研究背景

鑒于 scRNA-seq 和空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)的互補(bǔ)性，這兩種技術(shù)的整合至關(guān)重要。除了空間分辨的轉(zhuǎn)錄組外，還需要補(bǔ)充分子分析來全面了解微環(huán)境對(duì)腫瘤細(xì)胞的影響。細(xì)胞通訊和新陳代謝是對(duì)腦癌的動(dòng)態(tài)適應(yīng)、促進(jìn)生長(zhǎng)、浸潤(rùn)和治療抵抗具有決定性影響的兩個(gè)關(guān)鍵因素。

本研究進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了在空間分辨的背景下由于微環(huán)境引起的神經(jīng)膠質(zhì)瘤的各種轉(zhuǎn)錄適應(yīng)的必要性。旨在提供膠質(zhì)母細(xì)胞瘤與其局部微環(huán)境的空間分辨轉(zhuǎn)錄程序和細(xì)胞相互作用的圖譜。

研究思路

研究結(jié)果

1.膠質(zhì)母細(xì)胞瘤空間分辨轉(zhuǎn)錄組學(xué)圖譜

為了表征膠質(zhì)母細(xì)胞瘤(GBM) 的空間結(jié)構(gòu)，作者選取了 28 個(gè)樣本（患者 n = 20）的空間分辨轉(zhuǎn)錄組學(xué)（stRNA-seq）圖譜，產(chǎn)生了 88,793 個(gè)跨不同年齡組和解剖學(xué)的個(gè)體轉(zhuǎn)錄組。作者還補(bǔ)充了來自組織的空間分辨代謝組學(xué)（來自患者 n = 6）和蛋白質(zhì)組學(xué)（來自患者 n = 6的 n = 14 個(gè)感興趣區(qū)域 [ROIs] ）用于 stRNA-seq 輔助整合，以全面整合多個(gè)分子層（圖 1A）。

基于相互最近鄰 (MNN) 的水平整合和共享最近鄰 (SNN) 聚類顯示，非惡性標(biāo)本在患者之間表現(xiàn)出相似性。惡性轉(zhuǎn)錄組以獨(dú)特的基因表達(dá)譜為標(biāo)志，這進(jìn)一步證實(shí)了跨簇樣本多樣性的指數(shù)（圖 1B）。惡性樣本的指數(shù)降低，表明這些簇由來自個(gè)體患者的斑點(diǎn)組成（圖 1B和 1C）。這些發(fā)現(xiàn)與最近的單細(xì)胞研究一致，即大量個(gè)體拷貝數(shù)改變和突變譜有助于患者間的異質(zhì)性，從而導(dǎo)致個(gè)體轉(zhuǎn)錄譜改變。

在所有樣本的 88,793 個(gè)點(diǎn)中，63,121 個(gè)點(diǎn)來自惡性標(biāo)本，其中 46,459 個(gè)點(diǎn)包含至少 95% 的腫瘤細(xì)胞（圖1C）。為了研究浸潤(rùn)區(qū)域，作者根據(jù) Ivy GAP 組織學(xué)分類系統(tǒng)預(yù)測(cè)了逐點(diǎn)組織學(xué)表型（圖 1D）。與組織病理學(xué)特征相比，具有低腫瘤細(xì)胞頻率的樣本主要包含浸潤(rùn)區(qū)域，在這些區(qū)域中，健康皮層內(nèi)的腫瘤細(xì)胞難以描繪（圖 1E）。

圖1 | 方法和隊(duì)列概述

a)工作流程和空間數(shù)據(jù)集隊(duì)列的說明（左）和所用分析方法的概述（右）。

b)所有集成的空間分辨轉(zhuǎn)錄組點(diǎn)的 t-隨機(jī)鄰域嵌入 (tSNE) 圖。

c)預(yù)測(cè)腫瘤細(xì)胞含量（頂部）和 tSNE 圖（底部）的工作流程概述。

d)組織學(xué)定義區(qū)域的不同分辨率示例。

e)基于ANN估計(jì)的 stRNA-seq 數(shù)據(jù)集中惡性斑點(diǎn)百分比的點(diǎn)圖。

2.破譯空間分辨的轉(zhuǎn)錄異質(zhì)性

通過與現(xiàn)有的轉(zhuǎn)錄和組織學(xué)分類數(shù)據(jù)聯(lián)系來重現(xiàn)空間轉(zhuǎn)錄模式，進(jìn)一步確定GBM 轉(zhuǎn)錄亞群的空間定位。運(yùn)用空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)，作者發(fā)現(xiàn)了五個(gè)一致表達(dá)的轉(zhuǎn)錄程序，后來被稱為“空間不同的轉(zhuǎn)錄程序”，其特點(diǎn)是每個(gè)程序在 90% 的調(diào)查腫瘤中都存在（圖2A）。

