尽管乳腺癌是目前全球最常见的癌症之一，但其组织内在异质性及其生物学功能仍有待深入剖析，从而才能更好的帮助我们了解乳腺癌亚型以及如何更好地进行治疗。利用单细胞水平的复杂表型和空间信息进行联合，可实现在单细胞水平上量化肿瘤空间异质性，从而可实现新的乳腺癌亚型鉴定和空间分辨特征解析。

人类乳腺癌单细胞和空间图谱

A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers

发表杂志：Nature Genetics； 影响因子：41.307；

发表时间：2021年9月；应用技术：10x Genomics空间转录组及单细胞转录组

本研究对26例原发乳腺癌进行单细胞转录组测序，并对6例乳腺癌进行了空间转录组测序，将以上两项技术进行整合分析，构建了迄今最全面乳腺癌单细胞和空间图谱，并开发了一种与单细胞转录组数据兼容的内在亚型分类方法（SCSubtype），揭示了复发性肿瘤细胞异质性。发现与临床结果相关的新PD-L1/PD-L2+巨噬细胞群。使用单细胞特征，对大型乳腺癌队列进行解卷积分析，并将它们分为九个“生态型”，不同生态型显示出与肿瘤样本的临床亚型、SCSubtype亚型及细胞类型的多样化关联，且不同生态型之间的预后也存在明显差异。本研究提供的乳腺癌细胞结构的综合单细胞和空间图谱，有助对肿瘤异质性的认识，促进乳腺癌的个体化治疗进展。

原发性乳腺癌的细胞组成和恶性上皮细胞的鉴定

HER2过表达型乳腺癌中肿瘤相关细胞互作

Spatial deconvolution of HER2-positive breast cancer delineates tumor-associated cell type interactions

发表杂志：Nature Communications； 影响因子：17.694；

发表时间：2021年10月；应用技术：10x Genomics空间转录组、已发表的单细胞转录组数据

本研究对8个HER2阳性乳腺癌患者癌组织36张切片使用空间转录组测序进行基因空间和细胞类型研究。空间转录组数据聚类注释和病理学分区比较表征病人个体内和个体间异质性，鉴定和比较了免疫和癌症表达簇的特征表达谱。进一步整合单细胞转录组测序数据，绘制了肿瘤相关细胞空间组织定位图谱，鉴定到了三级淋巴样结构（TLS）并得到IHC和ISH验证，该结构的信号强度与整体存活率相关联，对其他类型的肿瘤分子表达图谱进行分析，同样发现了TLS。另外，本研究构建了一个跨平台适用的预测模型来检测TLS，用不同的组织类型（发育性心脏病、类风湿性关节炎和黑色素瘤组织）测试也鉴定到了TLS，TCGA皮肤黑色素瘤bulk RNAseq数据测试表明，TLS信号轻度和患者预后正相关，有广谱诊断价值。

单细胞和空间转录组学联合分析流程图

导管原位癌的肿瘤异质性和分子特征

Single-Cell Transcriptome Profiling Reveals Intratumoral Heterogeneity and Molecular Features of Ductal Carcinoma In Situ

发表杂志：Cancer Research；影响因子：13.312；

发表时间：2022年9月；应用技术：10x Genomics空间转录组及单细胞转录组

本研究对7个导管原位癌（DCIS）、6个浸润性导管癌（IDC）以及1个正常人乳腺组织样本进行单细胞转录组测序；并对DCIS样本进行了空间转录组测序。发现DCIS由几个具有特定功能的不同转录亚群的癌细胞组成。与DCIS相比，包括长链非编码RNA在内的一些转录本在IDC中高度表达，这可能与侵袭性表型有关。进一步分析显示DCIS具有广泛的异质性，细胞间相互作用预测模型显示DCIS中腔内细胞和免疫细胞之间的相互作用网络与IDC中相似。此外，HER2+管腔DCIS的转录组分析表明，在DCIS期，HER2基因组扩增。总之，本研究建立了DCIS的单细胞转录组图谱，并确定了可能与乳腺癌侵袭相关的基因。本研究不仅为乳腺癌生物学研究提供了新的视角，而且为DCIS患者找到了作为临床诊断和治疗依据的标志物，这些生物标志物有助于医护人员确定患者可接受治疗的程度。

单细胞和空间转录组学联合分析流程图

单细胞及空间组学联合分析的意义

单细胞转录组测序能很好的揭示了组织异质性，但由于获取细胞悬液时对组织进行了酶解，从而导致组织空间位置信息丢失。而空间转录组测序技术可以同时提供空间位置信息和基因表达信息，但检测的单位不是单细胞水平，综合运用单细胞检测技术和空间转录组检测技术将两种检测结果进行联合分析，推断出复杂组织中每个Spot的细胞类型组成和单细胞水平的位置信息，可将相关研究深入到空间分辨率的单细胞水平。

单细胞及空间组学联合分析技术流程

参考文献

Wu SZ, Al-Eryani G, Roden DL, et al. A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers.Nat Genet. 2021; 53(9): 1334-1347.

Andersson A, Larsson L, Stenbeck L, et al. Spatial deconvolution of HER2-positive breast cancer delineates tumor-associated cell type interactions.Nat Commun. 2021; 12(1): 6012.

Tokura M, Nakayama J, Prieto-Vila M, et al. Single-Cell Transcriptome Profiling Reveals Intratumoral Heterogeneity and Molecular Features of Ductal Carcinoma In Situ.Cancer Res. 2022; 82(18): 3236-3248.

Maynard KR, Jaffe AE, Martinowich K. Spatial transcriptomics: putting genome-wide expression on the map.Neuropsychopharmacology. 2020; 45(1): 232-233.

李超 | 文案

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