优化TME评估：胃癌免疫疗法的TMEscore方法

"确定TME浸润模式的TMEscore包补充文件" 在肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）的研究中，精确评估其特征对于优化免疫检查点抑制剂治疗的效果至关重要。"TMEscore包"是针对高级胃癌（Advanced Gastric Cancer, AGC）的一种工具，旨在通过数据驱动的方法来识别与患者对免疫疗法响应相关的TME特征基因。这个补充文件详细介绍了数据处理和分析的步骤。 1. 标志基因减少 为了使TME评估更适用于临床转化，研究人员进行了降维处理，从前期研究中确定的244个TMEscore相关标志基因中选择最具预测性的基因。这一步骤基于各基因对免疫检查点阻断反应预测准确性所贡献的特征重要性。特征重要性是通过以下公式计算的： \[ \text{特征重要性} = \sum{-\log_{10}(\text{预测P值})} \] \[ \text{涉及的患者} \] 只有特征重要性小于-90且大于+80的基因（如图S1A所示）被选为标志基因。这些基因随后用于使用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）方法进行TME评估。 2. 基因表达数据资源和预处理 研究使用了来自TCGA泛癌项目（Pan-Cancer Initiative）的Level 3 RNA-Seq数据（原始计数），这些数据从UCSC Xenabrowser（http://xena.ucsc.edu/）的Genomic Data Commons hub下载。对于TCGA患者，相应的生存数据是从补充资料中获取的。 预处理步骤可能包括数据清洗、标准化、去除低质量样本、以及将RNA测序数据转化为可用于统计分析的形式。这通常涉及到将原始读数转换为表达量，比如使用TPM（Transcripts Per Million）或FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）单位。 3. 主成分分析 PCA是一种无监督学习方法，用于将高维数据集转换为低维空间，同时保留数据的主要特征。在这个研究中，PCA可能被用来降低标志基因的维度，将复杂的基因表达模式转化为更易理解的主成分。这些主成分可以作为TME状态的综合指标，从而简化分析并帮助识别与患者预后或治疗响应相关的模式。 4. 免疫检查点响应预测 通过分析基因表达数据和与免疫检查点抑制剂响应相关的特征，研究者可能构建了一个预测模型，该模型利用选定的标志基因来预测AGC患者对免疫疗法的潜在反应。这种模型可以为个体化治疗提供指导，帮助医生选择最可能受益于特定免疫疗法的患者。 5. 生存分析 为了评估这些标志基因与患者生存之间的关系，研究可能还包含了生存数据分析。这通常涉及Kaplan-Meier曲线的绘制和Log-rank检验，以确定不同TME特征与患者生存期的关联性。 这个"确定TME浸润模式的TMEscore包补充文件"提供了深入的数据处理和分析方法，以识别和评估胃癌患者TME的特征，进而预测免疫治疗的疗效。这种方法对于提高精准医疗的水平具有重要意义。