作者隨后整合了患者空間加權(quán)相關(guān)矩陣（逐個(gè)聚類），然后是層次聚類，確認(rèn)了五個(gè)重復(fù)的空間不同轉(zhuǎn)錄程序的空間分離。圖2A)。這種方法使作者能夠了解在整個(gè)隊(duì)列中穩(wěn)健表達(dá)的患者特異性簇中轉(zhuǎn)錄程序的生物學(xué)意義。轉(zhuǎn)錄程序與神經(jīng)膠質(zhì)譜系顯示出實(shí)質(zhì)性的一致性，并根據(jù)它們的神經(jīng)（稱為“神經(jīng)發(fā)育”）或少突膠質(zhì)細(xì)胞起源（稱為“空間 OPC”）命名， NPC 和 OPC 樣腫瘤細(xì)胞亞組（圖 2 C）。

為了進(jìn)一步將作者的發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有的分類系統(tǒng)相結(jié)合，作者對(duì)已建立的體積進(jìn)行了空間加權(quán)回歸，以及作者在空間上不同的轉(zhuǎn)錄程序分類來映射空間關(guān)系（圖 2C）。與 Richards 等人的數(shù)據(jù)相比，上述所有程序都顯示出與神經(jīng)發(fā)育表型的強(qiáng)烈重疊（圖2C）。反應(yīng)性缺氧計(jì)劃與 MES 樣亞型表現(xiàn)出最強(qiáng)的重疊，特別是缺氧依賴性“MES2”狀態(tài)（圖2C）。

拷貝數(shù)改變 (CNA)，包括癌基因的局灶性擴(kuò)增或腫瘤抑制因子的丟失，是惡性細(xì)胞的標(biāo)志，據(jù)報(bào)道會(huì)導(dǎo)致治療耐藥和腫瘤復(fù)發(fā)。在已知的細(xì)胞狀態(tài)分類中獨(dú)特的 CNA 與特定狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，在單個(gè)腫瘤細(xì)胞中不均勻分布。作者利用推斷的 CNA 研究了基因組改變和空間上不同的轉(zhuǎn)錄程序之間的關(guān)系，并揭示了重要的閾值以增加作者推斷方法的穩(wěn)健性。在與反應(yīng)性缺氧相關(guān)的點(diǎn)中，作者發(fā)現(xiàn)了作為獨(dú)立亞克隆事件發(fā)生的 CNA 的顯著積累（圖 2 D）。

圖2 | 探索空間不同的轉(zhuǎn)錄程序

a)膠質(zhì)母細(xì)胞瘤空間分辨轉(zhuǎn)錄組學(xué)的熱圖。

b) 99 個(gè)獨(dú)立轉(zhuǎn)錄程序的空間加權(quán)相關(guān)分析熱圖。

c)當(dāng)前轉(zhuǎn)錄特征的富集分?jǐn)?shù)和空間重疊的空間加權(quán)相關(guān)性分析。

d)跨空間不同轉(zhuǎn)錄亞型的不同 CNA 的熱圖。

3. 空間上不同的轉(zhuǎn)錄程序和亞克隆結(jié)構(gòu)

作者進(jìn)一步研究空間上不同的轉(zhuǎn)錄多樣性是否可以直接反映腫瘤內(nèi)的遺傳亞克隆。作者通過 CNA 的患者特異性層次聚類重建了克隆體系結(jié)構(gòu)。鑒定了 57 個(gè)遺傳亞克隆，每個(gè)樣本跨越 2 到 6 個(gè)亞克隆（圖 3A）。然后，作者確定了每個(gè)亞克隆中個(gè)體、空間上不同的轉(zhuǎn)錄程序的分布（圖 3B 和 3C)。分析表明，在 26.32% 的所有亞克隆中，單一轉(zhuǎn)錄程序占主導(dǎo)地位。這些發(fā)現(xiàn)幫助作者得出結(jié)論，盡管亞克隆偶爾偏向于空間 OPC (8.77%) 或反應(yīng)性缺氧程序 (10.52%)，但克隆結(jié)構(gòu)對(duì)空間不同轉(zhuǎn)錄程序的發(fā)生影響有限（圖3D）。

