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学术动态 | 单细胞和空间技术是如何推动乳腺癌研究的?

学术动态 | 单细胞和空间技术是如何推动乳腺癌研究的?

作者: 生物芯时空 | 来源:发表于2021-12-22 10:46 被阅读0次

    研究表明:在美国,大约1/8的女性会患上浸润性乳腺癌,这一数字大约是美国女性总数的13%。而男性也未能幸免:大约833人中就有1人被诊断出患有乳腺癌。根据美国癌症协会的论述,乳腺癌最重要的风险因素是女性和变老,而我们却对这两项风险因素无能为力。因此,虽然预防是关键,但尽可能多地了解疾病进展和治疗反应是尤为重要的。

    从开始梳理肿瘤微环境的单细胞基因表达研究,到基于局部空间基因表达的肿瘤细胞类型图谱——随着单细胞和空间技术的到来,乳腺癌研究领域取得了重大进展。

    基于激素受体阳性、HER2阳性和三阴性乳腺癌(TNBC)[1] 相关基因表达,乳腺癌可以细分为5个分子亚型。然而,相对而言,科学家们对乳腺癌复杂的肿瘤微环境(TME)、肿瘤如何与免疫系统和其他周围细胞和组织相互作用以及这种活动对预后和治疗意味着什么知之甚少。随着单细胞和空间技术的出现,科学家们正在弥合这一知识鸿沟。在这里,我们精选了四篇文章,研究人员在单细胞水平上定义和表征乳腺癌方面取得了重大进展。通过这些研究能够让我们更多地了解不同类型乳腺癌的发展和转移背后的机制,同时也将转化研究和临床试验推向个性化治疗,为乳腺癌的治疗带来希望。

    一种正在增殖的乳腺癌细胞。图片来源:阿拉巴马大学伯明翰分校。

    01

    创建图谱:以单细胞、空间分辨率绘制人类乳腺癌

    在第一项研究“人类乳腺癌的单细胞和空间解析图谱”中[2],由加文医学研究所的Sunny Wu博士带领的研究人员使用Chromium Single Cell Gene Expression以及Visium Spatial Gene Expression来创建具有空间分辨率的乳腺癌单细胞转录组图谱。对26个原发肿瘤进行单细胞RNA测序(scRNA-seq),鉴定了所有肿瘤和亚型的所有主要细胞类型。将他们开发的用于内在分子亚型分型的scRNA-seq兼容方法与从scRNA-seq数据中识别的基因特征相结合,从而能够对肿瘤进行分类并显示重复基因模块(GM)或导致肿瘤内常见的细胞异质性的同期表达基因组。

    在六个样本上使用Visium空间基因表达,发现TNBC样本中GM3(EMT、IFN、MHC)和GM4(增殖标志物)富集,而GM1和GM5(ER,管腔)富集了雌激素受体阳性(ER+)案例。有趣的是,研究发现GM3和GM4表型仅出现在其他表型不出现的乳腺癌区域。通过在单细胞和空间水平上进一步描述乳腺肿瘤,它们的图谱可用于改进乳腺癌的分类。

    通过成像检测到的单个乳腺癌细胞。图片来源:澳大利亚ABC新闻。

    02

    通过跟踪克隆扩增来表征乳腺癌转移

    在第二项研究“乳腺癌转移的部位决定了它们的克隆组成和可逆转录组学特征”中[3],由Olivia Newton-John癌症研究所的Jean Berthelet博士带领的科学家们采用了光学条形码技术以及单细胞基因表达谱来研究TNBC转移过程中克隆细胞的相互作用网络,与其他乳腺癌亚型相比,TNBC与更差的预后和更高的复发风险相关。

    对TNBC乳腺癌细胞系和两个转移部位(肺和肝)的条形码亚克隆进行scRNA-seq,发现转移在肺中是高度多克隆的,但在肝中没有。此外,亚克隆转录组变异性表明,在原发性肿瘤中占主导地位的亚克隆在发生转移的组织中仍然占主导地位。比较不同条形码亚克隆的基因表达谱,研究确定了1,366个差异表达基因的转移位点驱动特征;其中,与肝转移相比,肿瘤坏死因子-α通路在肺中强烈上调。这些结果表明TME驱动了转移灶中的异质性。

