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單細(xì)胞技術(shù)在癌癥免疫治療中的應(yīng)用

瀏覽次數(shù):1533 發(fā)布日期:2021-9-15  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
單細(xì)胞技術(shù)正逐步成為癌癥研究的強(qiáng)大工具。通過單細(xì)胞技術(shù)檢測,能夠發(fā)現(xiàn)腫瘤內(nèi),特別是免疫治療后每個細(xì)胞的分子狀態(tài),為理解腫瘤異質(zhì)性、微環(huán)境細(xì)胞類型組成和細(xì)胞狀態(tài)轉(zhuǎn)變提供了可能。對于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)來說,分析臨床樣本非常重要,但在技術(shù)上極具挑戰(zhàn)。近日,《Nature Cancer》發(fā)表了一篇名為“From bench to bedside: single-cell analysis for cancer immunotherapy”的文章,具體描述了包括空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)學(xué)在內(nèi)的單細(xì)胞技術(shù)從樣本收集到數(shù)據(jù)分析的方法步驟,及其在癌癥治療研究中的應(yīng)用。


現(xiàn)有的,最常見的可用于腫瘤免疫治療研究的單細(xì)胞技術(shù)包括用于轉(zhuǎn)錄分析的單細(xì)胞RNA測序(scRNA-seq)、用于蛋白質(zhì)組學(xué)分析的質(zhì)譜流式細(xì)胞術(shù)(CyTOF)和空間檢測技術(shù)。這些技術(shù)提供了細(xì)胞的分子圖譜,將細(xì)胞分為不同的細(xì)胞群,實(shí)現(xiàn)細(xì)胞類型注釋,推測細(xì)胞狀態(tài)轉(zhuǎn)換以及關(guān)聯(lián)的分子通路。以此,我們可以確定驅(qū)動每種不同細(xì)胞類型行為的途徑,并推斷與細(xì)胞狀態(tài)變化相關(guān)的細(xì)胞內(nèi)和細(xì)胞間相互作用。這些途徑的推論被廣泛用于當(dāng)前腫瘤免疫學(xué)的臨床研究。目前正在開發(fā)的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)策略是通過聯(lián)合療法重塑TME以提高免疫治療敏感性。這個過程中,單細(xì)胞方法有望助力精準(zhǔn)免疫治療。

目前可用于了解腫瘤的細(xì)胞組成和細(xì)胞間相互作用的幾種方法包括:
1、 單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué) (CyTOF) 提供細(xì)胞組成和細(xì)胞狀態(tài)信息。

2、單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)可提供與(A)相同的分析,也可以提供細(xì)胞軌跡預(yù)測以及T細(xì)胞和B細(xì)胞免疫組庫信息。空間技術(shù)能將細(xì)胞組成、狀態(tài)、細(xì)胞相互作用相關(guān)聯(lián)。

3、借助空間蛋白質(zhì)組學(xué)及其單細(xì)胞分辨率,可以識別單個細(xì)胞類型并確定特定的細(xì)胞間相互作用。

4、空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)雖然缺乏單細(xì)胞分辨率,但可以根據(jù)不同臨近細(xì)胞之間受體和配體的分子表達(dá)預(yù)測細(xì)胞相互作用,并發(fā)現(xiàn)不同細(xì)胞壁龕之間的致癌途徑。

圖1:癌癥分析的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)方法


在這個過程中,樣本制備及數(shù)據(jù)分析是最重要的環(huán)節(jié),基于腫瘤研究常見的流程和注意事項(xiàng)如下:

樣本制備

大多數(shù)非空間單細(xì)胞技術(shù),如scRNA-seq和CyTOF,需要解離并獲得活細(xì)胞進(jìn)行分析(圖1A和1B)。最常用的樣品分離方法是酶消化。分離前的樣品儲存、酶的類型和孵育時間都會影響單細(xì)胞分析結(jié)果,因此必須針對每種腫瘤類型仔細(xì)優(yōu)化。而空間檢測技術(shù)是基于玻片開發(fā)的技術(shù),該技術(shù)保留了組織結(jié)構(gòu),無需進(jìn)行解離。空間蛋白質(zhì)組可以對冷凍和福爾馬林固定石蠟包埋(FFPE)樣品進(jìn)行檢測(圖1C)。當(dāng)前的空間轉(zhuǎn)錄組測序方法依賴于冷凍樣本,使用FFPE樣本的方法正在開發(fā)中(圖1D,目前10X Genomics公司剛剛推出針對FFPE樣品的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù))。對FFPE保存樣品進(jìn)行檢測使得對處理后并長期儲存的樣品進(jìn)行回顧性臨床研究成為了可能。

數(shù)據(jù)分析

1、高通量單細(xì)胞或者空間組學(xué)數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程如下:

2、 單細(xì)胞和空間數(shù)據(jù)分析將從原始數(shù)據(jù)預(yù)處理開始,以去除質(zhì)量差的細(xì)胞和數(shù)據(jù);批量校正以消除由于實(shí)驗(yàn)差異導(dǎo)致的樣品間誤差;數(shù)據(jù)填充以糾正實(shí)際數(shù)據(jù)缺失。

