近期，中科院基因组所慈维敏研究员团队在AdvancedScience发表了题为“Single-CellRNA-seqRevealsaDevelopmentalHierarchySuper-ImposedOverSubclonalEvolutionintheCellularEcosystemofProstateCancer”的研究成果。通过对14例未经治疗的前列腺癌原发肿瘤进行检测分析，构建了前列腺癌单细胞图谱，系统分析了不同亚克隆的进化方向，并通过分析TCGA数据发现肿瘤细胞转录异质性和细胞生态多样性与患者的不良预后相关。该研究中单细胞转录组测序服务由博奥晶典提供。

【发表期刊】AdvancedScience

【影响因子】16.806

【检测技术】10xGenomics单细胞转录组测序

研究背景

前列腺癌（PCa）目前仍是全球男性第二大常见癌症，自2000年起，我国前列腺癌症确诊患者以每年12.6%的增长率迅速攀升，并且晚期和转移性前列腺癌的确诊率逐年稳步攀升，亟需针对性的治疗策略。但肿瘤包含有不同种类的细胞，它们具有不同的遗传和表型特性，可在肿瘤的发展、转移和耐药过程中起到不同的促进作用，因此需要进一步了解前列腺癌异质性以帮助医务工作者找到更为有效的治疗策略。

研究路线

研究结果

1、利用单细胞测序构建前列腺癌肿瘤生态图谱

为了解PCa肿瘤生态系统，研究人员利用10x单细胞转录组测序技术对14例未经治疗的PCa原发灶样本进行检测，分析获得9种主要的细胞类型，包括B细胞、内皮细胞、上皮细胞、巨噬细胞、NK细胞、T细胞、成纤维细胞和一群未定义的细胞。并发现在PCa患者样本中，T细胞、上皮细胞和内皮细胞的占比高。

图1细胞降维分群（左上）、inferCNV分析图（右上）

2、不同肿瘤亚型和亚克隆内肿瘤细胞周期和发展阶段异质性分析

细胞周期分析结果显示，只有一小部分肿瘤细胞增殖，且0亚型的增殖率高于其他3个亚型。研究人员还发现不同亚克隆和不同患者之间的细胞增殖状态存在很大的异质性，在一个具有代表性的患者中，倾向于0亚型的亚克隆比其他亚克隆有更多的增殖细胞。

进一步利用Monocle对癌细胞进行拟时序分析，结果显示发育层次从亚型2、3开始，并向亚型1进展，表明亚型2、3的肿瘤细胞分化状态远低于与管腔A分化型上皮细胞表现出高度的相似性的亚型1。GSVA分析结果显示，EMT、TGFβ和缺氧通路在亚型0中富集，同时也获得了亚型0与其他亚型共有的代谢通路。值得注意的是，目前较多研究发现上皮间质转换能够增强细胞的干性和转移能力，而本研究发现的结果与之相一致，即亚型1的干性评分值较低，而亚型0、2和3的干性评分较高，表明肿瘤细胞在亚克隆进化过程中获得细胞周期和发育异质性。

图2拟时序分析（左）及细胞干性基因打分值（右）

3、不同肿瘤细胞克隆型的表达程序差异

为了探索驱动不同发育亚型的潜在分子基础，我们接下来使用单细胞调控网络推断和聚类（SCENIC）来识别每种肿瘤亚型中的潜在调控网络。分析发现每种肿瘤亚型受相关的转录因子（TF）驱动，并且在各亚型中还发现了受关键转录因子调控的marker基因上调表达。此外，研究人员还发现每个亚型的经典标记和相关TF的表达也与TCGA数据库中PCa患者队列显著相关。更重要的是，肿瘤细胞的异质性发育亚型也通过患者肿瘤切片样本的免疫组化结果得到证实。

图3SCENIC分析结果

4、恶性细胞中的细胞可塑性可能与肿瘤微环境有关

肿瘤微环境可能会驱动不同克隆型或肿瘤亚型的可塑性，因此研究人员利用cellChat分析了细胞之间的通讯网络。结果发现内皮细胞、T细胞、巨噬细胞和成纤维细胞是主要的通讯枢纽。此外，中期因子（Midkine）、巨噬细胞迁移和抑制因子（MIF）和VISFATIN/烟酰胺磷酸核糖基转移酶（NAMPT）信号通路是最多的相互作用通路。

