫原性，將細胞分裂指數作為CD8T+細胞毒性的衡量指標，Estimate得分作為淋巴細胞浸潤指標。在TCGA乳腺癌樣本中，刻畫在有BRCA1/2遺傳突變病人中LOH不同狀態下GSVA通路得分、細胞分裂指數以及Estimate得分的分布（如Fig3A）。在有BRCA1/2體細胞突變病人中克隆與亞克隆組病人中腫瘤突變負荷、HRD得分、細胞分裂指數以及Estimate得分的分布（如Fig3B）。
（3）免疫浸潤和T細胞效應活性的影響：在Penn中BRCA1/2突變的病人樣本中，在腫瘤樣本與正常樣本、HRD得分高與低樣本和LOH發生與不發生樣本不同樣本分組情況中去進一步刻畫CD3,CD8, FOXP3, CD20, CD45和CD68免疫浸潤的影響，其中CD3,CD8和FOXP3是屬於T細胞；CD20屬於B細胞，CD68屬於髓系細胞（如Fig4所示）。
（4）荷爾蒙受體表達與HRD相結合可以區分BRCA1/2病人的免疫原性：將樣本分為荷爾蒙受體陽性（Rec+）和三陰性病人（TNBC），去進一步分析兩組病人中細胞分裂指數、差異基因表達和PDL1得分的分布。同時，又結合HRD得分高低以及LOH發生情況去刻畫相應的免疫原性情況（如Fig5所示）。
從Fig1中，AdamA.Kraya等人已經明確刻畫了BRCA1/2突變的乳腺癌病人的免疫原性，該項觀察結果對使用檢查點抑制去治療該疾病具有潛在的意義。
總的來說，作者的研究解決了迫切的臨床需求，了解是哪些潛在的原因使得乳腺癌患者在使用免疫檢查點抑制的時候出現異質性。從bed到bench，做有意義的科研，這應該是所有臨床同道都嚮往的科研方式吧...Maxwell KN, Wubbenhorst B, Wenz BM, De Sloover D, Pluta J, Emery L, et al. BRCA locus-specific loss of heterozygosity in germline BRCA1 and BRCA2 carriers. Nat Commun 2017;8(1)
生信解讀掠影：
解讀一篇9分SCI生信文章：順應潮流才能一蹴而就
這篇文章，沒做半點實驗怎麼就發頂級期刊Immunity了？！
當生信扯上免疫，原來文章上5分是這麼簡單......
思路清奇！這篇玩到lan的套路文章是如何上5分的
如何從甲基化入手，輕鬆整篇預後標誌物的文章？
生信SCI如何入門火爆的環狀RNA領域？
啥？基因還有「假」的！然後5分的SCI就這麼到手啦！？
這篇Cell子刊文章能不能參照著做？能！
經典套路解析：胃癌亞型預後分析（CCR，IF=10.19)）
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