再上分！空间转录组+单细胞转录组，揭示胃癌中B细胞景观及潜在预后标志物

Journal of Translational Medicine 上发表的“Re-analysis of single cell and spatial transcriptomics data reveals B cell landscape in gastric cancer microenvironment and its potential crosstalk with tumor cells for clinical prognosis”通过 整合单细胞转录组和空间转录组数据确定了胃癌中B细胞与肿瘤细胞的相互作用对免疫治疗反应的关键作用，并揭示了 CCL28-CCR10 和 LAMA/CD44 信号轴作为潜在的治疗靶点和预后生物标志物。

方法

数据来源： 从癌症基因组图谱、TCGA-STAD 和 GEO 获取GC组织和正常邻近组织的基因表达谱，包括单细胞转录组、空间转录组和带免疫治疗信息数据集。

单细胞分析： 使用R包 Seurat 进行处理，基于已发表文章的注释信息进行细胞分类；使用R包 Cellchat 进行细胞间通讯分析，并用 Lmean+Rmean 计算L/R信号评分；应用SCP包的 PAGA 和Slingshot 推断细胞分化状态；python包 pySCENIC 进行转录因子分析。

生存分析： 使用R包 survival 进行 Cox回归和 Kaplan-Meier 分析。

结果

通过分析ST数据，研究发现在多种肿瘤的微环境中发现了B细胞聚集的典型现象，表明B细胞与肿瘤细胞之间存在串扰（图1A，B）。在BRCA 中，B细胞在空间分布上非常接近肿瘤细胞，并且IgG和IgA抗体基因在癌症样本中的丰度相似，这与文献报道一致。在GIST中，IgA基因表达占主导地位，而在OVCA中，IgG抗体的分泌占主导地位。在PDCA中，识别出的B细胞丰度较低。在UCEC中，IgG抗体的分泌占主导地位，】而在LIHC中，观察到IgG抗体基因的丰富表达（图1B-E）。

图1

研究重新分析了10名胃癌患者的单细胞转录组数据，并识别了12个细胞群（图2A）。在B细胞和浆细胞的重聚类分析中，研究在 CD20+细胞、生发中心B细胞（GC_B细胞）、记忆B细胞中鉴定出 naïve B细胞，同时鉴定出表达 CD138 的浆细胞（图2B，C）。与外周血相比，TME中浸润了更多的浆细胞，而生发中心B细胞几乎仅存在于TME中，表明GC微环境中存在少量的三级淋巴结构（TLS）（图2D）。随后，研究基于抗体基因使用 PCA进行降维，发现 IGHG或 IGHA高表达的细胞几乎构成所有主成分（PC）。散点图也显示出两种细胞类型之间的显著差异，表明IgA PC（IGHG低表达、IGHA高表达）是GC的主要PC类型（图2E，F）。柱状图显示TME中的IgA浆细胞并不比周围和外周血中多，表明其主要来自外周，因此肿瘤细胞可能通过某些信号通路招募IgA PC（图2G）。此外，CCL28 主要在肿瘤细胞中表达，而 CCR10主要在浆细胞中表达，这可能是 TME中 IgA PC丰富的机制之一（图2H）。mIF也验证了免疫治疗间 CCL28-CCR10轴的差异（图2I）。

图2

为进一步分析胃癌中浸润的B细胞亚型状态，研究对 CD20+B细胞进行重聚类分析并确定了五个亚群，它们与不同的生物学过程相关（图3A，B）。柱状图显示胃癌微环境相比外周血浸润更多的C1、C4和C5（图3C）。此外，研究通过 SCENIC分析确定了B细胞分化过程中转录因子（TFs）变化（图3D）。同时，功能富集分析也展示了C1-C5的独特状态（图3I）。在拟时序分析中，C1细胞位于细胞轨迹的起始位置，而C4和C5细胞分别位于末端（图3E-G）。GC浸润的B细胞高表达TGFb，而处于终末分化状态的C4细胞表达IL-10，C5细胞分泌IL-35，提示GC浸润的B细胞逐渐演化为不同免疫抑制状态下的B细胞（图3H）。

图3

由于肿瘤细胞的高异质性，研究通过NMF分析确定了40个优先由恶性细胞共同表达的元基因并通过层次聚类进一步分类（图4A，B）。研究确定了七种肿瘤细胞状态，每种状态都与不同的生物学功能相关，例如 Cell Cycle细胞主要与染色体分离相关，WH细胞与白细胞迁移的调节相关，Metal细胞与细胞过渡金属离子稳态相关，OP细胞与氧化磷酸化相关（图4C-M）。此外，在非免疫治疗 TCGA-STAD队列中，Epi-dif1 和 Cell Cycle 的高表达与更好的OS相关，而Wh、interferon、OP、Epi-dif2和OS的低表达与更好的OS相关。

图4

在所有细胞间的通讯分析中，B细胞和浆细胞更倾向于从基质细胞接收信号并将其发送到T细胞和髓细胞，表明B细胞和浆细胞可能是调节TME细胞间通讯的重要免疫介质。基于L/R对的通路分析结果显示，ADGRE5、APP和 MIF信号通路是与肿瘤细胞和B细胞交流最显著的富集通路（图5A）。其中，MIF/（CD74，CD44或CXCR4）和 APP/CD74 是这之中最突出的相互作用（图5A，B）。此外，研究还对参与肿瘤细胞与PC之间重要通讯的81个L/R对的表达水平进行了分析。在 TCGA-STAD、GSE84437 和抗PD-L1治疗的 IMvigor210 队列中，均有多个分子在两组间差异表达（图5C-E）。因此，研究推测 肿瘤细胞和PC之间的整体串扰可能促进癌症发展并与ICB治疗的不良反应有关 ，并使用ST数据确定了四对肿瘤细胞和B细胞之间可靠性高的L/R对（图5F-H）。

图5

为分析B细胞与肿瘤细胞串扰的临床价值，研究对37对L/R对计算得分并基于受体/配基因表达平均值进行单变量COX回归分析。在多个数据集中，LAMA/CD44 的交流与GC的不良预后相关且有较高AUC值，表明 LAMA/CD44轴可能是GC免疫治疗的潜在免疫治疗预测标志物（图6A）。生存分析显示，TCGA-STAD 队列中的 LAMA/CD44 与较差的DFS相关，并且在多个免疫治疗队列中，LAMA/CD44 也与较差的 OS相关（图6B-F）。通过分析 LAMA/CD44 评分与免疫状态的关联，研究发现高 LAMA/CD44 得分表明高水平的免疫细胞浸润和免疫调节分子，暗示高 LAMA/CD44 是一个免疫抑制微环境（图6G）。此外。 在多个免疫治疗队列中，应答者相比非应答者具有更低的 LAMA/CD44得分，表明 LAMA/CD44得分可能成为临床免疫治疗的独特预后因素 （图6H-M）。

图6

结论