單細胞技術助力首次在單細胞精度定義肝癌的五種免疫微環(huán)境亞型

01

北京大學體系張寧團隊，張澤民團隊，朱繼業(yè)團隊首次在單細胞精度定義肝癌的五種免疫微環(huán)境亞型

單細胞技術促進了腫瘤免疫領域的探索，目前多項研究已對肝癌進行了單細胞水平的探究。然而，這些研究大多關注特定類型細胞，其結果無法反映免疫微環(huán)境的全部特征。因此，亟需無偏差的、包含所有細胞亞型的研究策略以系統(tǒng)揭示肝癌免疫微環(huán)境的異質性。

為了揭示肝癌腫瘤微環(huán)境特征，北京大學體系張寧團隊，張澤民團隊，朱繼業(yè)團隊聯(lián)合對人和小鼠共189個樣本的無抗體富集的單細胞轉錄組測序，解析了肝癌免疫微環(huán)境的89個細胞亞群，通過層次聚類解析出5種不同的免疫微環(huán)境亞型，其中包含：①免疫激活型TIME-IA（Immune Activation）；②髓系富集免疫抑制型TIME-ISM（Immune Suppressive Myeloid）；③基質富集免疫抑制型TIME-ISS（Immune Suppressive Stromal）；④免疫排斥型TIME-IE（Immune Exclusion）;⑤免疫駐留型（Immune Residence），組合起來稱之為TIMELASER分型系統(tǒng)，隨后研究人員對這五種免疫微環(huán)境亞型進行多維度分析，結合453個組織轉錄組測序驗證五種亞型的存在，并通過10個空間轉錄組數(shù)據(jù)和CODEX多色免疫技術揭示了五種亞型的細胞空間分布，受體-配體互作也提示了不同亞型的形成機制，配套病例的全外顯子測序，發(fā)現(xiàn)不同的亞型富集不同的驅動基因突變，富集不同的腫瘤細胞基因模式，如TP53、CTNNB1、KRAS和IDH1。在本研究中成功捕獲到了3W中性粒細胞，可分為11個亞群，并鑒定出6群腫瘤相關的中性粒細胞，在發(fā)育軌跡和轉錄因子分析中，發(fā)現(xiàn)了兩群特殊的促進腫瘤生長的中性粒細胞亞群，CCL4+TAN募腫瘤相關巨噬細胞促進腫瘤生長，和PD-L1+TAN通過抑制CD8+T細胞的殺傷功能促進腫瘤生長，并在體內和體外實驗中得到證實。

綜上所述，本研究深入揭示了肝癌免疫微環(huán)境亞型，揭示了中性粒細胞的功能異質性，并通過小鼠模型表明腫瘤相關中心粒細胞的干預，有可能形成新的肝癌免疫治療策略。

 

02

通過單細胞測序發(fā)現(xiàn)造血干細胞在人胚胎骨髓中的出現(xiàn)

造血干細胞(HSCs)在妊娠中期胚胎發(fā)生時出現(xiàn)，并有能力重新填充成人造血系統(tǒng)。在胎兒發(fā)育期間，HSCs定植于骨髓(BM)，在那里它們自我更新，并在整個生命中維持造血。然而造血干細胞產(chǎn)生骨髓的確切時間點尚不清楚。

研究者使用單細胞RNA測序來繪制人類胚胎BM和脾臟造血干/祖細胞(HSPCs)的轉錄組圖譜，以及它們在受孕后10至14周(PCWs)的微環(huán)境。他們進一步證明，能夠重組成年NOG小鼠長期多譜系造血功能的功能性造血干細胞直到12 PCWs才出現(xiàn)在BM中。相比之下，到14 PCWs時，在脾臟中還未檢測到功能性造血干細胞。通過比較BM和脾臟之間的niche-HSPC相互作用，他們確定了可能參與胎兒HSC遷移和維持的配體-受體對。

他們的工作為研究人胎BM中HSC定植的潛在機制鋪平了道路，并為未來研究HSC的發(fā)展提供了寶貴的資源。

 

03

單細胞測序+免疫組庫：揭示新冠疾病在兒科多系統(tǒng)炎癥綜合征的免疫病理特征

少數(shù)感染了嚴重急性呼吸綜合征冠狀病毒2型(SARS-CoV-2)的兒童可能會發(fā)展為兒童多系統(tǒng)炎癥綜合征(MIS-C)，發(fā)病率相當高。

在本研究中，應用多組學（可溶生物標志物分析、蛋白質組學、單細胞基因表達和免疫組庫分析）對COVID-19患（(n = 110）和MISC患兒（n = 76），以及兒童健康對照（pHCs;n = 76）進行了分析。結果顯示，pCOVID-19患者具有強烈的I型干擾素(IFN)反應，而MIS-C患者具有顯著的II型IFN依賴和NF-κB依賴信號，基質體激活和循環(huán)刺突蛋白水平升高。MIS-C中TRBV11-2 T細胞克隆型的短暫擴張與炎癥和T細胞激活的特征相關。MIS-C與HLA A*02、B*35和C*04等位基因結合提示其具有遺傳易感性。