圖3 | 轉(zhuǎn)錄亞群獨(dú)立于亞克隆結(jié)構(gòu)

a)工作流程概述和說明（左）以及亞克隆內(nèi)空間共享和排他轉(zhuǎn)錄程序概念的說明。

b)樣本#UKF 260_T 的 CNA 熱圖顯示 3 個(gè)主要亞克隆。

c)點(diǎn)圖，指示來自示例 #UKF 260_T 的轉(zhuǎn)錄亞組（作為行）和亞克?。ㄗ鳛榱?[cols]）之間的空間重疊，如 (B) 所示。大小和顏色顯示重疊的百分比。

d)點(diǎn)圖，指示所有亞克隆的轉(zhuǎn)錄亞組（作為行）和亞克?。ㄗ鳛?cols）之間的空間重疊。底部的顏色顯示患者。大小和顏色顯示重疊百分比

4. GBM中與反應(yīng)性缺氧程序相關(guān)的代謝改變

為了進(jìn)一步探索空間上不同的反應(yīng)性缺氧模式，作者使用空間代謝組學(xué)技術(shù)從連續(xù)用于 stRNA-seq 的組織切片（患者，n = 6) (圖 4A ）。實(shí)施了一個(gè)類似于 stRNA-seq代謝譜的工作流程，降維揭示了前兩個(gè)主要成分中的主要差異，從而確定了三個(gè)顯著的代謝亞組后校正集群穩(wěn)定性（圖 4A、4B）。功能代謝分析顯示在第一代謝模塊（M-G1）磷酸戊糖途徑顯著富集。第二個(gè)代謝亞組（M-G2）的特征是磷酸腺苷酸代謝富集。最終的代謝亞組（M-G3）在糖酵解和氨基糖代謝方面高度富集（圖4C ）。

針對(duì)空間上不同的轉(zhuǎn)錄程序反應(yīng)性缺氧，在作者的綜合分析（WNN 聚類）中作為一個(gè)獨(dú)特的簇出現(xiàn)（圖4B）。組織學(xué)上，分配給反應(yīng)性缺氧程序的大多數(shù)斑點(diǎn)代表壞死邊緣（圖 4 C）。作者假設(shè)低氧代謝導(dǎo)致基因組不穩(wěn)定性在空間隔離的生態(tài)位中積累。這些“反應(yīng)島”代表了從頭的潛在來源基因組改變有助于腫瘤細(xì)胞產(chǎn)生治療抗性。

進(jìn)一步探索富含反應(yīng)性缺氧特征的區(qū)域。區(qū)域被定義為缺氧核心，并富集糖酵解途徑（圖 4 D）。還顯示出多條染色體（8p、9p、13q、19q 和 21q）的獨(dú)特?fù)p失和增加，這種變異最有可能由缺氧核心區(qū)域內(nèi)的單個(gè)亞克隆解釋，這證明了缺氧相關(guān)代謝是一種潛在的假設(shè)基因組不穩(wěn)定性的驅(qū)動(dòng)因素（圖 4 E）。

圖4 | GBM中與反應(yīng)性缺氧程序相關(guān)的代謝改變。

a)整合來自 6 名患者的轉(zhuǎn)錄和代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的工作流程說明。

