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空间转录组在肿瘤相关研究中的应用

作者:上海吉凯基因医学科技股份有限公司 2023-03-07T15:36 (访问量:9895)

细胞的转录信息、空间位置信息、形态学信息、生理病理信息等对理解细胞功能至关重要。scRNAseq将我们对细胞基因表达的认识推进到单细胞层面,目前已在新细胞类型的发现、揭示细胞异质性等方面展现出优势。然而,scRNAseq虽然能够深入分析细胞之间的异质性,解析不同类型细胞的生理特点,但却难以还原细胞的原始位置信息,且部分细胞在离开特定微环境以及酶解过程基因表达谱会发生变化,无法进行微环境精准探索。


细胞在特定的空间位置与微环境协同作用并发挥其特有的生物学功能。空间转录组测序可以同时获得细胞的空间位置信息和基因表达数据,进一步推进了对组织原位细胞真实基因表达的研究。目前广泛应用的10x Genomics Visium空间转录组测序技术,利用空间条形码及Oligo(dT)微阵列技术,可实现完整组织切片中的转录组定量及可视化和分析,进而对细胞互作进行精准分析、对微环境进行精准探索,为肿瘤生物学中细胞相互作用、组织微环境和神经科学等领域提供了重要的研究手段,极大地扩展了对复杂多细胞生物系统的认知。

10x Visium 空间转录组原理

将单细胞测序和空间转录组测序两种技术进行结合,可以获得不同细胞类型及其组织空间位置的基因表达信息,进而将不同单细胞亚群进行空间定位,对空间转录组的位置信息进行注释,并从细胞-细胞互作的维度精确解析肿瘤微环境的异质性。

单测+空转联合分析

恶性肿瘤是一类死亡率较高的疾病,其发生、发展机制较为复杂,转录组测序技术对揭示肿瘤作用机制具有重要意义。空间转录组测序可应用于肿瘤异质性、肿瘤的发生与发展、肿瘤免疫微环境等研究方向,探明不同肿瘤空间位置上的差异、癌组织与癌旁组织的差异、免疫细胞的不同分布对预后效果的影响等,解释肿瘤的发生发展以及转移机制,为肿瘤的治疗及预后提供新的思路。

复杂的肿瘤微环境

一、肿瘤异质性分析

肿瘤的异质性体现在多方面,包括遗传物质的异质性(genetic mutation)、肿瘤细胞形态及功能异质性、空间异质性等。空间异质性可以表现在不同的器官,比如原发灶的病灶以及肝转移、肺转移等转移部位的病灶,其特点不一样,对化疗的敏感度也不同,部分病灶在靶向治疗时甚至会出现增大的现象,是肿瘤异质性的典型表现。

在前列腺癌相关研究中,作者通过分析邻近肿瘤区域间质肿瘤微环境中的基因表达梯度,对前列腺癌的肿瘤异质性进行重新分层[1]


在一项新的研究中,研究人员利用空间转录组学构建出整个前列腺的横断面图谱,包括健康细胞和癌细胞的区域, 并通过推断良性和恶性组织中多个区域的空间拷贝数变化探索肿瘤内和附近良性组织中不同的克隆模式[2]



二、免疫微环境分析

肿瘤细胞与肿瘤微环境之间是相互依存、共同发展的,肿瘤浸润性淋巴细胞的种类和组成可以直接影响一些治疗方法的结果。胰腺导管癌(Pancreatic ductal adenocarcinoma, PDAC)是最常见的一种胰腺癌,属于浸润性上皮肿瘤,病理上可见较多导管上皮来源的细胞。在胰腺癌相关研究中,研究者们利用空间转录组和单细胞测序绘制PDAC的癌细胞粘连区、非恶性导管上皮区、基质区域,识别每个转录本在组织内的空间定位,解析肿瘤微环境下的细胞状态,绘制癌细胞状态到不同的空间组织区域,并描述它们与其他细胞类型之间的相互作用[3]



肝转移是结直肠癌死亡的主要原因,表现出高度异质性和抑制性的免疫微环境。免疫细胞如何在空间上协调大肠癌肝转移(CRLM)的进展对于设计新的治疗策略至关重要。研究者们利用单细胞转录组和空间转录组测序探索结直肠癌肝转移的免疫图谱,整合单细胞转录组和空间转录组数据,在未处理的样本中观察到与单细胞转录组数据一致的免疫细胞模式,如在结直肠癌(CRC)和肝转移(LM)中CD8+ T细胞显著富集。在新辅助化疗(NAC)处理的样本中,观察到更小的肿瘤区域和不规则的免疫细胞分布。两组学联合分析结果突出了CRLM患者的时空动态免疫细胞景观和NAC后的巨大重塑[4]



三、细胞类型/亚群共域化

肿瘤微环境由不同的细胞群构成,共域的细胞类群之间存在细胞互作或者共同参与某些反应。皮肤鳞癌也叫做表皮癌(cSCC),是发生于表皮或附属器细胞鳞状上皮部位的一种恶性肿瘤,癌细胞有不同程度的角化。cSCC具有高度异质性,临床上常出现切除癌变部位淋巴结转移,PD-1治疗容易出现耐药性等。在皮肤鳞癌的研究中,研究者使用单细胞RNA-seq和空间转录组技术,找到了对于肿瘤生长和转移极其关键的新的细胞亚群TSK及其空间定位,揭示了cSCC的基因表达情况,空间异质性,空间分布特征等对肿瘤生长和转移的影响[5]




【参考文献】
1. Berglund E, Maaskola J, Schultz N, et al. Spatial maps of prostate cancer transcriptomes reveal an unexplored landscape of heterogeneity. Nat Commun, 2018, 9(1): 2419.
2. Erickson A, He M, Berglund E, et al. Spatially resolved clonal copy number alterations in benign and malignant tissue. Nature, 2022, 608(7922):360-367.
3.Moncada R, Barkley D, et al. Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas. Nat Biotechnol. 2020, 38(3):333-342
4. Ying Wu, Shuaixi Yang, et al. Spatiotemporal Immune Landscape of Colorectal Cancer Liver Metastasis at Single-Cell Level. Cancer Discov.2022, 12(1):134-153
5. Ji AL, et al. Multimodal Analysis of Composition and Spatial Architecture in Human Squamous Cell Carcinoma. Cell. 2020, 182(6):1661-1662.
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