大家上午好！今天小编和大家分享一篇23年发表在International Immunopharmacology（IF:5.714）杂志的文章《 MARCO is a potential prognostic and immunotherapy biomarker 》。作者基于TCGA和GTEx数据库研究MARCO与各类型癌症之间的关系，进一步探索其作为癌症预后的生物标志物的可能性。
背景：
巨噬细胞胶原结构受体（Macrophage receptor with colagenous structure, MARCO）是A类清除受体（SR-A）家族的成员。最近的研究表明，MARCO在胰腺癌、睾丸癌、宫颈癌和肾癌中的表达增加。然而，MARCO在大多数实体肿瘤中表达降低，包括膀胱癌、结肠癌、肝癌、卵巢癌、前列腺癌、乳腺癌和肾上腺皮质癌。在某些有机癌中，MARCO的高表达与预后不良相关。有研究也发现，在肝细胞癌中，MARCO的高表达在体外和体内均可促进细胞凋亡，抑制肝癌细胞增殖，并与较好的预后相关。
此外，针对MARCO抗体的检查点免疫疗法已成为一种新的癌症治疗策略。安娜等人发现MARCO是一种抑制性肿瘤相关巨噬细胞（TAM）亚型，并且聚焦于MARCO抗体的Fc部分与免疫抑制性Fc受体(Fcγ riib)通信。在肺癌、乳腺癌和黑色素瘤等常见癌症中，表达MARCO的TAM与Tregs和Te细胞的增加以及NK细胞的减少有关。也有研究报道，将MARCO单克隆免疫应答输注到小鼠体内，激活自然杀伤细胞(NK细胞)，通过其配体TRAIL提高生长致死性，并与启动T细胞的PD-1/PD-L1抗体协同作用。这种新的免疫治疗组合有助于更有效地治疗癌症。
由于MARCO在癌症中的差异表达，其作为一种可能的靶标记物的治疗潜力被发现。深入了解MARCO是开发新型免疫疗法的必要条件。因此，我们利用基因型-组织表达(GTEx)和癌症基因组图谱(TCGA)等多个数据库进行综合分析，阐明MARCO在各种癌症中的生物学意义。本研究详细介绍了MARCO在各种癌症中的表达、预后价值、免疫检查点、肿瘤新抗原、肿瘤突变负担和微卫星不稳定性。确认MARCO作为肿瘤免疫治老生物标志物的可能性。
方法：
1，单变量Cox回归分析MARCO表达与患者预后；
2，Kaplan-Meier分析MARCO高低表达患者的生存；
3，Student's T检验分析基因表达水平；
4，免疫组化和蛋白印迹分析；
5，免疫浸润分析；
6，GSEA富集分析；
7，Spearman 相关性分析。
研究结果：
1.MARCO表达与患者预后相关性
为了了解MARCO如何影响患者预后，使用TCGA RNA-seq和UCSC Xena的临床数据检查了33种癌症类型的预后。使用单变量Cox回归模型证实了各种癌症中MARCO表达与预后影响之间的相关性。结果显示了MARCO表达与总生存率的关系。高表达的MARCO在多形性胶质母细胞瘤（GBM）、神经胶质瘤（GBMLGG）,肾透明细胞癌（KIRC）、泛肾队列（KIPAN）和胰腺腺癌（PAAD）。而MARCO高表达在皮肤黑色素瘤（SKCM）、肉瘤（SARC）和淋巴样肿瘤弥漫性大b细胞淋巴瘤（DLBC）中预后较；比较MARCO表达与患者无进展时间间隔之间的关系，结果显示，较高的MARCO表达与较差的OS和较短的PFI有关。另一方面，MARCO高表达在葡萄膜黑色素瘤（UVM）和SKCM中预后较好。
此外，使用Kaplan-Meier曲线进一步分析MARCO表达与多种癌症预后之间的关系。如图所示，在六癌症数据集中，MARCO表达升高与较差的OS基本相关，包括肾嫌色细胞癌（KICH）、KIRC、胸腺瘤（THYM）和肺鳞状细胞癌（LUSC），而MARCO的高表达与低级别胶质瘤（LGG）和SKCM的预后更好有关。Kaplan-Meier曲线比较六种肿瘤患者的无进展间隔（PFI），结果显示，高MARCO表达与KICH、KIRC、THYM和LUSC的预后较差有关，而MARCO的高表达与LGG和SKCM的预后较好相关。
