影响因子：11.6
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研究概述：APOBEC(载脂蛋白B mRNA编辑酶)家族介导的诱变在人类癌症中广泛存在。然而，现在对APOBECs和APOBEC突变在癌症中的生物学特征和临床相关性的了解仍然有限。
本研究通过一系列的生物信息学和统计方法，对多个层次的数据进行了全面分析，包括全外显子组测序和靶向下一代测序、转录组、免疫签名和免疫检查点封锁(ICB)潜在潜力、患者生存和药物敏感性，以揭示APOBECs和APOBEC突变在泛癌特别是膀胱癌(BLCA)中的分布特征和临床意义。
研究结果：一、泛癌中APOBEC家族表达和APOBEC突变1、利用APOBEC家族11个基因在泛癌中的基因组特征热图探究其在28种实体癌中的表达模式。在所有的APOBECs中，APOBEC3C在泛癌中的表达量最高。Pearson相关分析表明大多数家族对呈显著正相关，尤其是apobec3之间(图1A-B)。
2、比较原发肿瘤和正常组织中11个APOBEC家族成员的表达谱，发现其在16种癌症类型中被广泛失调，只有APOBEC3B在所有16种癌症类型中都表现出了调节失调。（图1C-D）。
3、通过计算28种癌症类型中肿瘤样本的肿瘤突变负担(TMB)、TCW突变计数和APOBEC突变富集评分(AMES) 发现，UCEC、SKCM和COAD在TMB排名中排名前三(图1E)，SKCM、BLCA和CESC在TCW突变计数排名中排名前三(图1F)。BLCA在所有28种癌症类型中AMES最高(图1G)。
3、将样本分为AMES-低、中、高三个组，发现APOBEC3B是TCW突变中最重要的贡献者，而APOBEC3A和APOBEC3B对AMES的贡献最大(图1H-J)。
二、在不同的AMES组中观察到明显的突变特征1、从热图中可以看出，在BLCA中，AMES与TMB的相关性最高且最显著。随着AMES的增加，TMB、TNB和ITH评分逐步显著升高，提示AMES可能与BLCA中更高的免疫原性和异质性相关。在BLCA样本中，AMES与非同义突变和同义突变均呈高度正相关（图2A-C）。
2、OncodriveCLUST算法表明，FGFR3在AMES-L组和AMES-M组中均作为相互驱动基因，FGFR3突变频率随着AMES水平的增加而下降。而在AMES-H样本中最常见的三个突变基因是TTN、MACF1和PIK3CA（图2D-F）。
3、三元图显示三组中所有非沉默突变的分布，在AMES-H组中，前10个突变基因有发生的趋势，随着AMES水平的增加，可以出现更多的共现和互斥突变，说明AMES与BLCA中较高的体细胞突变活性相关(图2G-H)
4、探究不同AMES组中7种DDR通路的突变率发现，在BLCA中NER是最常见的突变DDR通路；在AMES-H组中，DDR通路突变的频率更高，而且与DDR-WT相比，DDRMut样本中的AMES显著升高，此外该研究还构建了一个不同AMES组中10个最常突变的DDR基因(图2I-K)
三、APOBEC的突变在BLCA的突变模式中占主导地位1、利用NMF算法在TCGA-BLCA队列中识别出5个突变特征，TCGA队列中每个突变签名的相对丰度显示在一个饼状图中(图3A-B)。
2、在TCGA-BLCA队列中，APOBEC特征丰度与AMES呈高度正相关(图3C)，而随着AMES水平的增加，TCW突变显著升高(图3D)。在BGI-BLCA(图3E-H)和DFCI/MSKCC-BLCA(图3I-L)队列中也观察到了类似的结果。这表明，APOBEC突变在BLCA突变模式中占主导地位，并与AMES保持高度正相关。
四、APOBEC3B与BLCA中上皮细胞的恶性进化相关1、纳入两个scRNA-seq数据集，首先评估数据集中四种细胞类型数量分布和差异（图4A-B）。
2、APOBEC3A几乎在任何细胞类型中都不表达，而APOBEC3B在上皮细胞中特异性表达(图4C-D)。归一化后，APOBEC3A和APOBEC3B在四种细胞类型中的表达(图4E-F)。
3、88.3%的上皮细胞因其高染色体不稳定性而被鉴定为恶性。采用UMAP降维方法，将恶性上皮细胞进一步分为3个亚群，以不同色度观察APOBEC3B的表达(图4G-I)。APOBEC3B在正常上皮细胞和M-C1中很少表达，但在M-C2和M-C3中高表达(图4J)
