编辑推荐:
为探究肿瘤异质性对结直肠癌(CRC)的影响,研究人员分析其空间转录组,发现 CD44+细胞可促进肿瘤进展。
在癌症的世界里,结直肠癌(Colorectal Cancer,CRC)是全球第三大常见恶性肿瘤,像一个隐藏在黑暗中的 “杀手”,严重威胁着人类的健康。虽然近年来医学不断进步,靶向治疗和免疫治疗给部分晚期 CRC 患者带来了希望,但整体治疗选择仍然有限。这是因为肿瘤微环境(Tumor Microenvironment,TME)极其复杂,肿瘤细胞与 TME 之间的相互作用对肿瘤的发生、发展和治疗效果影响巨大,而人们对这其中的机制了解还远远不够。肿瘤异质性在肿瘤的发展过程中起着关键作用,不同的肿瘤细胞和 TME 成分有着不同的空间特征,各种细胞亚型的分布和功能差异很大,可目前 CRC 组织的空间异质性特征以及不同细胞亚型多样性的调控机制还不明确。此外,癌症干细胞(Cancer Stem Cell,CSC)与 TME 之间的相互影响也不清楚。为了揭开这些谜团,中南大学的研究人员开展了一项重要研究,相关成果发表在《British Journal of Cancer》上。
研究人员主要运用了空间转录组(Spatial Transcriptomics,ST)分析和单细胞 RNA 测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)这两项关键技术。他们利用 AOM/DSS 小鼠模型构建了结直肠癌模型,同时收集了临床患者的 CRC 组织样本进行研究。
在研究结果部分,首先通过 ST 测序揭示了 CRC 独特的结构。研究人员对 6 个组织标本进行 ST 测序,经过一系列分析,识别并注释了 5 种组织群体,包括正常腺组织、肿瘤组织、肌层组织、黏膜下组织和淋巴滤泡结构。结合 H&E 染色,发现这些组织群体在不同组织中比例不同,呈现出独特的空间组织形式。
进一步分析上皮龛的空间特征时,发现上皮龛可分为 4 个正常腺(G1 - G4)和 5 个肿瘤(T1 - T5)亚群。不同亚群在组织中的分布不同,如 G1 位于肠腺底部,主要介导增殖;G3 位于顶部,为分化上皮龛。肿瘤亚群 T3 和 T5 位于肿瘤前沿,T1 主要在肿瘤中心区域。而且,G4 在组织分化过程中对从 G1 到 G3 的分化程序有重要作用,研究人员推测肿瘤发生可能起源于 G4。
对肿瘤内空间异质性的研究发现,T3 和 T5 富集炎症、免疫相关和细胞外基质相关信号通路。通过伪时间轨迹分析等发现,从肿瘤中心到外周,CytoTRACE 评分和干性评分逐渐增加,肿瘤前沿的肿瘤龛可能在 TME 重塑中起重要作用,促进肿瘤侵袭。
研究还发现位于肿瘤前沿的是 CD44+肿瘤细胞。通过对多个 CSC 相关基因的分析,发现 CD44 阳性龛在所有 ST 龛中干性最高,且主要分布在肿瘤外周。CD44+细胞具有较强的细胞外基质(ECM)组织和细胞 - 底物黏附活性。
在肿瘤微环境中细胞的空间分布方面,研究人员整合 scRNA 测序和 ST 测序数据,确定了肿瘤前沿 TME 的细胞组成,包括上皮细胞(Epi_C1)、成纤维细胞(Fib_C8、Fib_C11)和中性粒细胞(Neu_C12)等。其中,Fib_C8、Fib_C11 分别被鉴定为 iCAF 样细胞和 myCAF 样细胞,Neu_C12 为促肿瘤的 N2 TANs,这些细胞与较差的预后相关。
细胞间通讯分析表明,CD44+ Epi_C1 细胞通过多效生长因子(Pleiotrophin,PTN)信号与 CAF 簇相互作用。PTN 在肿瘤前沿表达较高,可促进 CAFs 向 iCAF 样和 myCAF 样细胞转化,且对前者作用更明显,还可能促进促肿瘤性 TANs 向肿瘤前沿募集。
此外,研究发现肿瘤来源的 PTN 与肿瘤转移相关。PTN 表达与 N 分期正相关,PTNhigh组的 TGF-β 信号和上皮 - 间质转化(EMT)程序富集,多色免疫荧光染色显示 PTN 表达与肿瘤转移呈正相关。
在讨论部分,研究人员表示该研究揭示了 CRC 组织中独特的分层环状结构,明确了 CD44+肿瘤细胞、CAFs 和 TANs 在肿瘤边缘的特定分布。CD44+肿瘤细胞分泌的 PTN 可促使 CAFs 转化,有助于建立有利于肿瘤生存的 TME,推动肿瘤进展。虽然研究存在样本量有限等局限性,但整体结论可靠。该研究为理解癌症生物学提供了新视角,还为 CAF 定向治疗提供了潜在分子靶点,有望为转移性结直肠癌的治疗开辟新方向,让人们在对抗结直肠癌的道路上又迈出了重要一步。
下载安捷伦电子书《通过细胞代谢揭示新的药物靶点》探索如何通过代谢分析促进您的药物发现研究
10x Genomics新品Visium HD 开启单细胞分辨率的全转录组空间分析!
欢迎下载Twist《不断变化的CRISPR筛选格局》电子书
单细胞测序入门大讲堂 - 深入了解从第一个单细胞实验设计到数据质控与可视化解析
下载《细胞内蛋白质互作分析方法电子书》