2.MARCO在正常和癌症组织中的表达分析
TCGA数据库联合GTEx数据库研究正常和癌症组织中MARCO的表达水平。发现MARCO在癌症中的表达高于正常组织，包括GB、宫颈鳞状细胞癌、宫颈管腺癌（CESC）、KIRC、肾状细胞癌（KIRP）、PAAD、SKCM和甲状腺癌（THCA）。此外，乳腺浸润癌（BRCA）、胆管癌（CHOL）、肝肝细胞癌（LIHC）、肺腺癌（LUAD）和LUSC中的MARCO表达水平低于正常组织中的水平。在检查了27种恶性肿瘤中MARCO的mRNA水平表达后，选择3对结肠癌（COAD）和肺腺癌（STAD）组织样品进行蛋白质印迹分析。进一步证实了MARCO在蛋白质水平上的表达，结果显示存在显著组织变异性和MARCO特异性表达。此外，通过检查TCGA数据库中的临床数据，发现MARCO在PAAD、直肠腺癌（READ）、膀胱尿路上皮癌（BLCA）、KICH、LUSC、STAD、LIHC和SKCM病理分期中存在差异表达。MARCO表达在PAAD和READ阶段1，BLCA和KICH阶段2，LUSC和STAD阶段3以及LIHC和SKCM阶段4最低。因此，进一步评估了MARCO表达与免疫亚型之间的相关性。在大多数具有免疫表型的癌症中明确发现了MARCO表达，包括伤口愈合（C1）、IFN-γ显性（C2）、炎症（C3），淋巴细胞耗竭（C4）和TGF-B显性（C6）表型。在BLCA、BRCA和SARC中，MARCO在C2表型中高表达。在LUSC和STAD中，MARCO表达在C6表型中高表达。MARCO在卵巢浆液性囊腺癌（OV）的C3表型中表达最高。在BLCA、BRCA和PRAD中，MARCO表达在C4表型中较低。在SARC，LUSC和LUAD中，MARCO表达在C1表型中较低。MARCO在SARC和STAD的C3表型中表达最低。以上结果表明，MARCO在癌症与正常组织中的表达在各种恶性肿瘤中差异更大。此外，在分析MARCO在不同癌症阶段的表达后，我们注意到MARCO在几种癌症的早期和晚期都有显著表达。不同的癌症反映了各种免疫表型。
3.MARCO表达水平与免疫浸润的关系
进一步探讨MARCO表达与免疫浸润之间的联系。在BLCA，BRCA，LUSC，SKCM和DLBC中，MARCO表达与CD8 + T细胞，CD3 + T细胞和B细胞呈正相关。在COAD，LUAD，LUSC和PRAD中，MARCO的表达与其内皮细胞（Endos）呈正相关。然而，MARCO表达与BRCA，KIRC和THCA中的内皮细胞（Endos）呈负相关。此外，MARCO表达与 BRCA、GBM、THCA、LUSC和LUAD中的Tregs呈正相关，与DLBC中的Tregs呈负相关。接着，在检查的33个肿瘤中，发现MARCO表达与巨噬细胞密切相关。使用ESTIMATE方法得出stromal、immune和estimate评分 ，以进一步评估MARCO对肿瘤微环境中肿瘤发生的影响。对33种不同癌症类型中MARCO表达与免疫浸润之间关系进行研究。选择COAD，READ，LAML，SARC和KICH作为五种癌症类型，这些癌症类型与泛化具有显著的正相关80例结直肠癌（CRC）患者和40例胃癌患者，由于MARCO和TAM之间存在显著差异，评估和分析MARCO与M2、M1肿瘤的相互作用。通过多重免疫组化精确测定微环境中M2，M3巨噬细胞的数量。展示组织中各种免疫标志物的表达。用CD68、CD86标记M1 TAM，用CD68、CD163标记M2TAM，因为CD68作为广谱巨噬细胞标志物起作用。我们证明了M1TAM在CRC和STAD中以这种方式表现，并且它们的比例始终大于M2TAM。