b)使用倒數(shù) PCA (RPCA 1-2) 對(duì)患者代謝數(shù)據(jù)進(jìn)行水平整合的散點(diǎn)圖。

c)所有整合點(diǎn)的空間分辨轉(zhuǎn)錄組學(xué)熱圖。

d)#UKF 275_T 樣本中綜合分析的曲面圖。

e)缺氧表型的拷貝數(shù)熱圖。

5. 反應(yīng)性缺氧區(qū)域積累染色體改變

作者分析了來自 TCGA 數(shù)據(jù)庫(kù)的樣本（患者 GBM IDH1/2野生型 n = 357），根據(jù)患者的缺氧基因表達(dá)評(píng)分對(duì)患者進(jìn)行分類（圖 5A和 5B ）。缺氧驅(qū)動(dòng)的腫瘤顯示染色體改變顯著增加，證實(shí)了代謝和基因組不穩(wěn)定性之間的關(guān)系（圖 5C 和 5D）。結(jié)果主要表明，低氧/氧化應(yīng)激增強(qiáng)了基因組的不穩(wěn)定性，有助于在亞克隆選擇的支持下加強(qiáng) GBM 的微進(jìn)化以恢復(fù)彈性。為了通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證作者的假設(shè)，作者在常氧和缺氧條件下培養(yǎng)原發(fā)性患者來源的GBM 細(xì)胞系2-6 周（患者 n = 4）（圖 5E)?？截悢?shù)變異揭示了 CNA 譜的差異，在慢性缺氧條件下 CNA 事件的顯著積累證實(shí)了壓力誘導(dǎo)的 CNA 改變的假設(shè)（圖 4 E）。

作者通過分析常氧和缺氧條件下CpG 位點(diǎn)cg12434587 和 cg12981137處的 O-6-甲基鳥嘌呤-DNA 甲基轉(zhuǎn)移酶 (MGMT) 啟動(dòng)子甲基化來探索缺氧代謝對(duì)DNA 甲基化的影響。細(xì)胞系當(dāng)暴露于缺氧時(shí)，在常氧下具有未甲基化的 MGMT 啟動(dòng)子會(huì)產(chǎn)生高甲基化（圖 5 F）。這些發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步加強(qiáng)了關(guān)于代謝驅(qū)動(dòng)的 CNA 的假設(shè)，其中大多數(shù)從頭重排必須被視為隨機(jī)事件，有助于腫瘤的亞克隆進(jìn)化。

圖5 | 缺氧相關(guān) CNA 改變的 TCGA 和細(xì)胞培養(yǎng)驗(yàn)證

a)TCGA 數(shù)據(jù)分析的概述和工作流程。

b)TCGA 數(shù)據(jù)驗(yàn)證。

c)CNA 頻率和缺氧評(píng)分的散點(diǎn)圖。

d)來自 TCGA 數(shù)據(jù)的 CNA 映射在整個(gè)基因組中具有重疊的缺氧（以紅色表示）和非缺氧（以綠色表示）分?jǐn)?shù)。

e)在缺氧或常氧條件下培養(yǎng)的 4 名患者的原代細(xì)胞培養(yǎng)物的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

f)MGMT TSS1500上的CpG 島–第一個(gè)外顯子。

6. 低氧代謝調(diào)節(jié)GBM中的“去或成長(zhǎng)”潛力

在對(duì)空間分辨轉(zhuǎn)錄程序的初步表征中，反應(yīng)性缺氧程序在非循環(huán)細(xì)胞中顯著富集（圖2A）。表明缺氧應(yīng)激會(huì)觸發(fā)細(xì)胞周期停滯，特別是 S 期停滯（圖 6A）。導(dǎo)致假設(shè)缺氧驅(qū)動(dòng)的 S 期停滯有助于基因組不穩(wěn)定性的積累（圖6A ）。

GBM 細(xì)胞的基線轉(zhuǎn)錄狀態(tài)可以分配給“發(fā)育”（AC-、OPC-或 NPC 樣）程序。在空間上，代謝譜顯示磷酸戊糖途徑 (PPP) 的富集。由于增殖和腫瘤生長(zhǎng)，會(huì)發(fā)生越來越多的營(yíng)養(yǎng)和氧氣缺乏，迫使采用代謝程序進(jìn)行糖酵解。這種現(xiàn)象是 PPP 和糖酵解之間的相互轉(zhuǎn)換，與腫瘤細(xì)胞的生長(zhǎng)或生長(zhǎng)潛力有關(guān)，表明 PPP 支配著由生長(zhǎng)的腫瘤細(xì)胞組成的區(qū)域。

當(dāng)缺氧發(fā)生時(shí)，這種低氧誘導(dǎo)的糖酵解轉(zhuǎn)換隨后的誘導(dǎo)，這有助于細(xì)胞逃逸/遷移到含氧量正常的區(qū)域。由于在缺氧條件下發(fā)生的細(xì)胞周期程序的下調(diào)，會(huì)發(fā)生 S 期停滯，導(dǎo)致隨后從頭CNA 的積累。作者假設(shè)這些受缺氧影響的細(xì)胞中有很大一部分隨后進(jìn)入凋亡狀態(tài)，導(dǎo)致在 GBM 中看到的特征性壞死。只有一小部分細(xì)胞通過遷移相關(guān)轉(zhuǎn)錄程序的上調(diào)成功逃脫。除缺氧外，據(jù)報(bào)道，其他壓力源（如放射或化療）會(huì)導(dǎo)致 GBM 出現(xiàn)這種與壓力相關(guān)的擾動(dòng)（圖 6A）。

