研究背景
前庭神经鞘瘤（VS）是一种在神经系统中常见的良性肿瘤，主要发生在听神经上。由于其生长位置特殊，可能会对听力和其他神经功能产生显著影响。VS的生长行为存在显著差异，部分瘤体呈现快速生长，部分则生长缓慢甚至长期保持稳定。VS生长模式的多样性机制尚不明确，免疫微环境和血管生成可能在其中发挥重要作用。然而，既往关于VS的研究更多基于整体肿瘤组织的RNA测序或免疫组织化学方法，忽略了个体肿瘤细胞的异质性，并且对于VS免疫微环境的研究甚少。基于上述问题，本研究旨在通过scRNA-seq和bulk RNA-seq揭示VS的细胞异质性和免疫微环境，探索其生长模式的分子机制。
在该研究中，VS的异质性得以揭示。作者发现具有血管内皮生长因子（VEGF）生物标志物的施万细胞与快速生长的VS显著相关，该过程涉及mRNA降解和肽合成。正常神经中的巨噬细胞主要为M2表型，而慢生长与快生长的VS之间M1和M2巨噬细胞比例无显著差异。在VS中，成纤维细胞和血管细胞的正常分布受到破坏，施万细胞与血管细胞的信号传递得到增强。此外，该研究还发现了与快速生长VS相关的细胞标记物。总而言之，这些发现不仅有助于理解VS的生长机制，还为未来的治疗提供了潜在的分子靶点。
文献结果解读
1. 前庭神经鞘瘤（VS）的细胞异质性分析
首先，作者对7个散发性VS样本和2个正常耳后神经进行了scRNA-seq，以探索VS的细胞异质性，同时作者还针对NF2基因进行了Sanger测序，发现6个样本中存在NF2突变（图1A-B）。作者经过对单细胞数据进行质控，共获得了83611个高质量的细胞表达谱，识别出34个细胞簇，分为14种细胞群体，包括多种免疫细胞和非免疫细胞（图1C-D）。其中，VS与正常神经的细胞组成与正常神经显著不同，前者含有更多的施万细胞和免疫细胞，后者主要由血管细胞和成纤维细胞组成。此外，不同个体的VS在细胞谱系比例上存在明显的异质性（图1E）。
2. 带有血管内皮生长因子标记的施万细胞亚群通过mRNA分解代谢和肽合成与快速VS生长显著相关
为了进一步研究施万（Schwann）细胞在VS中的作用，作者对14222个施万细胞进行了聚类分析，识别出4个显著亚组：CRLF1、PRX、SCN7A和VEGFA（图2A-C）。Schwann_VEGFA细胞在正常神经中含量非常少，但在肿瘤中含量较高，且高表达LOX、VEGFA、ADIRF和IGFBP5基因，富集于mRNA分解和肽生物合成过程。Schwann_PRX细胞是最稀有类型，表达成熟髓鞘标记物，高表达神经包裹和细胞黏附相关基因。Schwann_SCN7A细胞在正常神经和VS中均丰富，参与维持髓鞘功能。Schwann_CRLF1细胞在正常神经中少见，基因富集于细胞增殖和伤口愈合（图2D-E）。伪时间轨迹分析显示，这些细胞代表不同的发育状态：Schwann_SCN7A细胞是早期阶段，Schwann_PRX和Schwann_CRLF1为中期，Schwann_VEGFA为晚期（图2F-G）。免疫荧光标记发现，快速生长的VS中VEGFA+施万细胞比例高于稳定生长的肿瘤，强调了其在肿瘤生长中的关键作用（图2H）。此外，HIF-1α与VEGFA的趋势相似，支持了缺氧与VEGFA表达增加的关系（图2H）。
3. VS中巨噬细胞主要为M1型，M1与M2巨噬细胞比例在生长快速和缓慢的VS中无明显差异
为了研究VS免疫微环境中巨噬细胞的特征，作者对48321个细胞进行了细胞注释，发现其中18396个巨噬细胞并被分为16个簇，而最终合并为6个功能亚组（图3A）。分析显示，生长快速的VS中CXCL3、CXCL2、CXCL8和CXCL10阳性巨噬细胞的比例显著高于生长缓慢的VS，这些标记的巨噬细胞更倾向于具促炎和抗肿瘤特性的M1型巨噬细胞（图3B-C）。LYVE1阳性巨噬细胞主要存在于正常神经中，而EGR2和EGR3阳性巨噬细胞则在慢速生长的VS中，更倾向于具有抗炎和促肿瘤特性的M2型巨噬细胞（图3B-C）。正常神经中的巨噬细胞大多为M2型，而VS中的则倾向于M1型，表明炎症可能在VS的肿瘤发生中起重要作用（图3B-C）。研究未发现生长快速和缓慢的VS中M1与M2巨噬细胞的比例差异（图3B-C）。在伪时间轨迹分析方面，PLA2G7阳性巨噬细胞最先启动（图3D）。功能分析进一步显示CXCL3、CXCL2和CXCL8阳性巨噬细胞参与细胞死亡和炎症反应的基因调控（图3E）。
