bioRxiv：多层图卷积网络预测胰腺癌肿瘤微环境亚型

据bioRxiv预印本，Bose等人开发多层图卷积网络（GCN）识别胰腺导管腺癌（PDAC）的肿瘤微环境（TME）导向亚型。研究先用单细胞RNA测序数据构建含免疫与非免疫细胞的TME参考图谱，再以计算机模拟流式细胞术估计癌症基因组图谱PDAC患者bulk肿瘤RNA测序样本的细胞类型比例，并将患者特异性细胞比例与基因表达、DNA甲基化、拷贝数变异及临床数据等多组学数据整合入GCN模型，最后对GCN嵌入矩阵作无监督聚类。作者称该方法识别出7个PDAC亚型，并进一步归为两个生态肿瘤家族；各亚型在免疫浸润、基质活性和恶性上皮细胞丰度上存在差异，差异表达分析显示亚型特异性分子程序，生存分析显示生态家族与亚型间总生存存在显著差异。作者称该框架可为患者分层提供生物学依据，但结果尚未经同行评审。