根據(jù)這個(gè)模型，可以看到低氧代謝和細(xì)胞遷移之間的反比關(guān)系。為了探索代謝改變區(qū)域中遷移基因表達(dá)特征的富集，作者確定了特定基因表達(dá)特征的低富集和高富集之間的定向梯度的空間方向。每個(gè)點(diǎn)的方向向量是基于其局部鄰域中所研究的基因表達(dá)特征的分級(jí)富集。這些向量場(chǎng)計(jì)算使作者能夠近似空間基因表達(dá)軌跡，從而能夠識(shí)別空間上相反的轉(zhuǎn)錄途徑（圖 6B）。基于這些矢量場(chǎng)計(jì)算，作者報(bào)告缺氧響應(yīng)和遷移特征顯示反向空間軌跡（圖6C 和 6D）?？傊?，作者的研究結(jié)果為代謝變化和氧化應(yīng)激是基因組多樣性的潛在互惠驅(qū)動(dòng)因素提供了證據(jù)，從而導(dǎo)致 GBM 中的克隆進(jìn)化。

圖6 | 缺氧應(yīng)激概念和逃逸機(jī)制的說明

a)增殖-缺氧相互依賴假說的概念和模型。

b)向量場(chǎng)計(jì)算模型，它由基因表達(dá)水平的空間變化的對(duì)齊梯度組成，并指示遷移激活的方向。

c)空間轉(zhuǎn)錄組示例的表面圖(#UKF275_T)。

d)表面圖 (#UKF334_T) 表明壞死（左圖）與缺氧富集（左起第 2 個(gè)）、細(xì)胞周期（G2M 左起第 3 個(gè)）和放射狀膠質(zhì)細(xì)胞遷移（左起最后一個(gè)）之間的關(guān)系。

7. 探索反應(yīng)性免疫區(qū)域的腫瘤-宿主相互依賴性

為了提供腫瘤-免疫相互依賴的整體觀點(diǎn)，作者用基于單細(xì)胞分析成像質(zhì)量流式細(xì)胞術(shù)來補(bǔ)充說明。作者選擇了反應(yīng)性免疫和反應(yīng)性缺氧計(jì)劃區(qū)域內(nèi)的 ROI，并從分類為神經(jīng)元分化的區(qū)域中控制 ROI 。IMC 數(shù)據(jù)是從連續(xù)用于 stRNA-seq 的組織切片中獲取的（n = 6 名患者，14 個(gè)不同的 1,000 μm 2 ROI），從而得到分割后 82,179 個(gè)細(xì)胞的綜合蛋白質(zhì)組圖（圖 7A；表 S4）。

作者的分析顯示骨髓細(xì)胞和淋巴樣細(xì)胞在歸類為反應(yīng)性免疫的區(qū)域中（圖 7 B、7C）。為了研究免疫富集區(qū)域的腫瘤細(xì)胞分化，作者通過將細(xì)胞細(xì)分為放射狀膠質(zhì)細(xì)胞（EGFR + HOPX +）、反應(yīng)性免疫（EGFR + CHI3L1 + VIM +）、空間 OPC（EGFR + OLIG1 + )、神經(jīng)發(fā)育(EGFR + SNAP25 + CALM2 + ) 和反應(yīng)性缺氧 (EGFR + VEGFA + )。反應(yīng)性免疫（EGFR）的獨(dú)家富集+ CHI3L1 + VIM + ) 細(xì)胞僅在轉(zhuǎn)錄定義的反應(yīng)性免疫定位中得到證實(shí)（圖 7 B）。

