肿瘤研究技术 | 癌症与单细胞技术

细胞是生物体结构和功能的基本组成单位。单细胞研究能够从更高分辨率和时空结构上解码生命。单细胞技术的发展是顺应时世的发展，它不仅只是一个新概念的炒作，而是能在相关领域解决一些科学上因技术限制造成的生物问题，如细胞组织的划分问题、细胞异质性问题等。

单细胞技术类别较多，有单细胞基因组测序、单细胞DNA甲基化测序、单细胞转录组测序、SMART-seq2测序、单细胞ATAC-seq等。

2013-2020年，单细胞测序技术多次被science、nature等学术期刊评为年度重点技术。在医学研究上，单细胞技术为癌症的研究做出了较大的贡献。“人类基因组计划”之后，人们对群体基因组和个体基因组的信息了解的越来越透彻，但是在细胞层面，相同基因组的同类型细胞、癌细胞及癌旁细胞的异质性和微环境等科学问题仍然无法回答。每种细胞类型不同的谱系、发育阶段不同的功能决定着细胞对其他细胞核微环境应答不同，从而对组织和器官产生不同的影响。2017年10月，“人类细胞图谱计划（Human cell Atlas，HCA）”正式公布，从此开启了从“显微观测细胞的直观形态结构”到“分析细胞的基因和蛋白表达来描述细胞特征”——从“群体细胞总体特征研究”到“单个细胞异质性研究”——从“单细胞转录组”到“单细胞多组学”再到“时间序列和空间位置信息”的单细胞征程。

单细胞在肿瘤中的应用可以涉及肿瘤的早筛、监察、诊断以及治疗等各个阶段。早期研究中已经有报道肿瘤内部异质性可能在癌细胞的侵袭、转移和耐药演变中发挥重要作用。单细胞测序能够在单个细胞水平上研究肿瘤的内部异质性、癌细胞的克隆发展和进化、早期癌症的侵袭、癌细胞的突变率和突变类型，追踪癌细胞的转移和扩散、了解癌症治疗过程中癌细胞的耐药性演变、揭示肿瘤微环境等。

单细胞技术被大量应用于各种类型癌症的基础研究，包括乳腺癌、膀胱癌、前列腺癌、肾癌、肺癌、结直肠癌、肝癌、骨髓增生性肿瘤、急性髓系白血病等等。详情见下表：

确定肿瘤异质性和转移性的特征有助于癌症的临床诊断，对癌症组织和CTC进行单细胞测序在解析这个问题上表现出巨大的潜力。

通过对肿瘤免疫微环境的鉴定，确定癌细胞的亚群分类、组织分布特征、肿瘤内群体细胞异质性以及肿瘤细胞的分子标记物，有助于癌症的临床诊断。目前，基于单细胞测序技术，科研人员已经绘制了肺癌、结直肠癌、肾癌、乳腺癌、黑色素瘤等多种癌症的细胞图谱。

此外，由于CTC与肿瘤的转移相关性比较强，CTC单细胞测序可以阐明初级肿瘤与二级肿瘤之间的关联。在这样的背景下，不同类型癌症（如乳腺癌、肺癌、胰腺癌、结直肠癌等）的CTC单细胞图谱被陆续绘制，为CTC单细胞测序用于癌症临床诊断提供了基础。

肿瘤异质性、耐药性演变、免疫逃逸等是影响癌症治疗效果的三大重要因素，单细胞测序可以用于评估上述因素，帮助确定肿瘤最佳治疗方案。

Zhang L等人2020年在Cell杂志上发表的结直肠癌患者的肿瘤微环境的单细胞研究揭示了靶向髓系细胞的免疫治疗策略潜在的作用机理，并提及了髓系靶向免疫治疗法目前已经在临床实验中应用。考虑到mRNA和蛋白组丰度之间存在的差异，单细胞蛋白组学也被利用于对癌症疗效的评估，如评估黑色素瘤患者抗PD-1免疫治疗前后免疫细胞的功能状态（Luigi Fattore et al. Cell Death Dis,2019）。此外，scRNA-seq还能为抗肿瘤药物的开发提供新的目标。Jang等人对不同病程的多发性骨髓瘤进行scRNA-seq，筛选出44个较低总生存率相关的高表达基因，这些基因可作为多发性骨髓瘤的潜在药物靶标。

基于CTC的单细胞测序也可用于癌症疗效的评估。乳腺癌患者CTC的研究结果表明，HER2状态存在异质性，这可能有助于耐药性的发展（Jordan NV et al. Nature, 2016），同时CTC已经被用于预测乳腺癌（Antonarkis ES et al. N Engl J Med, 2014）和前列腺癌（Wallwiener M et al. BMC cancer, 2014）的治疗效果。

1）利用单细胞转录组scRNA-seq技术了解肿瘤进化和微环境

以单细胞分辨率探索肿瘤样本的细胞图谱，了解癌症的分子驱动因素。

2）利用单细胞表观组scATAC-seq技术了解肿瘤样本单细胞分辨率的开放染色质情况，了解驱动肿瘤异质性的转录因子。

绘制单细胞分辨率的肿瘤染色质调控景观，阐明异质性细胞表观遗传对癌症进展的影响。

3）利用单细胞蛋白组探索肿瘤样本中蛋白丰度改变

单细胞中蛋白质表达情况差异的检测，在单细胞分辨率上了解蛋白水平上肿瘤的驱动因素。

4）利用空间转录组进行空间位置分析，探索肿瘤空间位置的基因表达

在自然形态下探索肿瘤样本的基因表达情况，表征肿瘤组织空间信息。

5）利用空间代谢组技术探究肿瘤样本的代谢途径变化

空间代谢组学技术能在癌组织中发现产生药物抵抗的癌细胞或者是代谢途径发现变化的细胞以此更深层次了解肿瘤的进程。