4. VS中细胞毒性T细胞的浸润显著高于正常神经组织
为了研究VS免疫微环境中T细胞的特征，作者将13197个T细胞进一步分为不同亚组，包括1个CD4+ T细胞亚组、7个CD8+ T细胞亚组、2个γ-δ T细胞亚组、1个调节性T细胞（Treg）亚组和1个增殖性T细胞亚组，每个亚组均表现出特异性标记（图4A-B）。在VS中，CD8_FABP5和CD8_CRTAM细胞的浸润显著高于正常神经，两者均为细胞毒性T细胞的特异性标记物，然而其他T细胞亚组在正常神经与VS间没有显著差异（图4C-D）。
5. VS中成纤维细胞和血管细胞的正常空间结构被破坏，施万细胞与血管细胞之间的通讯在VS中比在正常神经中更为加强。
为研究VS中成纤维细胞和血管细胞的异质性，作者随后将11435个成纤维细胞分为5个亚组，其中Fibroblast_LAMA2主要在VS中存在，而其他4个亚组Fibroblast_C7、IGFBP6、CFD和PRG4主要在正常神经中检测到（图5A-B）。多重免疫荧光染色结果显示，VS中的成纤维细胞失去正常神经的空间结构（图5C）。此外，作者将8564个血管细胞分为血管内皮细胞（VECs）和血管平滑肌细胞（VSM），其中一些亚类如Vascular_endothelial cell_ESM1和Vascular_smooth muscle_HIGDIB仅在VS中存在（图5D）。细胞间通讯分析表明，VS中的血管细胞与Schwann之间的相互作用显著增强，主要通过分子对VEGFA-NRP1/FLT1/KDR，提示Schwann细胞分泌的生长因子可能促进血管形成（图5E）。
6. 特异性标记基因结合Bulk RNA-seq可准确预测VS的生长速率
为明确特定的细胞簇能否预测VS的生长模式，作者对44个VS样本和5个正常神经组织进行了bulk RNA-seq分析。通过无监督聚类展示了各样本间基因表达谱的相似性，明确区分了VS样本和正常神经样本（图6A）。随后作者基于之前的研究定义了与肿瘤生长密切相关的特定细胞簇，并使用Schwann_VEGFA、Schwann_SCN7A和Macrophage_CXCL3_CXCL2_CXCL8细胞的标记基因来预测肿瘤生长模式，结合bulk RNA测序数据，通过Pearson相关性比较和层次聚类对结果进行验证（图6C）。结果显示结合标记基因和RNA测序数据的组合方法在预测VS生长模式方面具有更高准确性，能够更好地反映肿瘤生长速率（图6B、D）。
主要研究思路
作者首先对VS和正常神经样本进行scRNA-seq，并对测序结果进行聚类分析，同时鉴定并注释不同细胞类型，在此基础上分析各细胞类型在VS和正常神经中的分布差异；
作者重点对施万细胞、巨噬细胞等关键细胞类型的亚群进行分析，确定与肿瘤生长密切相关的特定细胞簇；
将scRNA-seq和bulk RNA-seq数据整合，利用特定细胞亚群的标记基因预测VS生长模式，通过Pearson相关性和层次聚类对预测结果进行验证，最后确定将两者组合的方式在预测VS生长模式方面更为准确，能够更好地反映肿瘤生长速率；
综上，该研究利用单细胞和整体组织水平的转录组数据，从微观到宏观全面分析VS的异质性和生长特征，为理解VS的生物学特性及制订针对性的临床治疗方案打下了基础。
研究结果总结
本研究利用scRNA-seq全面揭示了VS肿瘤微环境的细胞组成和异质性，并识别出Schwann_VEGFA细胞亚群与VS快速生长显著相关，这一发现为理解VS生长行为提供了新的机制解释。
作者详细分析了VS中巨噬细胞等免疫细胞的亚群和功能特征，为理解VS的免疫微环境提供了新的见解。
创新性地结合scRNA-seq和bulk RNA-seq数据，建立了VS生长模式预测模型，提高了对VS生长行为的预测能力。
探索了VS中不同细胞类型之间的相互作用，特别是施万细胞和血管细胞之间的通讯增强，为理解VS的发生发展提供了新的角度。
本研究深化了对VS生物学特性的理解，也为VS的诊断、预后评估和个体化治疗策略的制定提供了新的思路和方法。
[参考文献]
https://academic.oup.com/neuro-oncology/article/26/3/444/7325911?login=true