4.MARCO与免疫检查点、免疫新抗原、TMB、MSI的相关性
为了更深入地研究MARCO信号转导的潜在机制，我们比较了MARCO和免疫检查点在各种癌症中的相关性(图4a)。通过分析MARCO和47个免疫检查点，发现MARCO表达与白细胞相关免疫球蛋白样受体1（LAIR1）、T细胞免疫球蛋白和粘蛋白结构域3（HAVCR2）、CD80、CD86和肿瘤坏死因子受体超家族成员9（TNFRSF9）在大多数癌症中存在联系(P＜0.001)。在BLCA、KIRP、THYM、SARC和子宫癌肉瘤（UCS）中，MARCO表达与一部分免疫检查点相关。接着计算了肿瘤样本中新抗原的数量。在大多数癌症中，除了READ外，MARCO密度与新抗原密度呈正相关。此外，评估了MARCO与TMB和MSI之间的关系。发现在少数癌症（ESCA、急性髓系白血病（LAML）、LUAD、GBM、LUSC、LIHC、PRAD和READ）中，MARCO与TMB呈负相关。MSI高的肿瘤比基因表达稳定的肿瘤MARCO水平更高。在结肠腺癌(COAD)、LAML、LGG、READ、THCA、THYM、BLCA，尤其是COAD中，MARCO表达与MSI呈正相关。
5.基因富集功能分析
为了探究MARCO的分子机制，从TCGA数据库中收集数据，比较前25%的MARCO表达量和后25%的MARCO表达量，然后进行富集分析。可以清楚地看到，在所研究的癌症类型中，MARCO与TNF/NFKB信号、KRAS信号、INF-γ反应、IL-6-STAT3信号、IL-2-STAT5信号和同种异体移植排斥反应有关。细胞周期相关的信号通路如G2M免疫检查点和E2F靶点也被发现在GBM、HNSC、KIRP和LIHC中呈负相关。此外，在COAD、KICH、CESC、READ、LUSC、LUAD、PRAD和ESCA中，MARCO与p53通路呈正相关。通过GSEA富集鉴定了MARCO的富集功能，报告表明MARCO与p53通路偶联。因此，使用R软件的GSVA包进一步研究MARCO与常见通路之间的关系。进一步证实，在COAD、READ、LUSC和ECSA中，PI3K/AKT/mTOR通路、IL-10抗炎信号通路、p53通路和TGFβ通路均与MARCO呈正相关。此外，在我们的研究中，我们发现MARCO与肿瘤生长特征、DNA修复、DNA复制和G2M免疫检查点呈负相关。
6.MARCO表达与临床免疫检查点抑制剂（ICI）免疫治疗的关系
为了评估MARCO表达与免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors, ICIs）免疫治疗之间的关系，我们利用TIDE来探讨常见ICIs在黑色素瘤中的临床疗效。将47例使用抗pd1治疗的黑色素瘤患者、15例使用抗ctla4治疗的黑色素瘤患者和32例使用抗pd1和抗ctla4治疗的黑色素瘤患者进行总生存(OS)曲线分析。此外，我们选择了47例接受抗pd1治疗的黑色素瘤患者进行无进展生存（PFS）曲线分析。进一步评估了25个接受ICI治疗的队列中的MARCO表达水平。基于我们的研究结果，我们采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）进一步研究MARCO作为预测ICI治疗反应状态的预测性生物标志物的潜力。检测了MSI、TMB和CD274基因的三种生物标志物，它们都与肿瘤免疫逃避相关。在25例ICI队列中，有15例的受试者工作特征曲线（AUC）下面积大于0.5。
