NC空间组学,与基因组特征结合,他给的代码基本上能把文章复现一下

文摘   2024-11-30 07:01   北京  

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这篇文章的核心内容主要围绕了一种名为“染色体碎片化”(chromothripsis)的基因组不稳定性现象在小儿脑癌——髓母细胞瘤(medulloblastoma)中的表现与研究。特别是通过空间转录组学分析,作者揭示了染色体碎片化型髓母细胞瘤中的肿瘤异质性、基因亚克隆特征、耐药性以及复发机制。

染色体碎片化型髓母细胞瘤的空间转录组学研究揭示肿瘤异质性与耐药机制

2024年10月,发表在《自然通讯》杂志上的一项重要研究揭示了染色体碎片化型髓母细胞瘤(chromothriptic SHH medulloblastoma)中的多个遗传克隆及其耐药机制。这项研究结合空间转录组学技术,对13个来自相同分子亚群的髓母细胞瘤样本进行了详细的分析。研究结果表明,染色体碎片化型髓母细胞瘤展示了比非碎片化型更高的肿瘤异质性,而这一异质性与肿瘤的增殖、干性、免疫浸润及分化状态密切相关。

研究背景

髓母细胞瘤是最常见的儿童脑肿瘤之一,而染色体碎片化(chromothripsis)是一种罕见的基因组不稳定性现象,通常导致大量基因重排。染色体碎片化型髓母细胞瘤因其高度的基因组不稳定性和严重的临床预后而备受关注。尤其是那些携带TP53基因突变的患者,如李-弗劳门尼综合症(Li-Fraumeni Syndrome, LFS)的儿童,通常面临更为严峻的治疗挑战。

然而,染色体碎片化型髓母细胞瘤的分子机制仍不完全明了,尤其是其肿瘤内异质性、基因亚克隆的分布以及治疗耐药的机制。因此,本次研究旨在通过空间转录组学技术,对这些肿瘤进行更为深入的分析,以期揭示染色体碎片化在肿瘤生物学中的作用。

研究方法

本研究对13个来自同一分子亚群的髓母细胞瘤样本进行了空间转录组学分析。这些样本中包括了9个染色体碎片化型髓母细胞瘤和4个非碎片化型髓母细胞瘤,所有样本均来自不同的患者。研究团队采用了先进的空间转录组技术,通过Visium平台将肿瘤组织的基因表达与空间位置信息相结合,生成了详细的肿瘤空间图谱。

此外,研究人员还对11个来自患者衍生异种移植模型(patient-derived xenografts,PDX)的样本进行了时间序列分析,以观察肿瘤从最小残余疾病到治疗耐药性肿瘤的转变过程。

主要发现

  1. 肿瘤异质性增高
    研究发现,染色体碎片化型髓母细胞瘤展现出比非碎片化型更高的肿瘤空间内异质性。具体而言,染色体碎片化型肿瘤的转录组表现出更多的区域性变化,且这些区域具有不同的细胞组成和转录特征。这种空间异质性与肿瘤的增殖、干性特征及免疫浸润程度呈显著相关。

  2. 基因亚克隆的空间分布
    在空间转录组学分析中,研究人员能够识别肿瘤内部的多个遗传亚克隆。不同亚克隆在肿瘤中的分布呈现出明显的区域差异,且不同区域的克隆表现出不同的分化、增殖和免疫浸润程度。这一发现为理解肿瘤内不同遗传亚克隆如何共同作用于肿瘤的生物学特性提供了新的视角。

  3. 治疗耐药性和复发机制
    对患者衍生异种移植模型的时间序列分析揭示了染色体碎片化型髓母细胞瘤中的治疗耐药性机制。研究表明,肿瘤中的多个基因亚克隆构成了一个复杂的细胞生态系统,这些亚克隆相互作用,共同抵抗治疗并最终导致肿瘤复发。特别是,研究人员还在这些肿瘤中发现了微小的肿瘤微管结构,这些结构可能在肿瘤细胞间的信号传递中发挥关键作用。

  4. 肿瘤微环境的变化
    研究还发现,染色体碎片化型髓母细胞瘤的免疫微环境呈现出与非碎片化型显著不同的特征。具体而言,染色体碎片化型肿瘤中的免疫细胞浸润程度较低,而肿瘤内的干细胞样细胞和增殖细胞的比例则较高。这一发现为未来开发新的免疫疗法提供了潜在的靶点。

  5. 新治疗靶点的发现
    最后,研究人员建议,基于这些新的发现,肿瘤细胞之间的网络通信,尤其是肿瘤微管网络,可能成为未来治疗的潜在靶点。通过干预这些细胞间的相互作用,可能能够有效地克服染色体碎片化型髓母细胞瘤的耐药性。

临床意义

染色体碎片化型髓母细胞瘤因其复杂的基因组结构和高复发率而具有极差的预后。尽管传统治疗方法如手术、放疗和化疗在一定程度上能延缓疾病进展,但由于肿瘤内存在多个遗传克隆且这些克隆具有高度的耐药性,患者往往很快就会经历复发。因此,深入理解染色体碎片化型髓母细胞瘤的肿瘤生物学,尤其是肿瘤内的异质性、基因亚克隆分布以及耐药机制,将有助于开发更有效的治疗策略。

本研究提出的空间转录组学技术为我们提供了前所未有的肿瘤空间特征图谱,也为后续研究提供了新的研究方向。这项工作不仅对理解髓母细胞瘤的分子机制具有重要意义,也为其他类型的肿瘤提供了新的思路,尤其是在治疗耐药性和肿瘤异质性的应对方面。

关键词:空间组学,生信分析,生物信息学

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这次可不是只学单细胞,基本上从基础到多组学、空间、机器学习一条龙全打通了

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引文,原文

Kats, I., Simovic-Lorenz, M., Schreiber, H.S. et al. Spatio-temporal transcriptomics of chromothriptic SHH-medulloblastoma identifies multiple genetic clones that resist treatment and drive relapse. Nat Commun 15, 10370 (2024).

生信钱同学
北京大学在读博士生,记录自己的学习日常🌞分享生信知识:如单细胞和空间测序、多组学分析、宏基因组、病理组学、影像组学等生物信息学、机器学习和深度学习内容🌬
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