之前我們介紹過細胞圖譜工作的全球三個主要聯(lián)盟：人類生物分子圖譜計劃(HuBMAP)，人類腫瘤圖譜網(wǎng)絡(HTAN)和人類細胞圖譜(HCA)。每個聯(lián)盟都專注于與他們的圖譜工作相關(guān)的具體目標。人類細胞圖譜（Human Cell Atlas，HCA）計劃的使命是創(chuàng)建所有人類細胞的綜合參考圖譜，在細胞水平上描述和定義健康與疾病的狀態(tài)。
 

近日，HCA分支的人類乳腺細胞圖譜（HBCA）項目的首席研究員Kai Kessenbrock博士攜手MD安德森癌癥中心和加州大學的研究團隊，在《Nature》（IF=69.504)雜志上發(fā)表了題為“A spatially resolved single-cell genomic atlas of the adult human breast”的研究論文[1]。
 
該研究不僅從空間生物學角度闡明了乳腺組織中各種細胞亞群之間的關(guān)系，還描繪出迄今為止最為全面的人類乳腺細胞圖譜，為研究乳房生理和疾病過程提供了詳細的單細胞空間多組學信息。
 
圖1 乳腺組織中細胞亞群分布示意圖
 
 
 
 
| 研究背景 |
 
人類乳房屬于頂端分泌器官（apocrine organ），其最主要的生理作用體現(xiàn)在產(chǎn)生乳汁以哺育新生的嬰兒。這種乳汁分泌功能是由高度分支的小葉單位介導的，乳汁通過乳腺組織內(nèi)的導管網(wǎng)絡運輸。乳腺上皮系統(tǒng)被密集的血管和淋巴管網(wǎng)包圍，并嵌入富含脂肪的組織中。組織病理學研究結(jié)果表明，人類乳腺組織內(nèi)主要有四種組織區(qū)域特征：末端導管小葉單位（terminal ductal lobular units，TDLU）和密集的分支上皮小葉結(jié)構(gòu)區(qū)；由雙層上皮組成的管狀導管區(qū)；富含細胞外基質(zhì)（extracellular matrix，ECM）的結(jié)締組織區(qū)；和脂肪富集區(qū)。每個區(qū)域內(nèi)不僅有大量的乳腺上皮細胞，還有成纖維細胞、脂肪細胞和多種免疫細胞。要刻畫出乳腺組織的細胞圖譜，就需要明確組織內(nèi)各種細胞亞群之間的相關(guān)性及其在生理和病理狀態(tài)下的變化。
 
在早期研究中常用的全樣本分析工具（如蛋白質(zhì)印跡、定量PCR和bulk-RNA測序等）雖然能夠?qū)崿F(xiàn)單次分析由數(shù)萬到數(shù)百萬個細胞組成的樣本，但單個細胞亞群中的關(guān)鍵性差異會被樣本中其他細胞亞群平均化，容易錯過樣本中一些細胞亞群的細節(jié)信息。近年來，單細胞技術(shù)和空間組學技術(shù)在組織樣本解析過程中的聯(lián)合使用，不僅可以幫助我們在單細胞水平檢測每一個細胞中分子表達情況，還能展示出各個細胞亞群在組織中所處的位置及細胞之間的空間相關(guān)性。
 
2016年HCA計劃啟動至今，空間多組學聯(lián)用被更廣泛地應用在組織圖譜解析過程中，通過研究發(fā)育和生理/病理活動中的分子機制去探索不同類型的細胞聚集并形成組織的原因。本研究的目的是以單細胞分辨率繪制人類乳腺組織中存在的所有細胞類型、狀態(tài)及其空間分布多組學圖譜。
 
 
| 研究思路 |
 
該HBCA項目共收集了來自132例女性手術(shù)患者的220個乳腺組織樣本。所采集到的樣本一部分用于單細胞轉(zhuǎn)錄組測序（scRNA-seq）和單核轉(zhuǎn)錄組測序（snRNA-seq），另一部分用于Akoya空間單細胞蛋白組（PhenoCycler）和空間轉(zhuǎn)錄組檢測�？紤]到個體在經(jīng)歷青春期、懷孕、哺乳和更年期等過程中會伴隨乳腺組織重建，作者在數(shù)據(jù)分析時還考慮到種族、年齡和生育情況等因素。在先后解析了乳腺組織中細胞亞群、細胞鄰域（Cellular neighborhood）、上皮細胞分布、免疫細胞分布、成纖維細胞異質(zhì)性、脂肪細胞分布、血管和周細胞分布后，研究團隊繪制出了迄今為止樣本量最大、分析最為全面的人類乳腺細胞圖譜。
 
 
圖2 乳腺組織示意圖和HBCA研究工作流程
 
 
| 研究過程 |
 
1. 確定乳腺組織中的主要細胞類型
首先，作者通過scRNA-seq技術(shù)檢測了167個乳腺組織樣本中收集到的714331個細胞，并通過聚類分析確定這些細胞由10種不同類型的細胞組成（圖3c和3d，包括：基細胞（Basal）、激素反應型腔細胞（LumHR）、分泌型腔細胞（LumSec）、成纖維細胞、淋巴樣細胞、血管細胞、周細胞、髓系細胞、T細胞和B細胞）。由于技術(shù)限制，scRNA-seq結(jié)果中缺少了一些組織中常見細胞類型的數(shù)據(jù)（如脂肪細胞）。所以，作者進一步通過snRNA-seq技術(shù)得到了117346個細胞核的數(shù)據(jù)。分析結(jié)果表明，乳腺組織中主要有11種細胞類型（圖3e和3f）：基底細胞、LumHR細胞、LumSec細胞、成纖維細胞、淋巴樣細胞、血管細胞、周細胞、髓系細胞、T細胞、肥大細胞和脂肪細胞。細胞間作用分析結(jié)果進一步驗證了作者通過測序技術(shù)在乳腺組織中找到的12個細胞類型。（詳見原文補充材料）
 
