新刊Nature Cancer: 单细胞分析揭示GBM肿瘤干细胞异质性

2021年2月份发表在Nature Cancer（Nature旗下新期刊，无影响因子）上的关于GBM异质性的单细胞研究， Gradient of Developmental and Injury Response transcriptional states defines functional vulnerabilities underpinning glioblastoma heterogeneity 。该研究从肿瘤干细胞的角度出发，刻画了两个主要存在的细胞状态：发育、损伤应答，并且联合原位GBM的单细胞数据进一步验证了这两种状态的存在。作者认为胶质母细胞瘤生长于基于GSCs（胶质母细胞瘤干细胞， Glioblastoma Stem Cells）的神经创伤反应转录程序中，这是一个很有前途的治疗开发的新靶点。文中使用了许多单细胞分析的经典方法，包括识别细胞亚群、刻画细胞状态、推断CNV、轨迹分析等，如果您感兴趣可以自行查看方法部分，您也可以在留言区进行评论，我们根据整体的留言情况后期介绍相关的技术或分析方法。

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背景：
胶质母细胞瘤（GBM）是脑部肿瘤当中侵袭性最强、治疗抵抗的恶性肿瘤，治疗失败的根源在于肿瘤内部和患者之间广泛存在的异质性。单细胞RNA测序的研究已经突出了GBM复杂的生物学机制， GBM表型多样性和可塑性的潜在来源可能是稀有的自我更新的胶质母细胞瘤肿瘤干细胞部分（GSCs ， Glioblastoma Stem Cells）。 GSCs劫持发育性干细胞程序，以驱动和维持肿瘤生长，并获得耐药性机制以逃避化疗和放疗。目前尚不清楚多样性的GSCs如何影响GBM的细胞组成和生长。
数据及代码：
数据：https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell/study/SCP503。 scRNA-seq, snRNA-seq数据。
代码：https://github.com/pughlab/su2c-gsc-scrna
主要发现：
1. GSCs的转录组异质性的初步刻画
作者利用无血清的培养方法从体外培养GSCs ，来自26个患者的累计29个早期传代（21个adherent和8个neurosphere），选择69393个细胞进行单细胞测序。对每个患者的细胞表达谱进行亚群分析，发现每个患者具有2-6个clusters ， 29个样本共计86个clusters 。紧接着，作者利用scRNA-seq数据推断拷贝数，结果发现7号染色体扩增及10号染色体缺失在clustes中是常见的，这表明这些可能是克隆的，涉及到神经干细胞恶性转化为GSCs的事件。例如，样本G876_L中3个clusters都具有7号染色体的扩增，但C1和C2的9号染色体扩增， C3的12号染色体扩增。此外，另外一个样本的两个clusters则具有相同的CNV模式。以上结果表明，尽管CNV是GSCs异质性clusters中很常见，但是CNV只是驱动了瘤内异质性的一部分。
此外，作者还利用UMAP刻画了瘤间的异质性，发现患者之间的异质性很强，在未经校正的情况下， GSCs按照患者或样本的属性进行聚类。此外，作者采用了多种批次校正的方法后，并比较了不同方法的结果，进行重新聚类。