10x Visium空间转录组技术继问世以来便受到了科研人员的青睐,已广泛应用于发育生物学、神经生物学、肿瘤生物学等领域的研究。尤其在肿瘤研究领域可以深入揭示肿瘤异质性、肿瘤微环境、肿瘤发生发展、肿瘤浸润细胞等。但目前大多数利用10x Visium空间转录组技术的研究均由国外科学家完成。2021年4月,四川大学华西医院的研究人员利用10x Visium空间转录组技术解析了非小细胞肺癌的空间轨迹。2021年5月,上海东方肝胆外科医院的研究人员再次利用该技术揭示原发性肝癌的空间转录异质性。下面我们一起来了解下这两篇文章的研究思路吧! 一、文章一 :空间转录组测序揭示非小细胞肺癌的空间轨迹 1、研究背景 肺癌已成为全球癌症死亡的主要原因,占恶性肿瘤的。非小细胞肺癌(NSCLC)占所有肺癌的80%以上,肺腺癌(LUAD)和肺鳞癌(LUSC)是两种主要的组织学亚型。获取细胞空间位置,了解肿瘤微环境和肿瘤转移机制对治疗非小细胞肺癌具有重要意义。 2、研究方法 对从12个个体收集的4张LUAD和 8张LUSC切片进行10x Visium空间转录组测序。 3、研究思路 4、研究结果 (1)LUSC表现出更强的侵袭能力 对所有样本的整合聚类分析揭示了10个不同的亚群,但LUAD和LUSC之间的聚类差异很大。LAUD和LUSC之间的显著差异表明它们可能具有不同的空间转录表达模式。 SLPI 、 SCGB3A1 、 SCGB3A2 、 MS4A15 和 NR4A1 等与癌症恶性相关的基因在LUAD_1中高表达,而 SPP1 、 GSTA1 、 MAL2 和 MGST1 等与肿瘤转移和肿瘤细胞增殖相关的基因在LUSC中高表达。此外,LUSC的空间微环境显著富集与上皮-间质转化相关的途径。这些结果表明LUSC表现出更强的侵袭能力,可直接向周围和淋巴结转移,远处转移较少,具有丰富的免疫微环境和细胞通讯。 (2)沿空间轨迹的瞬时基因表达模式 沿肿瘤的侵袭轨迹, DSG2 和 SPRR3 等促进肿瘤增殖相关的基因调节细胞增殖,在非小细胞肺癌中侵袭和细胞凋亡过程中减少,而肿瘤进展相关基因 BGN 和转移生长相关基因 POSTN 的功能逐渐增强。此外,能量代谢过程途径沿轨迹减少,而细胞外基质组织、免疫反应、抗原处理和呈递在肿瘤基质中增强。 (3)肿瘤亚克隆空间表达异质性 将肿瘤细胞重新聚类为4个亚群。肿瘤亚群之间的差异富集通路差异明显。所有亚群都是恶性细胞,且含有不同程度的拷贝数变异。上皮间质转化(EMT)评分高的亚型在患者间相似,这些亚克隆不同于与侵袭和转移相关的上皮间质转化水平。此外,肿瘤亚克隆的免疫细胞组成和肿瘤比例有显著差异,而且肿瘤纯度与肿瘤EMT的趋势相反。 (4)肿瘤内空间轨迹推断 stlearn伪时间轨迹分析表明肿瘤细胞的空间轨迹方向总是从簇1开始,指向其他子群,呈发散状态。这可以解释为亚克隆之间的进化轨迹是从具有低转移侵袭性的亚克隆开始,并逐渐进化为具有强侵袭和转移能力的亚克隆。LUSC_1具有两个分支,主要分支具有多个亚分支,是肿瘤主要的演化轨迹。LUSC_3也具有类似的结果,反映了LUSC亚克隆进化固有的分支进化。 二、文章二:原发性肝癌空间转录组分析 1、研究背景 原发性肝癌(PLC)是死亡率第二高的肿瘤,其中肝细胞癌(HCC)和肝内胆管癌(ICC)是两种主要的组织学亚型。PLC由于其高度的肿瘤内异质性,有效非手术治疗策略较少,因此准确地评估空间异质性对于了解肿瘤细胞亚群是必不可少的。 2、研究方法 收集了7名患者的21份组织标本,包括5例肝细胞癌(HCC-1、2、3、4、5)、1例肝细胞和胆管细胞癌混合型(cHC-1)和1例肝内胆管细胞癌(ICC-1)。对于HCC-1/2/3/4和cHC-1,进行三个连续切片(N:非肿瘤;L:前缘;T:肿瘤);对于ICC-1,仅收集了L切片;对于HCC-2,还收集了门静脉癌栓的切片(P)。利用10x Genomics Visium平台对这些切片进行空间转录组测序。 3、研究思路 4、研究结果 (1)PLC空间异质性的不同模式 聚类分析表明HCC-1T、HCC-3T和HCC-4T的簇具有区域分布特征,而HCC-2T和cHC-1T的簇是相互交织的。HCC-3L的簇5是一个独特的簇。分层聚类分析发现来自相同类型区域的簇在总体上更相似,扩散图分析表明正常和肿瘤区域簇位于分支中,基质区域簇位于连接处。间质区域富含成纤维细胞和内皮细胞,而不同肿瘤区域的免疫细胞表现出高度的多样性。变异曲线分析发现T细胞、B细胞、内皮细胞和成纤维细胞的变异模式高度相似,而NK细胞和髓细胞高度变异。 (2)肿瘤边缘微环境特征 HCC-1、HCC-3和HCC-4的L&T切片的肿瘤区域具有更高的空间连续性和更低的转录组多样性。包膜完整的肿瘤组织具有较高的空间连续性和较低的转录组多样性,其完整性与肿瘤细胞的空间异质性及其周围间质和免疫细胞的分布密切相关。基因组变异分析发现,包膜完整性对正常和肿瘤区域的标志通路活性影响不大。 (3)PLC的瘤内异质性 肿瘤区域spots的标志通路活性的分级聚类识别出两个模块,分别显示细胞周期、代谢相关途径的高活性和炎症、血管生成、上皮间质转化途径的高活性。HCC-1的肿瘤簇属于两个不同的模块,簇2()为模块2,簇5和6()为模块1。从空间转录组数据推断出的CNV大多与WES数据一致,这表明从ST数据推断出的CNV是可靠的。而且空间转录组数据在不同肿瘤簇之间产生了更微妙的CNV异质性。这些结果表明肿瘤内存在广泛的空间异质性,某些肿瘤的不同亚群具有不同的通路活性和不同的细胞起源,不同亚群的细胞通讯可能对肿瘤的生态和进化至关重要。 三、总结 空间转录组技术可以解析肿瘤异质性,肿瘤免疫微环境及肿瘤转移机制。未来空间转录组技术将在筛选肿瘤药物靶点,提高临床诊断准确率及发掘新的治疗手段方面提供新的思路和见解。 参考文献: 1. Li Zhang et al. Spatial transcriptome sequencing revealed spatial trajectory in the Non-Small Cell Lung Carcinoma. bioRxiv, 2021. 2. Rui Wu et al. Comprehensive Analysis of Spatial Architecture in Primary Liver Cancer. bioRxiv, 2021.