 
圖3 乳腺組織scRNA-seq和snRNA-seq檢測
 
 
2.乳腺組織中細胞空間分布檢測和細胞鄰域分析
接下來，作者利用主流空間組學技術(shù)（兩種空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)和Akoya空間單細胞蛋白組技術(shù)）檢測乳腺組織中各種細胞亞群的空間分布情況。結(jié)果表明，乳腺組織中有9個特征性鄰域（圖4b和4c），且乳腺上皮細胞和非上皮細胞之間存在緊密的空間相關(guān)性（圖4e和4h）。隨后，作者分別研究上皮細胞和非上皮細胞的分布特征。
 
 
圖4 乳腺組織中主要細胞類型的空間組學分析
 
 
3. 乳腺上皮細胞分析
作者在前期研究中通過單細胞技術(shù)鑒定了乳腺上皮細胞分為基細胞（Basal）、激素反應型腔細胞（LumHR）和分泌型腔細胞（LumSec）[2]。在本研究中作者詳細地分析了這幾種乳腺上皮細胞的功能異質(zhì)性，定義了LumHR細胞的3種不同活化形式的亞群和LumSec細胞的7種不同活化形式的亞群（圖5f，5g和5j）。另外，作者還在導管區(qū)域和小葉區(qū)域通過空間多組學檢測確定了幾種乳腺上皮細胞的空間分布規(guī)律（圖5n和5p），完成了乳腺上皮細胞的空間圖譜。
 
 
圖5 乳腺上皮細胞分析
 
 
4. 乳腺組織中非上皮細胞分析
以往的乳腺相關(guān)研究中常常忽略非上皮細胞（如免疫細胞）在乳腺組織中的“地位”，但本研究發(fā)現(xiàn)這些細胞不僅在乳腺組織中占有較高比例，且與乳腺上皮細胞存在顯著的空間相關(guān)性。在對乳腺組織中的免疫細胞解析過程中，作者發(fā)現(xiàn)免疫細胞不僅在生理狀態(tài)下占比高達16.7%，并且呈現(xiàn)出非常豐富的異質(zhì)性。分析結(jié)果表明，在乳腺組織中：T細胞和NK細胞有14種不同活化形式的亞群（圖6f和6g）；B細胞有5種不同活化形式的亞群（圖6h和6i）；髓系細胞有15種不同活化形式的亞群（圖6j和6k）。隨后，作者用空間分布檢測在乳腺組織的不同分區(qū)（小葉區(qū)、導管區(qū)、結(jié)締組織和脂肪區(qū)）中驗證了免疫細胞的空間分布。（詳見原文補充材料）
 
 
圖6 乳腺組織免疫微環(huán)境分析
 
 
最后，作者對乳腺組織中常見的成纖維細胞、脂肪細胞、血管細胞、淋巴樣細胞和周細胞進行了異質(zhì)性和空間分布分析（詳見原文），詳細地描繪出乳腺組織中各種細胞的活化形式與空間分布關(guān)系的圖譜（圖1）。不僅如此，作者還對比了不同患者種族、年齡和生理狀態(tài)來源的樣本之間的細胞異質(zhì)性差異，豐富了人類乳腺細胞圖譜中的異質(zhì)性參數(shù)。
 
 
| 總結(jié) |
 
本研究實現(xiàn)了4種前沿技術(shù)的空間多組學聯(lián)用，結(jié)合各種技術(shù)的優(yōu)勢實現(xiàn)了人類乳腺組織微環(huán)境的空間單細胞解析，為未來的乳腺相關(guān)疾病研究提供了組織細胞學依據(jù)。正如Kessenbrock博士所說：“將空間分析與單細胞RNA測序的力量相結(jié)合，能幫助我們獲得更多細胞與細胞、受體與配體之間的空間分布信息，從多個維度解讀組織微環(huán)境。”空間多組學聯(lián)用已然成為當今組織樣本解析的不二選擇。
 
可通過https://www.akoyabio.com/blog/webinar-rewind-the-human-cell-atlas/   回顧Kessenbrock博士參加Akoya Biosciences網(wǎng)絡研討會對該項工作的介紹。
 
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● 定制化更加靈活，可與商品化panel聯(lián)合使用。
 
 
參考文獻
1. Kumar T, Nee K, Wei R, et al. A spatially resolved single-cell genomic atlas of the adult human breast. Nature. 2023 Jun 28..
2. Nguyen QH, Pervolarakis N, Blake K, et al. Profiling human breast epithelial cells using single cell RNA sequencing identifies cell diversity. Nat Commun. 2018 May 23;9(1):2028.
 
該文章轉(zhuǎn)自：AkoyaBio微信公眾號

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