月下美文单细胞RNAseq揭示胰腺癌侵 [复制链接]

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本文献研究背景

本文献研究内容

本文献研究总结

一、研究背景

胰管腺癌(PDAC)是一种侵袭性和致命性的恶性肿瘤。胰腺癌干细胞(PCSCs)被认为与PDAC的起始和侵袭有关。本研究通过对PDAC肿瘤患者和对照胰腺组织进行单细胞RNA序列测定(scRNA-seq)分析，揭示肿瘤干细胞样导管细胞向具有侵袭潜能的导管细胞转化的过程，并筛选出肿瘤干细胞相关基因(CRGs)。随后，我们应用LASSO和Cox回归模型确定了5个具有潜在预后价值的CRG，并使用癌症基因组图谱数据集构建了风险预后模型。使用基因表达综合数据集对风险模型进行了验证。从Kaplan-Meier生存曲线可以看出，高危组患者的总体生存率非常低(P值0.)，曲线下面积证实了我们的风险模型预测的准确性。肿瘤突变负荷变化被用来进一步探讨两个危险队列之间的差异。此外，利用人类蛋白质图谱研究了5个HubCRG的蛋白表达。总之，我们利用scRNA-seq揭示了导管细胞的侵袭轨迹，并在PDAC中发现了关键的CRG，这可能有助于预测患者的生存时间，并提供针对CSCs的潜在临床治疗靶点。

二、研究内容

Part1scRNA-seq揭示了导管细胞的异质性

高度的肿瘤内异质性导致PDAC的恶性进展和肿瘤细胞对治疗的耐受性。我们应用scRNA-seq技术分析了24例PDAC肿瘤患者和11例对照胰腺组织的单细胞转录图谱。经过严格的质量控制，获得,个细胞的,,个转录本。接下来，通过去除测序批次效应并对每个亚组的特定高表达基因应用PCA，我们确定了九个主要的簇：内分泌细胞、腺泡细胞、内皮细胞、导管细胞、髓样细胞、成纤维细胞、周细胞、T细胞和B细胞(图1(A))。

为了进一步描述导管细胞的异质性，我们选择了33,个来自肿瘤和对照胰腺组织的导管细胞进行重新聚类。结果表明，所有导管细胞均分为6个亚细胞组(图1(B))。组织贡献率显示，群1和群6来自肿瘤组织的细胞比例非常低，而群3、群4和群5在肿瘤组织中显著富集。与其他簇相比，簇2具有正常的组织特异性，但也有一些细胞来自肿瘤组织(图1(C))。

Part2不同类型导管细胞的研究现状

染色体结构和数目的变化通常伴随着肿瘤的发展。为了确定导管细胞的恶性状态，我们根据基因组区间的平均表达模式计算了每种细胞类型的大规模染色体拷贝数变异(CNV)。结果表明，对照组细胞CNV几乎没有变化。相反，第3、4和5簇中的细胞在肿瘤组织中最丰富，表现出非常高的CNV水平。令人惊讶的是，第2组肿瘤组织中的细胞也显示出3条染色体的CNV，其中7q染色体的丢失在第2组显著富集，先前已有报道与PDAC肿瘤形成的早期阶段有关(图2(A))。

不同的细胞簇之间的转录模式表明不同的细胞行为。基于每个亚组中特定基因的表达和功能富集(图2(b-c))，我们发现簇1主要表达腺泡上皮相关基因，如PRSS1和CLPs。第6簇中的热休克蛋白相关基因参与了导管细胞的蛋白质运输和折叠。簇3、4和5主要表达与细胞增殖和侵袭潜能相关的基因。例如，NEAT1与无限的肿瘤增殖和逃避生长抑制有关。CEACAM6作为PDAC的一个新的肿瘤标志物，已被报道与肿瘤的增殖和转移有关[28]，Sp也被证明在胰腺癌细胞的淋巴结转移和远处转移中发挥重要作用。与其他组相比，簇2的CSC相关基因表达相对较高，参与了干细胞增殖的调控。据报道，CCL2-CCR2轴在胰腺癌中引导内皮细胞的趋化运动，并招募肿瘤相关的巨噬细胞分泌血管内皮生长因子和转化生长因子β，促进肿瘤形成和血管生成。

Part3导管细胞的运动轨迹分析以及肿瘤干细胞相关基因的鉴定

簇2显示CSC样信号，而簇3、4和5与细胞恶性增殖和远处侵袭有关。我们推测，scRNA-seq可能捕获了肿瘤进展过程中CSC样导管细胞的主要转化过程。然后，我们应用Monocle2对导管细胞进行了伪时间分析，以进一步验证我们的假设。单细胞轨迹分析结果显示，胰管细胞起源于群1和群6，过渡到群2，最后演化为群3、群4和群5(图2(D))。进化过程中的基因表达谱还表明，在转变过程中，包括OLFM4和白细胞抗原(HLA-A、HLA-B、HLA-DRA)在内的干细胞相关基因增加，MMP-7可以通过降解IGFBP-3促进肿瘤的有丝分裂和凋亡[31]。值得注意的是，参与细胞增殖和转移的基因在细胞轨迹的晚期增加，如CEACAM6和NEAT1(图2(E))。基于上述结果，我们的发现可以部分反映在PDAC进展过程中CSC样导管细胞向侵袭性导管细胞的转化。

我们比较了肿瘤来源的簇2细胞和正常组织的差异表达基因(DEG)，以探讨转录组水平的变化。火山图显示DEGs上调和下调(P值0.05，

log2FC

1)。肿瘤中上调的DEGs的富集分析被发现与Kras信号通路和上皮间充质转化密切相关(补充图1)，这进一步表明这些基因部分地表现出CSC样的特征[8，32-34]。

接下来，基于GeneCards数据库(