近年来，单细胞RNA测序技术的快速发展及应用，使我们对高度复杂的肿瘤异质性和免疫细胞类型/状态的多样性有了系统全面的理解。在癌症患者中，免疫细胞在不同组织中呈现不同的组织特异性富集或者状态的变化；例如，耗竭型T细胞作为一类功能失调的T细胞在肿瘤组织中多呈现富集趋势，而效应型T细胞在患者外周血中普遍存在。对肿瘤患者组织内及组织间免疫细胞的特征进行全面刻画及评估，有助于我们深入理解抗肿瘤免疫的相关机制，促进免疫靶点的开发。为此，研究团队开发了名为CIEC的在线数据库及网络服务平台，是首个用于癌症跨组织免疫细胞类型基因富集和表达图谱可视化的在线平台。
本研究通讯作者为广州医科大学附属番禺中心医院向之明副院长、裕策生物信息部负责人罗海涛博士，以及中科院计算技术研究所赵屹研究员，广州医科大学附属番禺中心医院何金花主任、裕策生物罗海涛、王伟，以及计算所卜德超博士为该研究共同第一作者。相关成果于2024年10月发表在生物信息学领域权威期刊Genomics, Proteomics & Bioinformatics（IF=11.5）上。裕策生物负责该研究中单细胞数据整合和综合分析工作。
研究结果
CIEC 1.0版本
收集并整合了大量已发表的癌症单细胞转录组数据集，涵盖了来自480份样本的1,215,554个高质量单细胞数据，涉及原发肿瘤组织、邻近正常组织、淋巴结、转移组织和外周血五种组织类型。研究团队采用标准化整合分析流程，构建了每种背景下的免疫细胞类型/状态图谱，并采用团队自主研发的基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)的同源性(KOBAS)算法，来估计特定背景下免疫细胞类型/状态的富集度。
CIEC提供了一个交互式综合在线分析平台，共集成“富集分析”和“表达分析”两个模块（图1）。
图1. CIEC工作流程概述
通过富集分析（Enrichment analysis）模块，用户仅需要提供基因列表或基因列表文件，经由一键式操作，即可实现对目标基因集肿瘤跨组织免疫细胞类型/状态的富集分析。
通过表达分析（Expression analysis）模块，用户可分析目标基因在肿瘤组织免疫细胞中的表达概况、表达的相关性、计算目标基因集的特征得分以及比较特定免疫细胞中目标基因在肿瘤跨组织间的表达差异等。
CIEC为用户提供了系统且全面的肿瘤跨组织免疫细胞分析服务。
总 结
本研究创新性提出了首个基于网络的集成数据库和富集分析方法以估计跨组织免疫细胞类型或状态的应用程序，为探索癌症患者免疫细胞内在特征、开发新型癌症免疫生物标志物和免疫治疗策略开辟了新方向。
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