首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
30 篇文章
1
使用PHATE复现Science Immunology上文章的结果
2
你确定你研究的是成纤维细胞吗
3
读取loom格式的单细胞文件
4
velocyto的正确安装方法
5
Seurat4.0系列教程20:单细胞对象的格式转换
6
Seurat4.0系列教程8:细胞周期评分和回归分析
7
MACA: 一款自动注释细胞类型的工具
8
肺癌四阶段:AAH-AIS-MIA-IA的单细胞图谱
9
你认为是双细胞人家说是全新细胞亚群
10
copykat为什么没有infercnv直观呢
11
一大波神经元单细胞亚群相关的标志基因
12
单细胞转录组分析—追踪移植后造血干细胞的分化
13
单细胞转录组揭示肺腺癌特有的肿瘤微环境
14
小细胞肺癌(SCLC)病人的scRNA-seq数据分析
15
单细胞转录组分析COVID-19重症患者肺泡巨噬细胞亚型
16
CancerSCEM: 人类癌症单细胞表达图谱数据库
17
你真的需要如此多的单细胞亚群注释工具吗
18
使用PHATE进行单细胞高维数据的可视化
19
小鼠早期原肠化的转录异质性和细胞命运决定的scRNA-seq图谱
20
单细胞测序揭示PD-L1免疫治疗联合紫杉醇化疗在三阴性乳腺癌中的作用机制
21
单细胞转录组的细分亚群的降维聚类分群加上gsea或者gsva以及转录因子和拟时序流程(仅需8000元)
22
单细胞不同亚群和状态能区分吗
23
肿瘤相关成纤维细胞异质性
24
肿瘤样品的单细胞需要提取上皮细胞继续细分
25
乳腺癌患者抗PD1治疗期间肿瘤内变化的单细胞图谱
26
晚期非小细胞肺癌肿瘤异质性和微环境的单细胞分析
27
脑组织单细胞悬液制备流程
28
什么,你想要的单细胞亚群比例太少了?
29
让Single cell UMAP注释支棱起来
30
RNAvelocity4:velocyto.R的使用
清单首页生信文章详情

晚期非小细胞肺癌肿瘤异质性和微环境的单细胞分析

文章信息

题目:Single-cell profiling of tumor heterogeneity and the microenvironment in advanced non-small cell lung cancer 期刊:Nature Communication(IF:12) 日期:2021年5月 DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-22801-0

总览

肺癌是一种高度异质性的疾病。癌细胞和肿瘤微环境中的细胞共同决定了疾病的进展,以及对治疗的反应或逃避。作者为了绘制晚期非小细胞肺癌 (NSCLC) 中癌细胞的细胞类型特异性转录组图谱及其肿瘤微环境,通过单细胞 RNA 测序分析了来自 III/IV 期 NSCLC 患者的 42 个组织活检样本,呈现了晚期非小细胞肺癌的单细胞分辨率条件下的情况。除了先前早期肺癌单细胞研究中描述的细胞类型外,作者还识别了肿瘤中的罕见细胞类型,如滤泡树突细胞和 T 辅助 17 细胞。来自不同患者的肿瘤在细胞组成、染色体结构、发育轨迹、细胞间信号网络和表型优势方面表现出很大的异质性。作者的研究还揭示了肿瘤异质性与肿瘤相关中性粒细胞的相关性,有助于阐明它们在 NSCLC 中的功能。

样本信息

收集42名晚期(III/IV期)NSCLC的原发灶,癌症种类及是否吸烟等信息如图。

单细胞测序技术

微流控芯片(具体见原文)

分析细胞数量

经过多个质量控制和过滤步骤,总共分析了 90,406 个细胞的转录组。

主要单细胞分析结果

晚期NSCLC细胞图谱

左上图显示了鉴定出的细胞类型,包括癌细胞、髓系细胞、成纤维细胞、T细胞、B细胞、 中性粒细胞、肺泡细胞、上皮细胞、内皮细胞、肥大细胞以及滤泡树突状细胞。左下图显示不同患者的非肿瘤细胞倾向于聚类在一起,而癌细胞具有患者异质性。右边两张图显示了标志基因热图以及细胞亚群所占百分比。

肺鳞癌比肺腺癌具有更高的瘤间和瘤内异质性

42 名患者的CNA 谱显示出患者间和患者内的异质性(a)。对于肺腺癌(LUAD)患者,在 7 号和 8q 号染色体中发现了显著的臂水平插入,在 10 号染色体中发现了缺失。值得注意的是,具有已知驱动突变的肺腺癌在 1q 和 5p 臂中有额外的扩增。相比之下,肺鳞癌(LUSC)患者大多有 3q 插入和 5q 缺失。有趣的是,一些没有驱动突变的肺腺癌患者具有与肺鳞癌相似的 CNA 谱。尽管癌细胞转录组的表达谱和组成在很大程度上是患者特异性的,但一些患者的癌细胞比其他患者更相似(b)。在大多数情况下,来自肺腺癌和肺鳞癌患者的癌细胞分成不同的簇。超过一半的肺腺癌患者聚集为一组,而大多数肺鳞癌肿瘤形成患者特异性簇,表明 LUSC 的肿瘤间差异高于肺腺癌。大多数患者,尤其是肺腺癌患者,例如 P16、P20 和 P32,具有显性克隆,而在少数肺鳞癌(例如 P27 和 P37)中,恶性细胞扩散到多个簇中。

