新刊Nature Cancer: 单细胞分析揭示GBM肿瘤干细胞异质性( 二 )

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图1 刻画GSCs的异质性

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图2 所有患者GSCs间的聚类关系和批修正方法的评估

2. GSCs的异质性是一个转录组渐变的过程（梯度）
主成分分析显示PC1将所有细胞分为两个主要的亚群。 PC1得分高的细胞与间充质相关基因的表达升高、炎症和免疫细胞激活、以及核因子(NF)-κB和STAT信号通路相关，并且这些基因也是在TCGA间充质亚型中富集。 PC1得分低的细胞与胶质细胞发生、神经发育过程相关。对于每个患者， GSCs在发育和损伤反应谱中占据一个离散的范围。（“高端的食材往往需要最朴素的烹饪方式” ，有时候最简单的方法往往能揭示最朴素的现象）

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图3 GSCs在发育和损伤反应状态之间集中在一个转录梯度上
【新刊Nature Cancer: 单细胞分析揭示GBM肿瘤干细胞异质性】 3. GSCs的发育和损伤反应具有功能差异和可塑性
作者使用体外限制稀释法来解读GSCs的自我更新过程，我们发现与损伤反应GSCs相比，发育性GSCs具有更高的球形细胞形成率。将这两种状态的GSCs分别植入累计37个小鼠当中，发现两组小鼠并不存在生存方面的区别。此外，将发育性GSCs用炎性细胞因子处理， 48h之后通过RT-qPCR发现细胞出现了损伤应答基因的表达，表明了GSCs可以被微环境因素诱导。

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图4 GSCs的发育和损伤反应具有功能差异和可塑性潜力
4. 全基因组CRISPR筛选反映了发育-损伤反应梯度位置
作者选取了11个样本进行CRISPR–Cas9实验，无论在梯度上的位置如何，所有GSCs都拥有来自两端的必要基因，这表明在GSCs中发育和损伤反应过程必要基因组合靶向作用，可能对患者有治疗益处（本结果从实验层面证实了生信层面单细胞分析的结果，此处不再赘述）。

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图5 全基因组CRISPR筛选识别GSCs转录梯度的关键调控因子

5. GSCs梯度与特定的拷贝数变异有关
我们把GSCs细胞分为发育或损伤反应两个亚型，并比较这两组中染色体臂间CNV的频率和信号这两个属性。发育和损伤反应标记基因富集于基因组的状态特异性改变区域，例如6/9/12号染色体区域，表明体细胞CNVs可以影响GSCs梯度中的位置。（关于单细胞RNA测序技术推断拷贝数，是肿瘤单细胞研究当中常见的分析范式，自2014年Science文章首次被提出后被广泛应用，详见文章Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma 。）