服務熱線400-065-1811
當前位置:博客 > 空間轉錄組

Cell||單細胞轉錄組聯合空間轉錄組解碼人鱗狀細胞癌的細胞類型和空間結構

時間:2020-08-24    |    閱讀量:298

Cell||單細胞轉錄組聯合空間轉錄組解碼人鱗狀細胞癌的細胞類型和空間結構


鱗狀細胞癌(cSCC)是一種上皮性腫瘤,多發于有鱗狀上皮覆蓋的位置,比如皮膚、口腔等。其特征是組織極性的破壞和基底膜的入侵。

今天小編為大家介紹一篇2020年7月23日發表在Cell上的一篇利用單細胞轉錄組(scRNA-Seq)、空間轉錄組(ST)和多重離子束成像技術(MIBI),深入探究并揭示了人鱗狀細胞癌的組織構造、細胞亞群以及基因表達網絡。




單細胞轉錄組和空間轉錄組測序




樣本信息:皮膚鱗狀細胞癌組織

實驗分組:scRNA-seq:腫瘤和匹配的正常皮膚(n=10)

ST:腫瘤樣本(n=4 ST+2 Visium)

單細胞捕獲平臺:10X Genomics 平臺

細胞數量:共48,164個細胞 /4個ST樣本---12張切片8179 spots/2個visium樣本---4張切片8885 spots

分析思路:


研究者通過對人皮膚鱗狀細胞癌(cSCC)和匹配的正常皮膚的單細胞轉錄組測序、空間轉錄組測序和多重離子束成像確定了鱗狀皮膚癌的細胞組成和結構。單細胞轉錄組和空間轉錄映射的配體-受體網絡和特定細胞類型數據的整合揭示了主要位于生長腫瘤前沿的腫瘤特異性膠質細胞(TSKs)是細胞間通訊的樞紐,它們表達的基因能夠招募特定的細胞群體。最后利用人類腫瘤異種移植物的單細胞特性和體內CRISPR篩選確定了在腫瘤發生中起重要作用的特定腫瘤亞群富集基因網絡。這些數據定義了cSCC腫瘤和基質細胞亞群,它們相互作用的空間微環境以及在腫瘤中參與的通訊基因網絡。



研究結果展示

接下來,小編將從以下5個方面為大家詳細介紹一下這篇文章中的主要研究成果。

01、cSCC和正常皮膚的單細胞轉錄組細胞圖譜分析

研究者通過對cSCC和匹配的正常皮膚進行t-SNE分析,并將細胞類型鑒定為表皮細胞、髓系細胞、NK/T細胞等7類,又將髓系和NK/T進一步細分。并從樣本來源、正常vs.腫瘤組織、細胞數量等角度進行了細胞亞群占比分析。(圖1B-F)

圖1 cSCC和正常皮膚的單細胞轉錄組細胞圖譜

研究者分離出正常皮膚和cSCC的上皮細胞進一步分群,發現除了正常的基底細胞、細胞周期的細胞和分化細胞之外,腫瘤有一個特異的MMP10+和PTHLH+細胞亞群(TSK)(圖2A-D)。通過GO分析發現TSKs標記基因與細胞運動和細胞外基質分解有關(圖2E)。TSKs還高表達了經典的上皮-間充質轉化(EMT)標記基因(圖2F-G)。與之前對口咽鱗狀細胞癌的研究結果類似,EMT樣TSK細胞缺乏經典的EMT轉錄因子的表達(圖2H)。通過SECNIC分析發現AP1和ETS家族轉錄因子可能調控了TSKs(圖2I)。同時還發現cSCC的基底細胞的增殖頻率大約是正常組織的5倍(圖2J-K)。