为了评估肿瘤内亚克隆是否通过与肿瘤生态系统中其他空间共定位细胞群的通信来塑造其发育亚型，将肿瘤细胞分别评估为亚克隆或亚型。值得注意的是，亚型0细胞无论是细胞群内还是与其他细胞群之间的通讯强度均较弱。这些结果与已知的EMT可塑性一致，包括丧失细胞-细胞间的强烈接触、细胞极性和不动性。由于亚型0肿瘤细胞占比显示出肿瘤间异质性，因此研究人员进一步对其他患者数据进行分析，发现这一现象具有普遍性。随后，研究人员分析了PCa患者中不同肿瘤克隆型与其他基质细胞间的通讯强度，发现这些细胞之间的通讯强度明显不同，进一步分析不同肿瘤亚克隆内部的细胞通讯强度，发现不同亚克隆中MK和MIF信号通路存在显著差异，这些都表明不同的基质细胞类型可以与不同的肿瘤亚克隆相互作用，从而解释不同的肿瘤行为。

图4不同的肿瘤亚型和细胞类型中的细胞通讯分析

5、肿瘤细胞转录组异质性和细胞生态系统多样性与不良预后相关

为了评估了肿瘤内细胞生态系统异质性和肿瘤细胞转录组异质性是否可能推动疾病进展，研究人员分别建立了两套打分系统以量化肿瘤异质性的不同方面。

首先，研究人员使用CIBERSORTx算法，根据本研究中scRNA-seq数据集对TCGA队列中4种肿瘤转录亚型的组成进行去卷积，无监督聚类分析发现了两个群，其中1群中亚型0恶性细胞比例更高，而2群中亚型1、2和3的比例则更高。此外，1群中患者的无进展生存期明显低于2群中的患者，这表明转录亚型0与较差的预后相关。

考虑到肿瘤微环境中不同细胞类型之间的广泛相互作用，研究人员假设肿瘤细胞生态系统的多样性可能会影响肿瘤亚型的异质性，并基于此利用香农多样性指数（SHDI）来评估肿瘤亚型异质性与肿瘤生态系统细胞多样性之间的相关性。分析发现肿瘤亚型异质性与肿瘤生态系统中的细胞多样性之间存在正相关，表明肿瘤生态系统的细胞复杂性可能通过细胞通讯塑造肿瘤的亚型成分，从而影响患者的生存。

此外，研究人员还利用CIBERSORTx推断的肿瘤生态系统中的细胞多样性进行了无监督聚类分析，并确定了两个集群Div-High和Div-Low。Div-High比Div-Low具有更大的细胞多样性，并且上皮细胞显着减少，但内皮细胞、B细胞、巨噬细胞、成纤维细胞和中性粒细胞显着增加。值得注意的是，Div-High组患者的无进展生存期明显低于Div-Low组患者，表明较高的肿瘤细胞生态系统多样性也与较差的预后相关。总而言之，较高比例的亚型0肿瘤细胞和较高的肿瘤生态系统细胞多样性与较差的预后相关。

图5肿瘤细胞转录组异质性和细胞生态系统多样性及患者预后相关性分析

研究结论

本研究通过对14名未经治疗的PCa患者进行单细胞转录组测序，构建了PCa患者的单细胞图谱，并将细胞发展阶段映射到肿瘤亚克隆进化上。同时研究人员还在PCa患者中鉴定出4种不同的肿瘤亚克隆。通过分析发现不同亚克隆与肿瘤生态系统中的其他细胞类型显示出不同的通信强度，这可能会调节亚克隆的不同转录亚型。此外，通过整合TCGA数据，研究人员还发现肿瘤细胞转录异质性和细胞生态系统多样性都与预后不良的特征相关。

参考文献：

GeGuangzhe,HanYang,(Weinh),2022,9:e2105530.

博奥晶典科研服务迟婧丨文案

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