为了量化肿瘤内异质性,作者定义了基于 CNA 和基于表达的肿瘤内异质性评分,表示为 ITHCNA 和 ITHGEX。作者观察到肿瘤内不同程度的异质性。ITHCNA 和 ITHGEX 显示出中等相关性(图d),可能是由于非驱动基因组改变或微环境形成的肿瘤表型。作者进一步根据癌症类型和突变将患者分为三组:具有驱动突变的 LUAD 患者(n = 12),表示为 LUADm,无驱动突变的 LUAD 患者(n = 6),表示为 LUADn,以及无驱动突变的 LUSC 患者突变(n = 16),表示为 LUSCn。有趣的是,与 LUADm 患者相比,LUSCn 患者具有显着更高的 ITHCNA,而在 ITHGEX 方面没有统计学意义(e)。这一发现还表明,具有驱动突变的患者可能会受到基因组改变以外的表型影响。

肺上皮细胞的可塑性及其向恶性肿瘤细胞的发育轨迹

这一部分是拟时序分析。所有鉴定的肺泡细胞均表达2型肺泡细胞 (AT2) 的典型标志物 (CLDN18、SFTPA1、SFTPC),但不表达1型肺泡细胞标志物 (CAV1、AGER)。进一步的聚类分析揭示了两个不同的 AT2 细胞簇,表示为 AT2-1和AT2-2(a)。AT2-2类似于正常的 AT2 表型,具有常见的 AT2 标记 SFTPA 和转运蛋白 ABCA3 上调(b)。相比之下,AT2-1 表达细胞增殖和细胞迁移相关基因,如 CEACAM6、KITLG 和 FOXC1,暗示向恶性肿瘤的表型变化。上皮细胞可进一步分为纤毛上皮细胞、棒状细胞和基底细胞(c、d)。

以前的研究表明,AT2 细胞和club细胞都可以发育成 LUAD 细胞,而基底细胞和club细胞是 LUSC的潜在祖细胞。因此,作者根据它们的发育轨迹组织了 AT2 细胞、俱乐部club细胞和 LUAD 癌细胞(e)。推断的拟时间路径显示 AT2 细胞和club细胞独立地转变为 LUAD 肿瘤。相比之下,基底细胞似乎充当棒状细胞和 LUSC 肿瘤细胞之间的过渡状态(f)。除了这些不同的特征外,我们发现一些患者的肿瘤细胞在分支的末端紧密聚集,这意味着同质和终末表型,而其他患者则具有更多样和异质的特征,沿着癌症发展轨迹扩散。

Th17 样细胞及其与 Tregs 的潜在互变

在肿瘤浸润性T细胞中,作者鉴定到了 CD4+ naïve T cells, CD4+ Tregs, CD4+ T helper 17-like T cells (Th17-like), CD8+ effector T cells, CD8+ exhausted T cells, 和Natural Killer (NK) cells (a),T细胞亚型通过基于先前研究的 T 亚型表达谱的监督细胞类型注释确认(a)。为了进一步表征两个 NK 簇(CD3D-、KLRD1+、NKG7+),作者将 CD16+(FCGR3A)簇称为 NK-1,将 CD16-簇称为 NK-2(图 4b)。NK-1 包含编码上调的转录本fractalkine 受体 (CX3CR1) 和成纤维细胞生长因子结合蛋白 2 (FGFBP2),两者都参与淋巴细胞的细胞毒功能。NK-2 具有更高的组织驻留标志物表达,如 CD49a (ITGA1)、CD103 (ITGAE) 和 ZNF683。包括 CTLA4 和 TIGIT 在内的共抑制免疫检查点富含 CD4+ Treg 和 CD8+ 耗尽的 T 细胞(c)。然而,LAG3 主要在 CD8+ 耗竭的 T 细胞中表达,这与之前的研究结果一致。

然后,作者使用 Slingshot18 和 Monocle19 对 CD4+ T 细胞进行轨迹分析,以确定它们在 TME 内的发育途径。Slingshot 揭示了 Tregs 和 Th17 样细胞之间的过渡关系,起源于幼稚细胞(d)。Monocle 发现,幼稚细胞分化为两个主要分支,Tregs 和增殖群体(e,f)。有趣的是,通过其主转录因子 RORC 的表达证实的 Th17 样细胞显示出沿从幼稚细胞到 Treg 的发育途径传播的过渡表型(f)。作者介绍,以 KLRB120 基因高表达为标志的 CD4+ Th17 样细胞群是通过 scRNA-seq 在 NSCLC 肿瘤环境中鉴定出的 Th17 样细胞的第一份报告。文献中有报道,天然 Tregs (nTregs),Tregs 的一个子集,被认为与 Th17 样细胞相互转化。这一结果揭示了 Tregs 和 Th17 样细胞之间复杂而微妙的相互作用,并强调了它们在对肿瘤抗原的适应性免疫反应中平衡的重要性。

下一篇
举报
领券