圖2 TSKs異常的分化層次

這些數據都指向了cSCC的表皮分化層次在關鍵方面的失調,包括:(1)未能充分參與分化,(2)基底細胞快速增殖,(3)表達EMT相關基因的TSK亞群的出現。

02、空間轉錄組測序揭示TSKs前緣異質性

研究者首先展示了不同患者切片HE染色和分群結果,并計算了不同cluster的sc-TSK score(Scoring spots in each section with TSK-signature genes from scRNA-seq),對TSK的特異性marker MMP10進行染色,確定了TSK細胞在不同患者的空間位置(圖3A-C,圖3J-K)。在具有清晰前緣的腫瘤里,TSK臨近基質富集了CAF和內皮細胞的轉錄本,說明TSK細胞主要位于纖維血管微環境(圖3D)。TSK score高的亞群80%位于腫瘤前緣,其余的前緣點陣富集了基底細胞(basal)(圖3E-F)。免疫組化染色(IHC)結果進一步支持腫瘤基底細胞和TSK細胞在前緣的存在(圖3G-H)。此外,炎癥反應和干擾素信號基因在非TSK前緣表達,與干擾素相關轉錄本在腫瘤基底亞群中的存在一致(圖3E,圖3I)。總之這些結果都說明了TSKs和基底腫瘤細胞還有TSK臨近纖維血管生態位組成了cSCC腫瘤前緣的異質性。

圖3 空間轉錄組測序揭示TSKs前緣異質性

03、單細胞+空間轉錄組揭示腫瘤免疫空間微環境

為了探究不同的細胞類型如何影響cSCC的免疫活性,研究者檢測了一些已知免疫抑制基因的表達(圖4A),并發現這些基因表達與特定細胞類型的位置一致。耗竭的CD4+T和CD8+T細胞除了表達耗竭的marker和相關抑制性受體之外,還會表達細胞毒性基因(圖4D)。T細胞轉錄本在空間位置上出現在炎癥前緣和免疫相關細胞亞群(圖4E)。緊接著,作者通過分析趨化因子和受體在scRNA-seq中的表達來評估腫瘤浸潤淋巴細胞的潛在招募機制。發現多個趨化因子受體在多種細胞類型中同時表達,例如CXCR3 (Treg, CD8+ TEM), CXCR6 (Treg, CD4+

RGCC+, and CD8+ 耗竭細胞),  CXCR4 (CD4+ RGCC+,CD8+ TEM, CD8+ TEMRA, and NK cells),暗示這些細胞會被同時招募,并與他們在空間上共定位的結果一致。另外,Treg特異性表達CCR8, 提出這可能是一個抑制Treg招募的潛在治療靶點(圖4F)。這些結果展示了參與免疫抑制機制的多種細胞類型,包括誘導DCs和耗竭T細胞的共抑制信號以及Treg的招募。


圖4 cSCC的免疫景觀

研究者使用MIBI技術對6位患者的腫瘤前緣進行了18個視野的掃描,聚類分析得到與scRNA-seq相似的主要細胞類型,發現基質和免疫組成在腫瘤內部和不同腫瘤樣本之間都具有異質性(圖5A-C),但深入分析顯示CD8+T細胞、Treg、巨噬細胞和CD4+T細胞高度相關;CD8+T細胞與Treg的聯系尤為緊密(圖5D)。5/12 視野提供了足夠的細胞進行Treg and CD8+T細胞共定位的分析,并發現雖然CD4+T細胞和巨噬細胞也與Treg相關,但與CD8+T細胞相比,它們在不同視野中與Treg共定位(圖5E-I)。成纖維細胞、巨噬細胞和Treg在腫瘤-間質邊界最為豐富,而CD8+T細胞和中性粒細胞大部分被排除在腫瘤之外,說明Treg可能阻止效應淋巴細胞進入腫瘤(圖5J-K)。B細胞被證明可以介導免疫抑制或抗腫瘤活性,是唯一表現出優先浸潤的細胞類型(圖5L)。


圖5 cSCC中淋巴細胞亞群的空間結構

04、映射前沿位置的細胞串擾

接下來,作者整合了scRNA-seq和ST數據,以展示臨近腫瘤前緣和TME細胞之間的信號轉導(圖6A)?;谂潴w-受體對數據庫,TSKs主要與CAFs、內皮細胞、巨噬細胞和MDSCs參與廣泛的自分泌和旁分泌相互作用(圖6B-C)。與TSK -纖維血管生態位一致, TSK信號轉導到CAFs是由幾對顯著的TSK- CAF配體-受體介導的,包括MMP9-LRP1和TNC-SDC1(圖6D-E)。相反,內皮細胞和CAFs顯著地共同表達了配體,如TFPI、FN1和THBS1,與TSK受體匹配(圖6F-G)。作者接下來從兩個方面探索了TSKs配體是否能夠誘導CAFs基因:(1)隨著配體CNV的下降,腫瘤內CAFs基因的表達降低;(2)配體和CAFs基因的表達有相關性(圖6H)。雖然需要做更多的工作來了解這一發現是因為TSKs的內在抵抗還是免疫調節活性,但可以確定的是這個亞群可能提供了改善免疫治療的新方向。


