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10+一区思路:单细胞转录组+单细胞ATAC,揭示他莫昔芬耐药乳腺癌肿瘤异质性

生信学霸  · 公众号  ·  · 2024-12-23 11:30

正文


Integrated single-cell analysis reveals distinct epigenetic-regulated cancer cell states and a heterogeneity-guided core signature in tamoxifen-resistant breast cancer

肿瘤间和肿瘤内异质性被认为是导致乳腺癌内分泌耐药性发展的重要因素。单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞ATAC测序(scATAC-seq)的最新进展使我们能够在单细胞分辨率下探索肿瘤间和肿瘤内异质性。然而,这种综合单细胞分析尚未被证明可以表征乳腺癌内分泌耐药中的转录组和染色质可及性。 Genome Medicine 上发表的新文章通过 整合单细胞RNA测序和单细胞ATAC测序分析,揭示了乳腺癌肿瘤异质性,并鉴定了BMP7作为调节他莫昔芬耐药性的关键基因,为乳腺癌治疗提供了新靶点。


期刊:Genome Medicine(IF 10.4)

出版商:BioMed Central

发表:2024年11月18日

DOI: https://doi.org/10.1186/s13073-024-01407-3

关键词:乳腺癌 | 肿瘤异质性 | 单细胞 | 表观遗传调控的癌细胞状态

技术手段:单细胞转录组、单细胞ATAC、Western blot、qPCR、功能富集等

核心思路:


分析有术、思路创新

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方法





数据来源: 收集两个正常乳腺组织(NTs)、三个原发肿瘤(PTs)和三个经他莫昔芬治疗的复发肿瘤(RTs)的雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌样本。

单细胞分析: 使用CellRanger软件对scRNA-seq和scATAC-seq的原始读数进行比对和预处理;使用R包Seurat进行数据质控后,由Seurat对scRNA-seq数据进行后续分析,ATAC数据则由Signac进行处理;使用Signac整合不同单细胞数据,以探究基因表达和染色质可及性之间的关系。

RNA速度分析: 基于scVelo进行RNA速度分析,以推断肿瘤进展过程中的细胞状态转变。

癌细胞状态的鉴定: 根据基因表达模式和已知的乳腺癌相关生物学过程(如ER信号、HER2信号、增殖、免疫反应、肿瘤侵袭和血管生成),将13个癌簇聚类为9个癌细胞状态。

细胞间通讯分析: 使用CellChat和MEBOCOST工具分析细胞间通讯,包括信号传导和代谢物介导的通讯。

功能实验验证: 对BMP7基因进行siRNA干扰实验,以验证其在耐药乳腺癌细胞中的作用,并评估对细胞增殖和MAPK信号通路的影响。





结果




乳腺肿瘤组织中不同的肿瘤细胞特征


目的: 通过单细胞揭示了不同乳腺肿瘤组织中肿瘤细胞的独特特征。

结果:

1. 通过聚类和差异标记,鉴定了正常组织(NTs)中的六种细胞类型,原发肿瘤(PTs)中的七种细胞类型,以及复发肿瘤(RTs)中的五种细胞类型(图1b-e);

2. PTs和RTs具有不同的乳腺癌细胞标记基因,表明两者的致癌程序存在差异(图1c,d);

3. 六种肿瘤组织(TTs)中的免疫相关细胞类型数量高于NT,而PTs和RTs之间的细胞类型组成略有不同(图1e);

4. 这些结果表明原发性肿瘤和他莫昔芬治疗的复发性肿瘤之间不仅存在不同的肿瘤细胞特征,而且存在不同的TME成分。

图1



肿瘤细胞异质性以及原发期和复发期之间的进展


目的: 探究乳腺癌从原发到复发阶段的肿瘤细胞异质性和进展情况。

结果:

1. 除RT3外的肿瘤组织中,乳腺肿瘤细胞均是主要细胞成分(图2a);

2. 相关性分析显示,来自同一组织类型的细胞之间相似性更高,且去除非肿瘤细胞可以增强整体相关性(图2b,c);

3. 对肿瘤细胞进一步聚类,鉴定了13个肿瘤细胞特异性簇,每个簇都有独特的乳腺癌标志物基因基因表达模式(图2d,e);

4. 每个肿瘤细胞簇包含来自两个或更多不同肿瘤的细胞的混合物(图2f);

5. 通过对肿瘤细胞簇进行RNA速度分析,推断了从原发肿瘤到复发肿瘤的肿瘤进展轨迹,并发现聚类4是起点,聚类5、9和11是过渡阶段,聚类0和2是终点(图2g-i);

