01

北京大學(xué)體系張寧團(tuán)隊(duì)，張澤民團(tuán)隊(duì)，朱繼業(yè)團(tuán)隊(duì)首次在單細(xì)胞精度定義肝癌的五種免疫微環(huán)境亞型

單細(xì)胞技術(shù)促進(jìn)了腫瘤免疫領(lǐng)域的探索，目前多項(xiàng)研究已對肝癌進(jìn)行了單細(xì)胞水平的探究。然而，這些研究大多關(guān)注特定類型細(xì)胞，其結(jié)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(xì)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(zhì)性。

為了揭示肝癌腫瘤微環(huán)境特征，北京大學(xué)體系張寧團(tuán)隊(duì)，張澤民團(tuán)隊(duì)，朱繼業(yè)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合對人和小鼠共189個(gè)樣本的無抗體富集的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序，解析了肝癌免疫微環(huán)境的89個(gè)細(xì)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(zhì)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(jìn)行多維度分析，結(jié)合453個(gè)組織轉(zhuǎn)錄組測序驗(yàn)證五種亞型的存在，并通過10個(gè)空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和CODEX多色免疫技術(shù)揭示了五種亞型的細(xì)胞空間分布，受體-配體互作也提示了不同亞型的形成機(jī)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(qū)動基因突變，富集不同的腫瘤細(xì)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(xì)胞，可分為11個(gè)亞群，并鑒定出6群腫瘤相關(guān)的中性粒細(xì)胞，在發(fā)育軌跡和轉(zhuǎn)錄因子分析中，發(fā)現(xiàn)了兩群特殊的促進(jìn)腫瘤生長的中性粒細(xì)胞亞群，CCL4+TAN募腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞促進(jìn)腫瘤生長，和PD-L1+TAN通過抑制CD8+T細(xì)胞的殺傷功能促進(jìn)腫瘤生長，并在體內(nèi)和體外實(shí)驗(yàn)中得到證實(shí)。

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(xì)胞的功能異質(zhì)性，并通過小鼠模型表明腫瘤相關(guān)中心粒細(xì)胞的干預(yù)，有可能形成新的肝癌免疫治療策略。

 

02

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

造血干細(xì)胞(HSCs)在妊娠中期胚胎發(fā)生時(shí)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(gè)生命中維持造血。然而造血干細(xì)胞產(chǎn)生骨髓的確切時(shí)間點(diǎn)尚不清楚。

研究者使用單細(xì)胞RNA測序來繪制人類胚胎BM和脾臟造血干/祖細(xì)胞(HSPCs)的轉(zhuǎn)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(jìn)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(xì)胞直到12 PCWs才出現(xiàn)在BM中。相比之下，到14 PCWs時(shí)，在脾臟中還未檢測到功能性造血干細(xì)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(jī)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(xì)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(yán)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(dāng)高。

在本研究中，應(yīng)用多組學(xué)（可溶生物標(biāo)志物分析、蛋白質(zhì)組學(xué)、單細(xì)胞基因表達(dá)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(jìn)行了分析。結(jié)果顯示，pCOVID-19患者具有強(qiáng)烈的I型干擾素(IFN)反應(yīng)，而MIS-C患者具有顯著的II型IFN依賴和NF-κB依賴信號，基質(zhì)體激活和循環(huán)刺突蛋白水平升高。MIS-C中TRBV11-2 T細(xì)胞克隆型的短暫擴(kuò)張與炎癥和T細(xì)胞激活的特征相關(guān)。MIS-C與HLA A*02、B*35和C*04等位基因結(jié)合提示其具有遺傳易感性。

總之，這些結(jié)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(xué)并指導(dǎo)治療。

 

04

Bulk RNA-seq分析單細(xì)胞空間異質(zhì)性，你知道怎么做嗎？

單細(xì)胞和空間多組學(xué)的出現(xiàn)幫助我們改變了對復(fù)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(xì)胞和空間轉(zhuǎn)錄組還沒有實(shí)現(xiàn)完美的融合，并且空間轉(zhuǎn)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(zhuǎn)錄組的覆蓋和變異檢測，早期基于各種圖譜計(jì)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(zhuǎn)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(xì)胞分辨的空間異質(zhì)性是目前面臨的重大技術(shù)挑戰(zhàn)。

來自浙江大學(xué)的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種空間解卷積算法--Bulk2Space來幫助我們實(shí)現(xiàn)Bulk轉(zhuǎn)錄組重構(gòu)至單細(xì)胞空間分辨率。該算法首先將Bulk轉(zhuǎn)錄組進(jìn)行解卷積，將其轉(zhuǎn)化為單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組圖譜，然后通過引入變分自編碼器（β-VAE）將生成的單細(xì)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(dǎo)管癌（PDAC）和黑色素瘤的bulk轉(zhuǎn)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(zhì)性特征，而這個(gè)結(jié)果在其他解卷積分析方法中無法實(shí)現(xiàn)。在小鼠腦現(xiàn)為七個(gè)的空間測序技術(shù)總，該算法也成功重塑了小鼠皮層的層級空間結(jié)構(gòu)，獲得的結(jié)果與MERFISH空間轉(zhuǎn)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(xì)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(shí)在分辨率達(dá)不到單細(xì)胞水平的空間組學(xué)技術(shù)中也能夠進(jìn)一步解析細(xì)胞的類型寄空間分布。

 

05

人類癌細(xì)胞系的泛癌RNA轉(zhuǎn)錄本圖譜

細(xì)胞內(nèi)RNA受到多種調(diào)控和修飾進(jìn)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(zhuǎn)錄水平進(jìn)行深入研究能過夠更加精準(zhǔn)的描繪癌癥轉(zhuǎn)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(xì)胞系的轉(zhuǎn)錄本圖譜，并揭示其調(diào)控及與抗腫瘤藥物敏感性的關(guān)系。

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

 

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