總之，這些結果鑒定了pCOVID-19和MIS-C中明顯的免疫病理特征，有助于更好地定義這些疾病的病理生理學并指導治療。

 

04

Bulk RNA-seq分析單細胞空間異質性，你知道怎么做嗎？

單細胞和空間多組學的出現(xiàn)幫助我們改變了對復雜組織的理解方式，但由于分辨率和RNA彌散的原因目前單細胞和空間轉錄組還沒有實現(xiàn)完美的融合，并且空間轉錄組基于探針的方法，以及對組織大小的限制，通量的限制無法幫助我們獲得全轉錄組的覆蓋和變異檢測，早期基于各種圖譜計劃遺留下來的大量bulk RNA-seq的數(shù)據(jù)從測序深度和全基因組的覆蓋度上都優(yōu)于目前的空間轉錄組，但是卻由于沒有空間位置信息，如何利用這些數(shù)據(jù)解析單細胞分辨的空間異質性是目前面臨的重大技術挑戰(zhàn)。

來自浙江大學的團隊開發(fā)了一種空間解卷積算法--Bulk2Space來幫助我們實現(xiàn)Bulk轉錄組重構至單細胞空間分辨率。該算法首先將Bulk轉錄組進行解卷積，將其轉化為單細胞轉錄組圖譜，然后通過引入變分自編碼器（β-VAE）將生成的單細胞映射至組織空間中，該算法首先與其他解卷積算法新型了性能評估，發(fā)現(xiàn)無論在模擬數(shù)據(jù)還是真是數(shù)據(jù)集中，Bulk2Space都表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，然后在胰腺導管癌（PDAC）和黑色素瘤的bulk轉錄組數(shù)據(jù)的空間解卷積，均能夠發(fā)現(xiàn)疾病特有的空間異質性特征，而這個結果在其他解卷積分析方法中無法實現(xiàn)。在小鼠腦現(xiàn)為七個的空間測序技術總，該算法也成功重塑了小鼠皮層的層級空間結構，獲得的結果與MERFISH空間轉錄組數(shù)據(jù)高度吻合，并且還能解決MERFISH檢測基因少無法確定細胞身份的問題。

總之，該算法的出現(xiàn)能夠幫助我們對bulk數(shù)據(jù)的再利用，同時在分辨率達不到單細胞水平的空間組學技術中也能夠進一步解析細胞的類型寄空間分布。

 

05

人類癌細胞系的泛癌RNA轉錄本圖譜

細胞內RNA受到多種調控和修飾進而形成多種蛋白的亞型，比如可變剪接，甲基化修飾等。對RNA轉錄水平進行深入研究能過夠更加精準的描繪癌癥轉錄組的改變，目前尚未研究系統(tǒng)性地分析大規(guī)模人源癌細胞系的轉錄本圖譜，并揭示其調控及與抗腫瘤藥物敏感性的關系。

本文通過對來自25個組織的1017個癌細胞系進行轉錄組測序，及有參組裝和定量，獲得了泛癌細胞系的RNA轉錄本圖譜，通過聚類分析展示了泛癌細胞系的轉錄組多樣性和特異性，發(fā)現(xiàn)不同組織來源的細胞系能被聚成一類，體現(xiàn)了相同起源的癌細胞具有類似的轉錄本表達模式，進一步通過計算獲得癌細胞系的特異性轉錄本。然后對于有參組裝發(fā)現(xiàn)癌細胞系廣泛表達的新轉錄本，進行GSVA分析，發(fā)現(xiàn)新轉錄組本主要和上皮間質轉化（EMT）、凝血和TNFA等通路相關，結合TCGA數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)新轉錄組在癌旁、癌或者不同階段的癌組織中存在表達差異，并與患者預后相關，結合ENCODE數(shù)據(jù)庫預測調控新轉錄組的RBP，構建了包含129種RBP和47,667條轉錄本的高度可信的RBP-轉錄本調控網(wǎng)絡，然后結合CTRP數(shù)據(jù)庫預測藥物相關通路，繪制了RBP-轉錄本-藥物反應調控網(wǎng)絡。挑選了PTBP1-ENST00000373481.7（KIAA1522）-decitabine通路進行實驗，證實了RBP通過轉錄本來調節(jié)藥物敏感性，也驗證了調控通路的可靠性，基于以上結果，作者構建了The Transcript Atlas in Cancer（TAiC）數(shù)據(jù)庫包括轉錄本表達數(shù)據(jù)、轉錄本編碼能力、RBP調控模式、藥物反應以及臨床關聯(lián)，為在轉錄本水平上研究癌癥提供有價值的資源，也為進一步腫瘤生物學研究和精準藥物開發(fā)提供了基礎。

 

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