為了補(bǔ)充關(guān)于免疫系統(tǒng)和 GBM 之間細(xì)胞關(guān)系的發(fā)現(xiàn)，作者根據(jù)腫瘤細(xì)胞與淋巴或骨髓細(xì)胞之間的距離量化了它們之間的細(xì)胞連接性 ，證實(shí)了腫瘤細(xì)胞與轉(zhuǎn)錄定義的反應(yīng)性免疫區(qū)域中的免疫區(qū)室之間的細(xì)胞相互作用增強(qiáng)（圖7 D）。接下來，作者探索了不同 ROI 中細(xì)胞類型的分布。作者證實(shí)了在反應(yīng)性免疫和缺氧中疑似富集 AC 和 MES 樣細(xì)胞。OPC 樣細(xì)胞主要富集于神經(jīng)發(fā)育ROI (圖 7 E 和 7F)。此外，反應(yīng)性免疫和缺氧區(qū)域均顯示腫瘤相關(guān)骨髓細(xì)胞 (TAM) 和 T 細(xì)胞的顯著富集（圖 7 G）。

鑒于 T 細(xì)胞在兩個(gè)反應(yīng)區(qū)域都富集，作者研究了 T 細(xì)胞上的平均PD-1 蛋白水平 (CD3+ )，與反應(yīng)性缺氧和神經(jīng)發(fā)育相比，反應(yīng)性免疫區(qū)域內(nèi)顯著增加，表明反應(yīng)性免疫 ROI 中的局部免疫抑制增強(qiáng)。此外，代表 GBM 免疫景觀的 scRNA-seq 數(shù)據(jù)集證實(shí)了腫瘤反應(yīng)性免疫區(qū)域中記憶和耗盡的 T 細(xì)胞的富集（圖 7H）。

圖7 | 整合大規(guī)模單細(xì)胞

8. 環(huán)境條件有助于雙向亞型轉(zhuǎn)變

通過之前建立的基于人體器官型新皮質(zhì)組織的 GBM 模型來模擬了組織浸潤(rùn)，沒有代謝和免疫壓力。為了評(píng)估各種微環(huán)境的影響，作者使用了來自不同年齡的多個(gè)人類供體（2-85 歲，患者 n = 3；每個(gè)患者的切片 n = 48,16）和來自 2 周的兩個(gè)小鼠供體的皮質(zhì)通路組織和 2 歲大鼠（n = 32 節(jié)）（圖 8 A）。將組織培養(yǎng) 4 天，之后相同的 MES 樣原發(fā)性患者衍生細(xì)胞系被接種到所有培養(yǎng)的組織切片中（圖 8A）。在不同宿主環(huán)境中培養(yǎng) 7 天后，消化組織，并使用 FACS 分離腫瘤細(xì)胞，使用 scRNA-seq（15,034 個(gè)細(xì)胞）進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析。使用推斷的 CNA（圖8C 和 8D），基于腫瘤細(xì)胞在 7 號(hào)染色體（10,887 個(gè)細(xì)胞）中的特征性增益進(jìn)行腫瘤細(xì)胞的計(jì)算鑒定。

為了探索跨不同宿主環(huán)境的動(dòng)態(tài)適應(yīng)，所有惡性細(xì)胞都根據(jù)其相應(yīng)細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行富集（圖 8E 和 8F）?；€狀態(tài)顯示出類似 MES-1/2 的表型，轉(zhuǎn)錄多樣性程度低且數(shù)量眾多循環(huán)細(xì)胞（圖 8 E）。主要是在中青年供體中，發(fā)育狀態(tài)在人類供體組織中培養(yǎng)的細(xì)胞中顯著過多。在嚙齒動(dòng)物神經(jīng)環(huán)境中培養(yǎng)的 GBM 細(xì)胞表現(xiàn)出 MES-1/2 和 AC 樣轉(zhuǎn)錄特征的富集。為了檢查動(dòng)態(tài)適應(yīng)，作者根據(jù)前兩個(gè)主要成分注釋了 scRNA速度（圖 8 G）。

一般來說，從體外細(xì)胞培養(yǎng)（圖 8 G 和 8H，頂部）到 MES 和 AC 樣，表示由神經(jīng)環(huán)境驅(qū)動(dòng)的方向適應(yīng)。蛋白質(zhì)酪氨酸磷酸酶受體 Z1 型 ( PTPRZ1 ) 是放射狀膠質(zhì)細(xì)胞分化的 GBM 細(xì)胞的常見標(biāo)記基因，基于其在 MES-AC-hybrid 狀態(tài)下的高速度相圖（圖 8 G 和 8H，底部和8 I），作者的數(shù)據(jù)證實(shí)了 OPC 和 NPC 樣分支內(nèi)的雙向命運(yùn)。

