北京时间2024年10月18日17时，美国加州大学圣地亚哥分校任兵课题组在Nature Biotechnology杂志发表了题为“Droplet Hi-C enables scalable, single-cell profiling of chromatin architecture in heterogeneous tissues”的研究论文。
研究人员结合色质构象捕获技术与商业化的细胞包裹微滴产生平台，开发出全新高通量单细胞染色质构象捕获技术Droplet Hi-C，大幅提高了单细胞Hi-C的实用性，为研究三维基因组在发育与疾病中的作用及临床诊断提供了新工具。
为了突破这些局限，研究团队开发了基于商业化单细胞高通量微流控平台（10x Genomics）的Droplet Hi-C技术，并在不同细胞系与组织中进行了验证。相比于已有方法，该技术可以在极短的时间（约10小时）内获得来自多个样本数万个单细胞染色质结构测序文库，基于染色质结构的聚类分析能够精确区分混合样本中不同的细胞类群。在小鼠大脑皮层中，Droplet Hi-C可通过染色质互作数据区分多种细胞类型，其注释与已有低通量单细胞Hi-C数据分群结果一致。通过联合分析多种组学数据，研究者发现细胞类型特异性染色质高级结构与表观遗传修饰及基因表达紧密相关。通过建立识别染色质多重互作区域（ecDNA hub）的算法，研究者发现决定细胞命运的基因元件（如超级增强子或特异表达基因）多富集在染色质多重互作区域。Droplet Hi-C能高效分析细胞类型差异性的染色质结构，同时建立染色质结构与基因表达之间的关联。
癌细胞的基因组拷贝数与结构变异十分多样复杂，同时对癌细胞的增殖有着重要影响。得利于相对均匀的基因组测序覆盖程度、以及稳定互作强度与基因组距离之间的稳定关系，Hi-C在检测癌细胞的基因组变异中有着天然的优势。在结肠癌（COLO320）以及胶质母细胞瘤细胞系（GBM39）中，Droplet Hi-C能在单细胞层面检测到基因组拷贝数变异及常见的染色质结构变异，如染色质易位。特别是，能检测到染色体外环状DNA（ecDNA）。近年来，ecDNA上癌基因及其调控元件的扩增复制已被证实在肿瘤进化与抗药性中有着重要作用。通过结合拷贝数、染色体互作分布等多种特征，研究团队训练了基于卷积神经网络的ecDNA预测模型（ecDNA caller），不仅能有效区分单细胞内特定基因组位点是否在ecDNA上，同时还可有效区分ecDNA与其染色体上同源区域（均质染色区，HSR）。得利于全新的实验手段与预测模型，研究团队进一步探究了胶质母细胞瘤对EGFR抑制剂的耐药性产生过程中ecDNA的动态变化。与已知结果一致，在抗药性产生过程中携带致癌基因EGFR的ecDNA消失，同时伴随携带MYC基因的ecDNA增加。研究团队还报道了新的携带MYC基因的ecDNA的产生，并比较了EGFR抑制剂处理前后ecDNA的单细胞群体分布与内部结构变化。结合测序与成像结果，研究团队发现尽管携带MYC基因的ecDNA在抑制剂处理后仍存在，其结构异质性相较于处理前发生了显著变化。
利用Droplet Hi-C，研究团队也在胶质母细胞瘤（GBM）病人样本中检测到ecDNA。染色质结构差异可以区分恶性肿瘤细胞与非恶性细胞，并在恶性细胞类群中可以进一步区分不同细胞状态的肿瘤细胞。胶质母细胞瘤中多样的细胞状态已被证实有显著的基因表达与增殖性差异。联合单细胞转录组分析显示，虽然不同细胞状态之间携带ecDNA的细胞比例接近，ecDNA的拷贝数及携带的基因表达水平均有显著差异。
最后，为了进一步解析染色质高级结构与基因表达之间的联系，研究团队进一步开发了Paired Hi-C技术以同时捕获单细胞中的染色质结构与基因转录水平。转录组的信息不仅能够进一步提高聚类与细胞类群注释的准确性，同时能够定量染色质互作水平改变对基因表达的影响。利用Paired Hi-C，团队重新探究了胶质母细胞瘤细胞系对EGFR抑制剂的耐药性产生过程中与ecDNA相关联的基因表达变化。结果表明，ecDNA区域的基因表达变化与ecDNA的结构变化高度相关。除此之外，在基因组上与ecDNA互作的位点也有更高的基因表达水平。
综上，Droplet Hi-C为研究三维基因组在发育与疾病中的作用，尤其是在脑科学和癌症领域，提供了全新的方法。结合ecDNA预测模型，Droplet Hi-C技术为探索ecDNA及其染色质互作在癌症中的作用提供了新的工具，为临床诊断和个性化药物治疗方案提供了新可能。
加州大学圣地亚哥分校任兵课题组的博士后常蕾、谢旸为论文的共同第一作者，任兵教授为通讯作者。美国克利夫兰诊所的胡明教授课题组及凯斯西储大学博士生孙家琛完成了chromatin hub检测算法和ecDNA caller预测模型的开发。任兵课题组的博士生Brett Taylor、博士后王兆宁、徐洁等参与了这项研究。
相关论文信息：
https://www.nature.com/articles/s41587-024-02447-1
版权声明
