今天带来一篇发表在Cancer Cell上的儿童髓母细胞瘤(MB)的文章,联合了单细胞转录组学以及表观组学的分析。因为文章涉及的测序数据涵盖RNA-seq,ChIP-seq,ATAC-seq,原始数据均为公开,是很好的练手机会。
本文主要有几个重点
- 单细胞转录组学揭示OLIG2+的胶质母细胞是肿瘤的起源细胞;
- OLIG2+的细胞会以一种静息态存在于成熟的髓母细胞瘤中,但是会在复发时被激活;
- 抑制OLIG2的表达能够拮抗MB的生长;
- OLIG2是通过hippo-YAP和AUTOTA-A/MYCN肿瘤网络促进MB的生长。
背景
- 髓母细胞瘤是最常见的儿童后颅窝肿瘤,大概占到所有儿童脑肿瘤的25%,即使经过积极治疗,其预后还是不理想,并常常伴有严重的后遗症,并且容易复发;
- 髓母细胞瘤的异质性也较高,一般可以分为四种主要的亚型Wingless (WNT), Sonic Hedgehog (SHH), Group 3, and Group 4。其中,SHH的信号通路激活主要缘于PTCH1的功能缺失以及SMO的激活,其中GNAS是一种抑癌基因,他的功能缺陷与不良预后相关;
- 随母细胞瘤的起源被认为与一群稀有的肿瘤干细胞相关,但是这群细胞的功能尚未被完全揭示。
结论
1:单细胞转录组学揭示SHH-MB的神经谱系进化
- 通过敲除Ptch在小鼠中造模,并通过10X的单细胞转录组测序技术,能够将肿瘤组织分为不同的亚群——G2M,S,G1,mature。并通过一些经典的marker进行辅助验证。
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第二步通过拟时序分析,分析SHH-MB的发育轨迹,可以看到,OLIG1+和OLIG2+的细胞位于肿瘤发育轨迹的前端,提示其参与了肿瘤的发生过程。
Figure 1.png
2:OLIG2+细胞代表了肿瘤起源时一类高增殖的细胞
- 在正常的小脑中,OLIG2+细胞主要在小脑白质中存在,其数量随着年龄的增加而减少;正常组织中,外颗粒层(ECL)中并不包含OLIG2+细胞,但是在肿瘤造模的小鼠中,大量OLIG2+细胞出现在了ECL中,并且高表达SOX2;
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OLIG2被发现与BrdU共表达,同时还表达一些细胞干性的标记SOX2,而一些神经标记ZIC1和NEUROD1则表达较少。
Figure 2.png
3:OLIG2+细胞的确与肿瘤的发生有关
- 相比OLIG2-细胞,OLIG2+细胞具有更强的侵袭能力;
- ATAC-seq分析可以富集到一些肿瘤干性的标记,以及一些促癌的通路(SHH,HIPPO,NOTCH和AURORA-A)。提示着这群OLIG2+的细胞可能是一类癌性细胞;
4:OLIG2+的高表达与不良预后相关
OLIG2高表达伴TP53的突变,预后十分恶性;
Figure 3.png
5:OLIG2+细胞在晚期的MB中处于静息状态
OLIG1和OLIG2的表达在出现分化之后迅速地下调。
6:OLIG2+细胞在复发和放化疗抵抗地肿瘤中富集
OLIG2地表达水平在转移性肿瘤中显著高于原发肿瘤;
Figure 4.png
7:去除OLIG2+祖细胞能够抑制MB生长
在Olig2敲除的小鼠中,肿瘤的恶性程度弱于对照组;细胞水平的数据也证明了这一点;
Figure5.png
8:OLIG2可能通过调控染色体的构象驱动了肿瘤发生
以上对临床的一些现象进行了验证和夯实,下面开始着重探究机制部分。这一部分是文章的重点。
- 首先是针对RNA-seq的数据进行分析,发现在Olig2敲除之后,SHH相关的信号通路下调,但是与一些神经元分化的通路则在Olig2cKO的肿瘤中上调;
- 由于OLIG2也是一个重要的转录因子,因此,通过ChIP-seq的方法对OLIG2调控的基因进行检测,发现肿瘤组织中OLIG2结合的基因中同时有H3K27ac的富集,但是在正常组织中则没有这个现象,而H3K27ac是经典的表达活性上调的marker。motif的富集分析中,也可以富集出另外一些常见的转录因子——TEAD,SOX2,SOX9和MYCN。
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TopGene suite通路富集发现,H3K27ac标记富集的基因,与HIPPO,MYC和MAPK信号通路有关。
Figure 6.png
9:OLIG2通过激活HIPPO-YAP/TAZ信号促进MB增殖
以上通过生信的手段对通路进行了筛选,下面具体的验证OLIG2对每一个通路的作用
10:共抑制HIPPO和AURORA-A/MYCN通路能够抑制肿瘤的生长
Figure 8.png总结
- 本文的思路稍显混乱,先从单细胞转录组分析入手发现OLIG2细胞处于分化的早期,然后通过临床标本的验证,证明这群细胞表达一些干性的标志,并且与临床预后挂钩,并且做了一些敲除试验作为临床转化的切入点,提升了文章的意义。最后又岔开去,做了一下OLIG2引发促癌事件的机制,通过多组学联合的方式,重新解决了另外一个科学问题。
- 总的来说,作为一篇Cancer Cell的文章,每一个论点都有相当的数据量进行佐证,非常值得学习,相关数据也值得进一步挖掘。
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