3张图发到12分+文章你敢信？大队列病理分析联合公共数据做生信验证就能办到！超简单的

生信的大环境是卷啊卷啊卷

小云的工作职责是挖呀挖呀挖~

关于高分文章思路这块，小云之前挖出了一个不怕思路撞车的好思路，就是病理+生信，也分享过几个思路（ps：对病理+生信方向的文章感兴趣的小伙伴欢迎进入公众号搜索或点击文末链接观看哦），但都不及小云下面要讲的这个思路震撼，仅用3张图就发到了12分+，文章思路还超级简单，那它到底有什么魔力呢？跟着小云一起来探索吧~

简单来说，文章的目的就是建立基于“免疫检查点”的预后模型（ps：听起来是不是很简单？事实上它也就是这么简单，那高分是怎么来的？您往下看！），方法就是利用自有大队列临床病理切片做IHC染色和数字图像分析，然后通过机器学习算法建模并用GEO数据集验证。这个大队列的病理分析是个亮点，真正的生信分析部分非常基础，所以如果可以收集到大量临床样本或者利用组织微阵列，用上这个思路发高分可太简单了！换个分析小方向或者癌种即可复现，高分思路快冲呀！

l 题目：交叉队列分析确定了一个基于免疫检查点的特征来预测神经母细胞瘤的临床结果

l 杂志：J Immunother Cancer

l 影响因子：IF=12.469

l 发表时间：2023年5月

研究背景

神经母细胞瘤（NB）是一种非常异质性的疾病，是儿童最常见的颅外实体瘤。阻断免疫检查点被认为是治疗NB患者的一种有前途的策略，并与改善的临床结果直接相关。然而，这些免疫检查点在NB中的表达水平仍然不清楚，需要系统地评估它们的表达状态以及它们的表达水平和临床结果之间的关系。

数据来源

研究思路

首先在自有队列的病理切片中针对九个免疫检测点进行IHC染色，通过数字病理学鉴定NB患者中最重要的免疫检查点的表达水平，并评估每个免疫检查点的预后价值。利用随机森林算法构建了一个基于4个免疫检查点的风险模型(ICS)来预测临床结果，并在在外部数据集中验证了ICS的预后价值。

主要结果

1. 免疫检查点的表达和预后分析

首先对自有队列中的212例NB FFPE样本进行了IHC分析，并通过数字图像分析鉴定NB患者中9个免疫检查点（B7-H4、LAG3、PD-L1、B7-H3、IDO1、VISTA、TIM-3、ICOS和OX40）的表达水平。发现7个免疫检查点在NB患者组织中有表达（图1）。接下来在自有队列中，根据PD-L1、B7-H3、TIM-3、ICOS、OX40、VISTA和IDO1的表达中值将患者分为高表达和低表达组，进行OS和无事件生存率(EFS )的KM生存分析，以评估其预后价值（图2）。

图2 免疫检查点的预后分析

2. ICS模型的构建与验证

作者应用机器学习随机存活森林算法来选择所有七个免疫检查点的最强有力的预后特征，选择了前四个免疫检查点OX40、B7-H3、ICOS和TIM-3用于构建预测NB患者存活的预后模型ICS（图3G）。根据风险评分的临界值将NB患者分为高风险组和低风险组，进行OS和EFS的KM生存分析并利用ROC曲线评估预测性能（图3A-C），在验证集中进行ICS模型验证（图3D-F）。（ps：特征基因筛选、模型构建、KM曲线绘制、ROC曲线绘制也可以用小云新开发的零代码生信分析小工具实现，云生信分析工具平台包含超多零代码小工具，上传数据一键出图，感兴趣的小伙伴欢迎来参观哟，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。 

图3 ICS模型的构建与验证

3.列线图的建立

对发现集中的所有NB患者进行了单变量和多变量分析，结果显示ICS是OS的独立危险因素。基于多变量Cox回归分析建立了结合了ICS和年龄的列线图（图4 A），利用ROC曲线和校准曲线评估模型性能（图4B-G）。

图4 列线图的建立

文章小结

看完了文章，是不是发现真的相当简单呢？针对免疫检查点基因进行IHC分析和生信分析，最基础的分析都能发到12分+，可见病理与生信两者联合的思路设计对文章提分效果非常显著啊！文章分析方向定位于免疫检查点，但并未进行复杂的免疫浸润分析，仅仅是最简单的预后模型构建，这样操作既靠上生信大热点，又不会增加分析难度，真的很适合有临床样本的生信新手朋友！想做这条路的小伙伴，不要犹豫，抓紧上车啦！