圖6 與前緣生態位相關的細胞串擾景觀

05、異種移植腫瘤再現人類自發性cSCC細胞亞型

研究者使用小鼠模型進行腫瘤亞群基因的功能評估并進行了scRNA-seq,發現異種移植的SCC細胞亞型和患者基本一致(圖7A-C)。對來自患者和異種移植數據的類似TME細胞類型的比較也顯示了人類和小鼠之間的共享標記的高度重疊,在異種移植中只有髓系細胞類型有一些細微差別(圖7D-E)。利用患者腫瘤亞群特征對體外培養的鱗狀細胞癌細胞系進行分析,發現體外細胞在基底細胞、細胞周期的細胞和TSK score上的異質性很小,這與腫瘤細胞亞群的出現需要TME一致(圖7F)。同時,作者利用CRISPR/Cas9技術結合TCGA分析突出了可能控制亞群特異性致瘤功能的關鍵基因。


圖7 腫瘤角化細胞缺陷的體內CRISPR分析

綜上所述,本研究使用scRNA-seq構建了cSCC細胞亞群的單細胞轉錄組圖譜,并與ST和MIBI集成空間圖譜評估了這些細胞的微環境。多種分析手段的結合能夠幫助我們在獲得單細胞轉錄水平的同時,獲得細胞在組織結構上的具體位置。進一步探索細胞與細胞之間的相互作用以及整個微環境的變化。




原文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.05.039


抓住空間轉錄組的熱潮,贏在高分文章起跑線,快來聯系我們吧。烈冰生物將竭誠為您提供優質的空間轉錄組測序研究完整的解決方案!

詳情請咨詢技術熱線:

400-065-1811  021-51827998



烈冰NovelBrain®單細胞云平臺

不僅助力算法開發,還可以自己輕松做數據分析~

  • 國內最大的生物云平臺供應商,頂尖的云計算架構團隊,兩年精心研發,歷經數千項目檢驗。

  • 0代碼分析過程、一鍵式結果報告、三維可視化的單細胞瀏覽器,助力每一位科研工作者擺脫生信代碼的煩惱,只需上傳數據,即可輕松分析數據,深入挖掘生物學意義。

  • 60+項前沿單細胞分析工具,簡單便捷化拖拽操作、高度定制化分析流程,大幅度提升單細胞數據分析效率。

快來注冊-登錄,體驗一下吧!

網址:singlecell.novelbrain.com

單細胞云平臺數據分析教程:






熱點回顧:

  1. 【空間轉錄組】第一彈之原理與樣本制備,你都了解了嗎?

  2. 【空間轉錄組】第二彈之一文帶你了解空間轉錄組研究思路和應用領域

  3. 【空間轉錄組】第三彈之空間轉錄組和單細胞測序數據整合分析揭示胰腺癌結構

  4. 空間轉錄組樣本不合格?細節決定成敗,烈冰送您最詳細的空轉樣本準備指南

  5. 空間轉錄組||烈冰生物關鍵技術——冷凍切片制備

  6. 技術干貨||揭秘空間轉錄組實驗核心步驟——掃描成像和組織透化優化

  7. ScATAC-seq——原理及實驗流程大起底

  8. scATAC-seq揭示人類免疫細胞發育和腫瘤內T細胞衰竭機制

  9. 烈冰生信云平臺助力單細胞測序半監督深度學習算法DISC——推測dropouts基因結構和表達

  10. 烈冰助力||RNA-seq揭示老化有機氯農藥帶來的長期環境風險







一个女人如何赚钱 湖北十一选五分布走势图 湖北快3综合走势分布图 云南快乐十分遗漏数据5 广西11选5开奖手机直播 快乐10分杀号 幸运农场走势图农场版 江苏体彩7位数预测 深圳风采2011038期 创业板指股票行情 北京快三走势