6. 这些结果表明单细胞水平的肿瘤细胞簇确实反映了从原发性肿瘤到复发性肿瘤阶段的潜在进展。

图2



乳腺肿瘤的癌细胞状态


目的: 定义和表征乳腺癌肿瘤中的不同癌症细胞状态(CSs),并探究这些状态与已知乳腺癌生物学过程之间的关系。

结果:

1. 基于六个关键乳腺癌生物过程基因表达模块成功定义了九种不同的癌症细胞状态(CSs),包括五个PT特异性、三个RT特异性和一个PT-RT共享的CS(图3a-d);

2. 六个基因表达模块在不同CSs中表现出偏好性富集,例如ER信号和免疫反应模块在PT_CSs中富集,而HER2信号和侵袭模块在RT_CSs中富集(图3a);

3. 分别在RT_CS1、RT_CS2和RT_CS3中鉴定出与肿瘤进展相关的699、640和394个DEGs(图3e);

4. 根据三个RT_CS中上调基因,进一步鉴定出一个RT_CS特异性表达特征,包含910个基因(图3g,h);

5. 这些结果表明乳腺癌肿瘤存在九种不同特征的癌细胞状态,其中RT_CS在HER2信号、肿瘤侵袭、血管生成方面富集,同时有更长的潜伏期,还衍生出RT_CS的异质性引导表达特征。

图3



表观遗传调控的癌细胞状态和异质性引导的核心特征


目的: 探究表观遗传调控在乳腺癌细胞状态中的作用,并识别了一个由肿瘤异质性引导的核心基因特征(HCS)。

结果:

1. 通过整合scATAC-seq与scRNA-seq数据,获得了癌细胞状态下的开放染色质区域(图4a);

2. 在所有癌症细胞状态中识别了208919个开放染色质区域,其中61064个为新识别的区域(图4b);

3. 通过比较三个RT_CSs的可及性特征,识别了3292、131和505个异质性引导的可及性特征(HAF)(图4c);

4. 通过整合异质性引导的表达和可及性特征,定义了一个包含137个基因的HCS,这些基因在RT_CSs中高表达,并且在启动子和远端/近端区域显示出染色质可及性增加(图4d,e);

5. 功能富集分析表明,这些基因与上皮形态发生、上皮间质转化、对雌二醇的反应、DNA修复、胰岛素信号传导和HER2信号传导等信号通路相关(图4f);

6. 通过基序分析,确定了与抗雌激素药物耐药有关的转录因子,如ESR1、FOXA1、FOS等(图4g)。

图4



癌细胞状态和非肿瘤细胞的细胞间通讯


目的: 探究乳腺癌细胞状态与非肿瘤细胞之间的细胞间通讯,寻找潜在治疗靶点。

结果:

1. 在三个RT_CSs与非肿瘤细胞之间,共识别了1226个显著的配体-受体相互作用(图5a);

2. 利用CellChat识别了三个RT_CSs作为配体或受体的可能信号通路,并按概率进行了排序(图5b,c);

3. 作为来源,LAMININ、COLLAGEN和FN1为共同前三通路,而GRN、WNT和EGF为RT_CSs特异性通路(图5d);

4. 作为靶标,BMP、EGF和LAMININ为共同前三通路,而OCLN、PSAP和CDH为RT_CSs特异性通路(图5e);

5. 每条信号通路都利用特定的配体-受体对在RT_CS和非肿瘤细胞之间进行通讯(图5f,g)

6. 使用MEBOCOST分析了代谢物介导通讯,发现雌激素-ESR1为PTs和RTs中代谢物介导的细胞通讯的关键角色,并揭示了脂肪细胞与癌细胞之间的脂肪酸通讯;

这些结果揭示了不同的信号和代谢物途径介导癌细胞状态和非肿瘤细胞之间的细胞间通讯。

图5



核心特征基因的功能检查


目的: 体外实验验证BMP7在乳腺癌细胞耐药性中的作用。

结果:

1. 生存分析显示,他莫昔芬耐药(TR)乳腺癌细胞的核心特征BMP7高表达与接受他莫昔芬治疗的患者的较差生存率相关(图6a);

2. BMP7 siRNA转染显著降低了MCF7TR和T47DTR细胞中BMP7的mRNA水平(图6b);

3. BMP7 siRNA显著抑制了MCF7TR和T47DTR细胞的增殖(图6c);

4. BMP7 siRNA的细胞在4-OHT处理下显示出更明显的细胞增殖抑制,表明BMP7的抑制可能增强了细胞对他莫昔芬的敏感性(图6d);

5. Western blot分析表明,BMP7 siRNA可以显著减少MCF7TR和T47DTR细胞中的BMP7蛋白水平,并减少MAPK信号通路的磷酸化和蛋白水平;

6. 这些结果表明BMP7通过调节MAPK信号通路在他莫昔芬耐药乳腺癌细胞中发挥致癌作用。

图6









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