圖8 | 離體人類皮層培養(yǎng)表明通過環(huán)境影響的雙向轉(zhuǎn)變

相關(guān)討論

在過去幾年中，通過單細(xì)胞分析技術(shù)進(jìn)步取得的眾多發(fā)現(xiàn)徹底改變了對(duì)腫瘤異質(zhì)性和可塑性以及潛在治療選擇的理解。然而，尚未研究腦腫瘤空間組織的重要性。在這里，作者揭示了微環(huán)境與GBM轉(zhuǎn)錄異質(zhì)性的時(shí)空變化之間的雙向和單向相互作用的見解。揭示了五個(gè)空間上不同的轉(zhuǎn)錄程序的存在，這些轉(zhuǎn)錄程序以共享的轉(zhuǎn)錄特征和專有的基因組改變?yōu)闃?biāo)志。盡管在 GBM 中有 CNA 的先前描述，但以前沒有報(bào)道過區(qū)域模式和與轉(zhuǎn)錄程序的關(guān)聯(lián)。并對(duì)對(duì)細(xì)胞狀態(tài)、組織學(xué)模式和空間專有轉(zhuǎn)錄程序進(jìn)行整體比較。

這種以空間分辨方式在各種分子水平上全面表征 GBM 有助于發(fā)現(xiàn)細(xì)胞狀態(tài)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)及其在腫瘤微環(huán)境中的空間關(guān)系。作者數(shù)據(jù)表明，在 S 期停止后，嚴(yán)重缺氧等代謝改變會(huì)導(dǎo)致增殖受損，從而導(dǎo)致 CNA 的顯著積累。這種現(xiàn)象已在其他癌癥類型中報(bào)道，并且存在足夠的證據(jù)詳細(xì)說明缺氧條件下基因組不穩(wěn)定性的增加。作者在 2D 細(xì)胞培養(yǎng)和 TCGA 數(shù)據(jù)中的結(jié)果和驗(yàn)證表明，區(qū)域缺氧代謝代表了基因組不穩(wěn)定性的潛在儲(chǔ)存庫(kù)，并代表了微進(jìn)化的驅(qū)動(dòng)因素，從而使耐藥表型的進(jìn)化成為可能。

總之，作者闡明了 GBM 的區(qū)域轉(zhuǎn)錄程序譜，并繪制了它們的微環(huán)境景觀，包括代謝和腫瘤-宿主細(xì)胞相互作用。通過證明宿主環(huán)境在重塑遺傳和轉(zhuǎn)錄異質(zhì)性方面發(fā)揮著重要作用，提供了對(duì)患者間異質(zhì)性的洞察，因此，對(duì)于早期 GBM 復(fù)發(fā)和治療抗性，需要量身定制的治療方法，并更加強(qiáng)調(diào)個(gè)性化方法在神經(jīng)腫瘤學(xué)中的重要性。

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該團(tuán)隊(duì)的工作揭示了GBM中五個(gè)空間上組織成分在空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)、空間代謝組學(xué)和蛋白質(zhì)組上不同的特征，證明譯患者之間區(qū)域共享的轉(zhuǎn)錄程序，推斷膠質(zhì)母細(xì)胞瘤是由譜系狀態(tài)的空間分離組織而成的，并可適應(yīng)炎癥或代謝刺激。通過證明宿主環(huán)境在重塑轉(zhuǎn)錄程序的作用，提供了對(duì)患者間異質(zhì)性、早期GBM復(fù)發(fā)和治療的新見解。

在實(shí)驗(yàn)技術(shù)上方面，文章采用了諸多先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)技術(shù)，空間轉(zhuǎn)錄組（stRNA-seq），空間代謝組學(xué)和蛋白組學(xué)（成像質(zhì)譜流式，IMS），這為科研工作者提供了更為廣闊的技術(shù)視野。在大數(shù)據(jù)分析方面，作者嘗試了很多創(chuàng)新算法，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的像素級(jí)分類器解決空間精度問題，基于CNA 管道解決拷貝數(shù)變異定量問題，這為組學(xué)大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域提供了更多新的見解。在機(jī)制探索上，作者聯(lián)合利用預(yù)測(cè)算法和體內(nèi)外模型結(jié)合的方式，逐步驗(yàn)證潛在機(jī)制，為讀者在探索GBM機(jī)制方面提供了新的科研視角。

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