3、降維并使用聚類工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和細(xì)胞類型注釋,這些工具根據(jù)每個細(xì)胞群表達(dá)的特定marker進(jìn)行注釋。從這里開始,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好進(jìn)行下游分析,具體取決于應(yīng)用的方法和生物學(xué)問題。

4、可以使用差異表達(dá)分析來識別分子改變。在轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)中,還可以進(jìn)行通路分析以確定癌癥進(jìn)展的驅(qū)動因素和對治療的反應(yīng),以及預(yù)測細(xì)胞命運(yùn)軌跡以了解腫瘤和 TME隨時間的調(diào)節(jié)。

5、在蛋白質(zhì)組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)中,可以對分子(例如,蛋白質(zhì)標(biāo)記物表達(dá)、細(xì)胞因子基因表達(dá)、受體-配體表達(dá))和細(xì)胞相互作用(例如,細(xì)胞鄰近分析)進(jìn)行分析,從而鑒定可能驅(qū)動與癌癥進(jìn)展和對治療的反應(yīng)相關(guān)的不同特征。

6、最后,通過多組學(xué)方法對相同樣本的蛋白質(zhì)和基因表達(dá)分析 或T細(xì)胞和B細(xì)胞免疫組庫分析與轉(zhuǎn)錄分析相結(jié)合,可增加細(xì)胞類型注釋的準(zhǔn)確性并研究它們在癌癥演變和治療反應(yīng)中的作用。

圖2:單細(xì)胞和空間分析的數(shù)據(jù)分析流程和方法


單細(xì)胞和空間檢測技術(shù)以及對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析流程作為癌癥研究的工具正在迅速發(fā)展,分析方法的進(jìn)步將在挖掘新發(fā)現(xiàn)方面發(fā)揮作用。但是,機(jī)制的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)仍然是將單細(xì)胞研究轉(zhuǎn)化為可操作的治療靶點(diǎn)的重要補(bǔ)充。

在轉(zhuǎn)化免疫治療研究中,對機(jī)制的最終檢驗(yàn)是驗(yàn)證治療干預(yù)對患者腫瘤內(nèi)的TME的免疫調(diào)節(jié)。雖然可以應(yīng)用單細(xì)胞技術(shù)來檢測這些影響,但完整的機(jī)制研究需要時間進(jìn)程分析,這將涉及從同一患者收集連續(xù)樣本,但這是不可行的。雖然監(jiān)測患者外周血的免疫細(xì)胞組庫對于時間進(jìn)程研究更可行,但比較腫瘤和外周血免疫細(xì)胞組成的單細(xì)胞研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了內(nèi)在差異。因此,未來的研究需要提供腫瘤免疫和外周免疫圖譜之間的更全面的比較,以便能夠使用單細(xì)胞技術(shù)來鑒定治療性生物標(biāo)志物。

患者腫瘤之間的異質(zhì)性以及無法在患者中測試多種治療方案進(jìn)一步挑戰(zhàn)了轉(zhuǎn)化研究中的單細(xì)胞機(jī)制研究。匯集臨床試驗(yàn)研究和來自臨床前模型的干擾研究的單細(xì)胞圖譜可以為這類研究提供重要參考。用免疫療法治療的臨床前模型的單細(xì)胞分析可以發(fā)現(xiàn)與治療反應(yīng)相關(guān)的細(xì)胞類型和通路,而對用相同療法治療的樣本進(jìn)行跨物種分析可以揭示哪些治療反應(yīng)是保守的。從單細(xì)胞數(shù)據(jù)集中比較小鼠和人類保守反應(yīng)的新分析工具可以進(jìn)一步支持臨床前分析的模型選擇,為臨床試驗(yàn)的設(shè)計提供信息。

圖3:從小鼠到人體的高維分析研究將推動下一代精準(zhǔn)癌癥免疫療法


技術(shù)的巨大成本給單細(xì)胞圖譜研究帶來了限制。因此,平衡好在隊(duì)列樣品中用蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)進(jìn)行低維分析和利用選定的樣本進(jìn)行高維機(jī)制研究是實(shí)驗(yàn)設(shè)計關(guān)鍵的一步。在這些混合設(shè)計中,跨平臺數(shù)據(jù)集成的計算算法可以提供重要的補(bǔ)充以平衡分子深度和樣本量。實(shí)驗(yàn)、計算和統(tǒng)計之間的密切合作可以支持優(yōu)化研究設(shè)計,也可以根據(jù)每個項(xiàng)目的轉(zhuǎn)化研究目標(biāo)優(yōu)先考慮新的計算方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。多學(xué)科整合將幫助腫瘤研究領(lǐng)域克服這些挑戰(zhàn),并利用單細(xì)胞和空間平臺在腫瘤免疫治療方面取得新發(fā)現(xiàn)。

總體而言,技術(shù)的發(fā)展為癌癥的理解和攻克提供了新的平臺和手段。雖然發(fā)展是循序漸進(jìn),很多問題也是隨著研究的深入一步步解決和出現(xiàn)新的問題,但我們也可以看到,現(xiàn)有的單細(xì)胞技術(shù)與空間技術(shù)已經(jīng)讓我們對癌癥的真相和精準(zhǔn)治療的目標(biāo)越來越接近,相信在接下來的時間里,科學(xué)家們會給我們帶來更多驚喜。

參考文獻(xiàn)來源:https://doi.org/10.1016/j.ccell.2021.07.004

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