学术动态|单细胞和空间技术如何推动乳腺癌研究？
从肿瘤微环境中单细胞基因表达的研究，到基于局部空间基因表达的肿瘤细胞类型图谱——随着单细胞和空间技术的到来，乳腺癌研究领域取得了长足的进步。
基于激素受体阳性、HER2阳性和三阴性乳腺癌(三阴性乳腺癌)[1]？相关基因表达，乳腺癌可细分为5种分子亚型。然而，相对而言，科学家对乳腺癌复杂的肿瘤微环境(TME)，肿瘤如何与免疫系统和其他周围细胞和组织相互作用，以及这种活动对预后和治疗意味着什么，知之甚少。随着单细胞和空间技术的出现，科学家们正在弥合这一知识鸿沟。在这里，我们选择了四篇文章，研究人员在单细胞水平上定义和表征乳腺癌方面取得了很大进展。通过这些研究，我们可以进一步了解不同类型乳腺癌发生发展和转移背后的机制，同时将转化研究和临床试验推向个体化治疗，为乳腺癌的治疗带来希望。
01
创建地图集:用单细胞和空间分辨率绘制人类乳腺癌
在第一项研究“人类乳腺癌单细胞和空间分析图谱”[2]中，加文医学研究所Sunny Wu博士领导的研究人员使用铬单细胞基因表达和Visium空间基因表达创建了具有空间分辨率的乳腺癌单细胞转录组图谱。对26个原发性肿瘤进行单细胞RNA测序(scRNA-seq ),并鉴定所有肿瘤和亚型的所有主要细胞类型。将他们开发的用于内在分子亚型分型的scRNA-seq兼容方法与从scRNA-seq数据中鉴定的遗传特征相结合，可以用导致肿瘤中常见细胞异质性的重复基因模块(GM)或同时表达的基因组对肿瘤进行分类和显示。
使用六个样本的Visium空间基因表达，发现GM3(EMT，IFN，MHC)和GM4(增殖标记)在三阴性乳腺癌样本中富集，而GM1和GM5(ER，lumen)在雌激素受体阳性病例中富集。有趣的是，研究发现GM3和GM4表型只出现在其他表型没有出现的乳腺癌区域。通过在单细胞和空间水平上进一步描述乳腺肿瘤，它们的图谱可用于改进乳腺癌的分类。
02
通过追踪克隆扩增表征乳腺癌转移
在第二项研究“乳腺癌转移的位置决定其克隆组成和逆转录组特征”[3]中，奥利维亚·纽顿-约翰癌症研究所Jean Berthelet博士领导的科学家利用光学条形码技术和单细胞基因表达谱研究了三阴性乳腺癌转移过程中克隆细胞的相互作用网络。与其他乳腺癌亚型相比，三阴性乳腺癌预后更差，复发风险更高。
在三阴性乳腺癌乳腺癌细胞系和两个转移位点(肺和肝)的条形码亚克隆上进行ScRNA-seq。发现转移瘤在肺中是高度多克隆的，但在肝中不是。此外，亚克隆转录组的变化表明，在原发肿瘤中占优势的亚克隆在转移组织中仍占优势。通过比较不同条形码亚克隆的基因表达谱，确定了1，366个差异表达基因转移位点的驱动特性。与肝转移相比，肿瘤坏死因子-α途径在肺中强烈上调。这些结果表明，TME驱动转移病灶的异质性。
03
预测用于有效免疫检查点阻断免疫疗法的T细胞生物标志物
在第三项研究“抗PD1治疗期间乳腺癌患者肿瘤变化的单细胞图”[4]中，VIB-库勒文中心的博士生Ayse Bassez带领科学家利用转录组和免疫测定构建了肿瘤变化的单细胞图。免疫检查点阻断(ICB)加化疗可以提高治疗反应[5]，但并非所有患者都对新辅助ICB有反应。为了探索原因，他们在化疗前用抗PD1(一种常见的ICB抗体疗法)治疗了40名患者，并随访了肿瘤的变化。
在两个队列中(一个接受抗PD1，一个接受化疗，然后接受抗PD1)，匹配的治疗前和治疗后活检用scRNA-seq和T细胞受体作图。9名患者在治疗后进行了T细胞克隆性扩增。当选择T细胞扩增和处理阶段时，使用scRNA-seq数据，发现表达PD1的T细胞在抗PD1处理后增加。在治疗前，在扩增的和未扩增的T细胞之间鉴定了差异表达的基因，并且发现T细胞中的表达特征可用于预测T细胞的扩增。与抗PD1治疗后T细胞扩增相关的治疗前免疫TME图可以提供对临床生物标志物的深入了解。
04
解决导管原位癌(乳腺癌早期)的异质性
在第四项研究“基因组分析揭示乳腺导管原位癌的异质性群体”[6]中，由东京大学医学博士Satoi Nagasawa领导的一组科学家使用Visium空间基因表达揭示了乳腺癌肿瘤中的细胞多样性。导管原位癌(DCIS)是乳腺癌的早期阶段，其可能发展成浸润性导管癌。但是，很难确定哪些人需要高危手术，因此确定评估和治疗的危险因素非常重要。
在这项研究中，研究人员首先使用传统方法选择并验证了DCIS-GATA 3和PIK3CA突变的基因组风险因素。利用三个具体案例对DCIS进行的空间转录组分析表明，具有GATA3突变的DCIS细胞有时会发展成侵袭性癌症。然而，具有PIK3CA突变的DCIS细胞不会致癌。总之，使用新的标志物对DCIS进行更准确的分类对于决定正确的治疗是非常重要的。
05
更好的诊断和治疗。
显然，单细胞和空间技术正在推进我们对乳腺癌发展、进展和治疗的理解，超出了使用传统方法的想象。无论是使用新创建的空间转录组图谱，还是使用基因表达和免疫分析来更好地描述疾病状态，临床研究人员越来越多地掌握了乳腺癌更好的诊断、分层和个性化治疗的方法。
参考
？位置和可逆转录谱。Sci Adv 7: eabf4408 (2021)。doi:10.1126/sciadv . abf 4408
Bassez A，等:乳腺癌患者抗PD1治疗期间肿瘤内变化的单细胞图。NAT Med 27:820–832(2021)。doi:10.1038/s 41591-021-01323-8
Schmid P，et al. Atezolizumab联合nab-paclitaxel作为不可切除、局部晚期或转移性三阴性乳腺癌的一线治疗(assistion 130):一项随机、双盲、安慰剂对照、3期试验的最新疗效结果。柳叶刀肿瘤21:44–59(2020)。doi:10.1016/S1470-2045(19)30689-8
基因组图谱揭示了乳腺导管原位癌的异质性群体。生物群落学4: 438 (2021)。doi:10.1038/s 42003-021-01959-9