文獻解讀：利用DSP空間多組學技術開展腫瘤研究
空間組學研究提供了在組織結構的空間基因信息，通過結合單細胞數(shù)據(jù)，能夠描述細胞類型在腫瘤組織中空間分布的差異、細胞間的相互作用以及免疫細胞的不同分布對預后效果的影響等，為腫瘤的治療及預后提供新的思路。GeoMx® DSP 空間轉錄組技術和空間蛋白技術能夠同時提供轉錄組和蛋白組的表達譜，廣泛應用于腫瘤異質性、腫瘤的發(fā)生與發(fā)展、腫瘤免疫微環(huán)境等研究方向。
01 腫瘤空間異質性，篩選腫瘤標志物
腫瘤組織內的細胞具有極大的異質性，同一腫瘤常常包含不同的克隆亞型，成纖維細胞、免疫細胞等所構成的腫瘤微環(huán)境，在同一腫瘤的不同部位也可表現(xiàn)出差異，腫瘤異質性的存在一定程度上增加了治療難度。通過聯(lián)合空間轉錄組技術以及空間蛋白技術，識別腫瘤組織內部各細胞亞群分布以及空間標志物分子，對篩選腫瘤標志物以及改善患者的診療有更大的幫助。
發(fā)表時間：2023.02
期刊名稱：Journal for ImmunoTherapy of Cancer
影響因子：17
本研究回顧性納入18例接受雙特異性抗體（bsAb）治療的NSCLC晚期患者（aNSCLC），采用GeoMx® DSP protein和CTA檢測方案，結合特定細胞類型的圈選策略（Segmentation），分別獲得了腫瘤區(qū)域和基質區(qū)域蛋白組和轉錄組表達譜，在空間水平解析了瘤內異質性。通過比較分析不同療效組，不同組織區(qū)域蛋白和RNA差異表達特征，篩選并構建了基于空間分子表達的Signature，用來預測免疫療法療效的生物標志物。通過比較基質區(qū)域和腫瘤區(qū)域中預測臨床療效的空間標志物分子評分，發(fā)現(xiàn)基質區(qū)域的分子特征對治療反應顯示出更大的預測能力。
研究思路
02 腫瘤的發(fā)生、發(fā)展、轉移機制
正常組織與腫瘤組織間以及不同階段腫瘤組織間細胞構成以及分子機制具有明顯差異，導致所構成的腫瘤微環(huán)境出現(xiàn)明顯異質性。通過空間多組學技術識別腫瘤與正常組織以及不同階段腫瘤組織內部各細胞亞群比例、差異表達譜以及分子作用機制，對研究腫瘤發(fā)生發(fā)展機制以及篩選預測腫瘤風險的標志物具有重要意義。
發(fā)表時間：2023.07
期刊名稱：nature communications
影響因子：17
食管鱗狀細胞癌（ESCC）一般由食管鱗狀癌前病變（ESPL；包括低級別（LGIN）和高級別（HGIN）的上皮內瘤變）逐步發(fā)展而成。目前需要建立一個在ESPL階段預測ESCC風險的指標。本研究通過DSP分別在正常上皮（NE）、LGIN、HGIN以及ESCC組織圈選ROI，進行空間全轉錄組圖譜分析。結果發(fā)現(xiàn)，在疾病進展過程中，TAGLN2以及CRNN表達水平的改變與癌癥進程密切相關，其機制與調節(jié)細胞增殖有關。TAGLN2和CRNN可作為預測ESPL發(fā)生ESCC風險的候選指標。
研究思路
03 腫瘤免疫微環(huán)境
腫瘤免疫微環(huán)境（TIME）由腫瘤細胞、免疫細胞、基質細胞、成纖維細胞、細胞外基質和血管組成。在TIME中，各種類型的細胞之間通過分泌分子、蛋白質和囊泡等通訊信號發(fā)生動態(tài)和雙向的相互作用。單細胞技術能夠揭示腫瘤免疫微環(huán)境的異質性，但丟失了有關腫瘤免疫微環(huán)境的空間信息，例如細胞位置和細胞間的相互作用。通過結合空間組學技術可以更深入地探究腫瘤免疫微環(huán)境。
發(fā)表時間：2022.05
期刊名稱：Cancer Discovery
影響因子：38.272
本研究通過單細胞測序，對來自31名胃癌患者樣本（跨越臨床分期和組織學亞型）進行分析，鑒定了34種不同的細胞譜系狀態(tài)，生成了全面的胃癌單細胞圖譜。其中彌漫型腫瘤中漿細胞比例的增加，階段性地增加了癌癥相關的成纖維細胞亞群，其標志是INHBA和FAP的高表達。通過DSP空間轉錄組學、bulk RNA測序隊列中的正交驗證以及體外和體內模型的功能實驗，對單細胞結果進行了補充和驗證。總之，本研究結果提供了一個跨不同胃癌亞型的患者內和患者間譜系狀態(tài)的高分辨率分子資源，為揭示胃腫瘤生態(tài)中細胞狀態(tài)失調的潛在機制奠定了基礎。
研究思路
參考文獻：
（1）Song X, Xiong A, Wu F, et al. Spatial multi-omics revealed the impact of tumor ecosystem heterogeneity on immunotherapy efficacy in patients with advanced non-small cell lung cancer treated with bispecific antibody. J Immunother Cancer. 2023;11(2):e006234. doi:10.1136/jitc-2022-006234
（2）Liu X, Zhao S, Wang K, et al. Spatial transcriptomics analysis of esophageal squamous precancerous lesions and their progression to esophageal cancer. Nat Commun. 2023;14(1):4779. Published 2023 Aug 8. doi:10.1038/s41467-023-40343-5
（3）Kumar V, Ramnarayanan K, Sundar R, et al. Single-Cell Atlas of Lineage States, Tumor Microenvironment, and Subtype-Specific Expression Programs in Gastric Cancer. Cancer Discov. 2022;12(3):670-691. doi:10.1158/2159-8290.CD-21-0683
