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                                                              當前位置 > 首頁 > 技術(shù)文章 > 單細胞技術(shù)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

                                                              單細胞技術(shù)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

                                                              瀏覽次數(shù):967 發(fā)布日期:2023-3-16  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責任自負

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                                                              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(shù)促進了腫瘤免疫領(lǐng)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(guān)注特定類型細胞,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(zhuǎn)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(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)境亞型進行多維度分析,結(jié)合453個組織轉(zhuǎn)錄組測序驗證五種亞型的存在,并通過10個空間轉(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(qū)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(guān)的中性粒細胞,在發(fā)育軌跡和轉(zhuǎn)錄因子分析中,發(fā)現(xiàn)了兩群特殊的促進腫瘤生長的中性粒細胞亞群,CCL4+TAN募腫瘤相關(guān)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(nèi)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(zhì)性,并通過小鼠模型表明腫瘤相關(guān)中心粒細胞的干預,有可能形成新的肝癌免疫治療策略。

                                                               

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                                                              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(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。

                                                               

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                                                              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(zhì)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(jié)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(zhì)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(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并指導治療。

                                                               

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                                                              Bulk RNA-seq分析單細胞空間異質(zhì)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(zhuǎn)錄組還沒有實現(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(zhuǎn)錄組重構(gòu)至單細胞空間分辨率。該算法首先將Bulk轉(zhuǎn)錄組進行解卷積,將其轉(zhuǎn)化為單細胞轉(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(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,而這個結(jié)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(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(shù)中也能夠進一步解析細胞的類型寄空間分布。

                                                               

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                                                              人類癌細胞系的泛癌RNA轉(zhuǎn)錄本圖譜

                                                              細胞內(nèi)RNA受到多種調(diào)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(zhuǎn)錄水平進行深入研究能過夠更加精準的描繪癌癥轉(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個組織的1017個癌細胞系進行轉(zhuǎn)錄組測序,及有參組裝和定量,獲得了泛癌細胞系的RNA轉(zhuǎn)錄本圖譜,通過聚類分析展示了泛癌細胞系的轉(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(zhuǎn)錄本表達模式,進一步通過計算獲得癌細胞系的特異性轉(zhuǎn)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(zhuǎn)錄本,進行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差異,并與患者預后相關(guān),結(jié)合ENCODE數(shù)據(jù)庫預測調(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,然后結(jié)合CTRP數(shù)據(jù)庫預測藥物相關(guān)通路,繪制了RBP-轉(zhuǎn)錄本-藥物反應調(diào)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(zhuǎn)錄本來調(diào)節(jié)藥物敏感性,也驗證了調(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)錄本表達數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄本編碼能力、RBP調(diào)控模式、藥物反應以及臨床關(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。

                                                               

                                                              參考文獻:

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