拿别人的数据，做自己的文章

这篇文章的主要思路：

1、利用TCGA数据库观察了20种实体瘤的免疫细胞浸润情况。

2、癌症基因组变化最终决定肿瘤免疫表型和肿瘤逃逸机制。

3、通过MHC、EC、CP、SC建立免疫表型分数来作为免疫检查点治疗响应的指标，对免疫检查点治疗能起到很好的指导作用。

这篇文章一共有6组图，先来看 Fig1，讲的是泛肿瘤免疫基因组分析策略。

Fig1A说明了免疫基因组分析流程，数据来自于TCGA数据库，并且用两个临床试验anti-CTLA4和anti-PD-1用于验证。

Fig1B中用了现在最流行的基因标记，用特异的免疫细胞marker，只在特定的免疫细胞上表达，在正常细胞和肿瘤细胞上都不表达。作者找到了28种特异免疫细胞亚型能表达这种marker，并用于基因集富集分析（GSEA）TCGA RNA测序数据。

Fig2中作者对实体癌细胞免疫浸润细胞表征进行了分析。

Fig2A做了28个免疫细胞亚群在19个实体瘤中的预后分析。19种实体瘤按突变负荷量从低到高排序。而图中，红圈危险因素，蓝圈代表保护因素；圈越大，代表影响的人群越多。这部分原始数据我们也可以在TCIA的网站上获得。