    乳腺癌细胞离开原始肿瘤并扩散到身体的其他部位。图片来源:Quest/Science Source(来自纪念斯隆凯特琳癌症中心)。

    03

    预测T细胞生物标志物以进行有效的免疫检查点阻断免疫疗法

    在第三项研究“乳腺癌患者抗PD1治疗期间肿瘤内变化的单细胞图谱”中[4],VIB-KULeuven中心的博士生Ayse Bassez带领科学家使用转录组和免疫分析构建了肿瘤内变化的单细胞图谱。免疫检查点阻断(ICB)加化疗可改善治疗反应[5],但并非所有患者都对新辅助ICB有反应。为了探究原因,他们在化疗前用抗PD1(一种常见的ICB抗体疗法)治疗了40名患者,并跟踪了肿瘤内的变化。

    在两个队列中(一个接受抗PD1,一个接受化疗,然后接受抗PD1)使用单细胞免疫分析对匹配的治疗前和治疗后活检进行scRNA-seq和T细胞受体作图。9名患者在治疗后进行了T细胞克隆型扩增。在选择T细胞扩增和治疗阶段时使用scRNA-seq数据,发现在抗PD1治疗后表达PD1的T细胞增加。在处理前扩增的T细胞与未扩增的T细胞之间鉴定出差异表达的基因,发现T细胞中的表达特征可用于预测T细胞的扩增。绘制的与抗PD1治疗后T细胞扩增相关的治疗前免疫TME图可以提供对临床生物标志物的深入了解。

    04

    解决原位管癌(乳腺癌的早期阶段)的异质性

    在第四项研究“基因组分析揭示了乳腺原位导管癌的异质性群体”中[6],东京大学的Satoi Nagasawa医学博士带领的一组科学家使用Visium空间基因表达来揭示乳腺癌肿瘤内的细胞多样性。导管原位癌(DCIS)是乳腺癌的早期阶段,可能发展为浸润性导管癌。然而,很难确定谁是高危需要手术的人,因此确定危险因素对评估和治疗至关重要。

    在这项研究中,研究人员首先使用传统方法选择并验证了DCIS的基因组风险因素—GATA3和PIK3CA突变。通过使用三个特定案例对DCIS进行空间转录组分析,结果表明具有GATA3突变的DCIS细胞有时会发展为浸润性癌症。然而,具有PIK3CA突变的DCIS细胞不会导致癌症。总之,使用新标记对DCIS进行更准确的分类对于决定正确的治疗至关重要。

    乳腺癌的主要组织学类型。从左上到右下:导管、髓质、管状、筛状、粘液性和(鳞状)化生性乳腺癌。图片来源:肿瘤学和血液学中的遗传学和细胞遗传学图谱。

    05

    朝着更好的诊断和治疗迈进

    很明显,单细胞和空间技术正在推进我们对乳腺癌发展、进展和治疗的理解,超出了使用传统方法的想象。无论是使用新创建的空间转录组图谱,还是使用基因表达和免疫分析来更好地描述疾病状态,临床研究人员越来越多地掌握了更好地诊断、分层和提供针对乳腺癌的个性化治疗的方法。

    参考文献

     https://www.breastcancer.org/symptoms/types/molecular-subtypes

    Wu SZ, et al. A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers. Nat Genet 53: 1334–1347 (2021). doi: 10.1038/s41588-021-00911-1

    Berthelet J, et al. The site of breast cancer metastases dictates their clonal composition and reversible transcriptomic profile. Sci Adv 7: eabf4408 (2021). doi: 10.1126/sciadv.abf4408

    Bassez A, et al. A single-cell map of intratumoral changes during anti-PD1 treatment of patients with breast cancer. Nat Med 27: 820–832 (2021). doi: 10.1038/s41591-021-01323-8

    Schmid P, et al. Atezolizumab plus nab-paclitaxel as first-line treatment for unresectable, locally advanced or metastatic triple-negative breast cancer (IMpassion130): updated efficacy results from a randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 3 trial. Lancet Oncol 21: 44–59 (2020). doi: 10.1016/S1470-2045(19)30689-8

    Nagasawa S, et al. Genomic profiling reveals heterogeneous populations of ductal carcinoma in situ of the breast. Commun Biol 4: 438 (2021). doi: 10.1038/s42003-021-01959-9

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