4、利用时间轨迹分析表明其进展轨迹起源于正常的上皮细胞，并发展为两个主要分支，(图4K-L)；在各种癌症特征中，细胞周期进程是最重要的一个特征(图4M）；所有恶性上皮细胞中，APOBEC3B与立方最密堆积评分呈显著正相关(图4N）；在BLCA进程中APOBEC3B逐步显著升高，累积比例曲线显示APOBEC3B对BLCA中TCW突变的贡献显著(图4O-P)。
五、APOBEC3A与BLCA中单核细胞的分化命运相关1、GSE145281中六种细胞类型的细胞数量分布及差异（图5A-B）。
2、UMAP图显示APOBEC3A通常在单核细胞中表达，而APOBEC3B在PBMC中几乎不表达，并且，APOBEC3A在FCGR3A+单核细胞中特异性表达，而不是经典单核细胞。(图5C-F)。
3、时间轨迹分析表明单核细胞的发展轨迹，经过UMAP降维后，单核细胞聚集成6个亚簇，亚簇3表达中间的FCGR3A，亚簇6表达最高的FCGR3A。而在sd的动态表达谱中APOBEC3A在最后阶段获得高表达，并标记为FCGR3A阳性(图5G-J)。
4、热图阐明了BLCA样本中APOBECs和不同免疫细胞浸润之间的关系(图5K)，在所有病例中，APOBEC3A-M1之间的相关性最高，M1渗透的丰度显著较高。表明，APOBEC3A可能在BLCA患者单核细胞的分化中发挥作用。
六、AMES与BLCA中的免疫浸润和潜在的ICB反应相关1、使用fgsea算法对不同AMES组中的GOBP基因集进行计算，发现AMES水平较高的样本表现出显著较高的各种免疫反应活性。并且，AMES与激活的CD4+记忆T细胞、CD8+T细胞和M1丰度呈显著正相关，而与CD4+幼稚性和激活的MDC群体呈负相关)。随着AMES水平的升高，免疫浸润评分逐步显著升高(图6C)，CD8+T细胞丰度也逐步显著升高(图6A-D)。
2、利用ICB反应相关的T细胞炎症的GEP来评估AMES在癌症免疫治疗中的预测潜力，发现AMES最低的样本中，T细胞炎症GEP具有广泛的高表达，ssGSEA算法验证了AMES>4组的T细胞炎症评分显著升高(图6E-F)。而在AMES>4组中，IFN-γ反应显著增强，IFNG mRNA表达也显著升高(图6G-H)
3、免疫检查点相关分子在AMES>4组广泛升高，细胞毒性效应结论也一致。此外，SubMap分析显示，在两个免疫治疗队列中，AMES>4组表现出高反应的ICB可能性。（图6I-K）。
4、筛选出其中的DEGs进行分析发现，大多数DEGs在免疫相关通路中富集，结合PPI网络，以上结果提示AMES与免疫激活相关，并表明了在BLCA中潜在的ICB益处（图6L-N）。
七、较高的AMES预示着BLCA的预后较好1、Kaplan-Meier分析显示，AMES较高的患者表现出更有利的总生存期，并且AMES是唯一独立的独立保护因子。对于CSS，AMES仍然与较好的预后保持正相关，而晚期病理阶段是CSS的唯一危险因素(图7A-B)。
2、在晚期BLCA患者队列中，Kaplan-Meier分析显示，较高的AMES与更好的OS相关，并且AMES是OS的唯一保护因素，优于一些常规预测因子。（图7C）。
八、建立针对BLCA患者预后APOBEC突变模型及不同AMrs的BLCA患者的药物敏感性分析
1、将上述DEGs进行单变量Cox回归分析、过滤、LASSO等分析计算每个BLCA患者的预后APOBEC突变相关风险评分，发现在amrs-低和amrs-高样本之间，观察到各种癌症特征的表现存在显著差异，AMrs值较高的患者表现出更差的CSS，并且在三个独立队列中进行验证(图8A-G)。
2、从三个药物反应数据库中筛选了1837个化合物，BI-2536和RO-3306被筛选为负相关系数最大的细胞周期抑制剂(图8H-I)。该研究还总结了12种候选化合物的信号通路和治疗靶点(图8J)。对AMrs和估计的AUC值进行Spearman相关分析，筛选出5个最相关的化合物，并比较了不同AMrs组的AUC估计值(图8K-N)。提示这五种化合物具有作为候选药物的潜力。
研究总结：APOBEC家族的作用是对人类的一把双刃剑，APOBECs在癌症中的作用尚不明确，本研究系统分析揭示了APOBECs的表达谱和APOBEC突变在泛癌中的分布特征，进一步评估其与预后、免疫激活和潜在的ICB反应之间的关系。此外，本文还建立了一个预后APOBEC突变相关模型，并在不同的BLCA队列中进行了验证，提示APOBEC突变可能成为BLCA患者生存预测和免疫治疗应答的潜在生物标志物