传统的转录组技术（bulk RNA-seq和single-cell RNA-seq）虽然积累了大量关于细胞类型特异性基因调控的信息，但破坏了原始组织结构，丢失了空间位置信息。空间转录组（Spatial Transcriptomics， ST ）测序技术是在我们能够保留样本空间位置信息的同时，采用测序技术获得基因表达数据，从而更全面直观的分析组织结构。通过分析不同细胞类型、细胞亚结构或组织中的表达模式差异，解析这些差异如何影响细胞功能、组织发育和生物学过程。空间转录组技术对于重新认知生命结构、个体发育、生命演化以及定义疾病具有关键性作用，将推动继显微镜和DNA 测序技术以来的生命科学领域第三次科技革命。
应用方向
技术优势
通过空间转录组可以探讨生命科学中同类组织内部不同区域的功能特点及和细胞分布的异质性，从而对疾病进一步深入探究；可以识别同类细胞或者相同信号通路在不同组织器官的异质性；可以深入探究微环境中细胞和细胞的相互作用和信息交流。
常见研究思路
在病理学家眼中，组织样本的肿瘤，基质，免疫细胞可以被轻松的鉴定，然而，空间转录组技术除了可以获取以上信息外，还可以获取细胞/通路的空间位置和对应的表达信息。由此，可以通过生信分析，将细胞，基因表达和通路相关联，在探索组织学特征的同时，还能继续探索分子机制。空间转录组可谓是“出道即巅峰”，技术出现后，瞬间成了CNS的“宠儿”，高分文章和创新性研究成果惊艳了我们的眼睛，拓宽了我们的视野。今天小编给大家分享一篇北京大学詹启敏院士团队的肺腺癌研究成果。
空间转录组学揭示肺腺癌进展过程中的分子特征和细胞可塑性
发表期刊：Cell Discovery
影响因子：33.5
发表时间:2023年9月19日
发表单位:北京大学分子肿瘤实验
研究背景
细胞可塑性是指肿瘤细胞发生动态的分子和表型变化，是肿瘤进展的特征，并且与去分化状态有关，其常伴随治疗耐药性和不良的临床结果。肺腺癌（LUAD）是发病率和致死率最高的恶性肿瘤之一，其突出特点是组织学异质性以及细胞和分子异质性，多种组织学亚型往往共存于一个瘤块中，但不同亚型的分子特征及其转变仍然难以捉摸，因此，詹启敏院士团队利用空间转录组学和多重荧光免疫组化技术（mIHC）描述了肿瘤进展中组织学亚型的异质性和相应的分子谱。
研究结果
空间转录组学揭示LUAD的瘤内异质性
图1 ST显示的LUAD的组织学亚型
作者通过ST揭示了LUAD的组织学亚型异质性，以及不同组织亚型中细胞的不同构成。根据组织学特征，LUAD可分为五个主要亚型，包括贴壁型(LEP)、乳头状型(P)、腺泡型(A)、微乳头状型(MP)和实性(S)亚型，是复发和治疗耐药的预测因素。为了阐明不同组织学亚型中的细胞组成，作者对5例根治性切除术患者的侵袭性LUAD样本进行ST检测，共获得18475个spots，中位基因数为3690。通过聚类分析显示由MP、PA和S亚型组成的ST_P5肿瘤切片可分为10个簇，提示肿瘤内的空间异质性。
图2跨组织学亚型的细胞组成的鉴定和特征
作者利用人类肺单细胞数据集作为参考，对空间转录组数据进行了注释，发现巨噬细胞是LUAD中最丰富的细胞类型，占所有细胞的13.39%。成对细胞类型相关性分析，发现在不同的细胞类型中观察到显著的空间相关性。在不同的组织亚型中观察到细胞比例发生了实质性变化，杆状细胞在PA亚型中所占比例最高，而普通毛细血管细胞是正常肺组织中最丰富的细胞。值得注意的是，在S和MP亚型中，巨噬细胞所占比例最大，平均分别为13.21%和15.71%此外，作者整合了两个公共的scRNA-seq数据集，来分析巨噬细胞在TME中跨组织学亚型的功能。多模态交叉分析（MIA）发现巨噬细胞表型的异质性是LUAD的一个关键特征。这些结果揭示了LUAD组织学亚型的异质性，以及不同组织学亚型中细胞的差异富集。
同组织学亚型间去分化状态的异质性
图3：亚型进展的转录调控网络
作者使用SCENIC进行了调控网络推断，并确定了由转录因子(TF)及其下游靶标组成的调节子。肿瘤增殖调节因子HMGB3和线粒体复合体亚基UQCRB分别在ST_P1和ST_P7中富集。影响肿瘤起始、侵袭和转移的低氧诱导因子1α(HIF1A)在S亚型中的活性显著高于PA和MP亚型。在TCGA队列中，HIF1A调节子活性从LEP型到高级亚型以鳞状增加，S亚型与MP亚型之间无显著差异。此外，高HIF1A调节子活性与较差的总体存活率相关。为了进一步评估不同组织学亚型的低氧水平，研究将低氧元基因信号应用于空间点，包括缺氧标记物HIF1A和CA9)。在肿瘤中通过IHC染色证明CA9在肿瘤中的表达增加，S亚型表现出更高的缺氧特征得分，这一观察结果与TCGA队列一致。
细胞信号的渐进变化
图4：组织学亚型的细胞信号特征
作者对分子特征数据库(MSigDB)中约1800个基因集进行了富集分析，确定了亚型特异性通路。如，MYC调控通路、上皮-间质转化、PI3K/AKT/mTOR信号转导、P53 通路和缺氧是S亚型的主要生物学过程。紧接着，使用Jaccard相似性评估了亚型相关信号通路之间的内在关系，并构建了一个生物学网络。
不同组织学亚型间去分化状态的异质性
图5：不同组织亚型的去分化状态的异质性
为了深入了解亚型特异性的动态去分化变化，使用Monocle2和CytoTRACE进行了分化分析，ST_P1由MP、PA和正常(N)组织三种组织学亚型组成。MP亚型由肺泡间隙或结缔组织中存在的小乳头状簇来定义，其分化状态表现出明显的亚型内异质性和混杂的空间簇。在MP特异性簇中，簇9定位于PA的边界，并富集于AT2细胞，表明在亚型进展中可能存在过渡形态。对于MP亚型，在其他样本中也观察到类似的分化异质性，跨越了整个分化状态。脱分化标记基因在PA亚型中高度富集，而MGP和CLU则倾向于分化良好的亚型。为了研究MP亚型更详细的分子分布，自制从空间结构上解剖了微乳头状簇，发现这些微乳头状簇中TMSB10的高表达与总生存期显著降低相关。
亚型特异性免疫景观
图6：组织学亚型的免疫特征
作者探索了表达在各种免疫细胞中的免疫抑制基因和共信号分子的空间分布。高级别(PA、MP和S)亚型表现为免疫抑制表型，尤其是S亚型。TNFRSF14由treg和抗原提呈细胞(APCs)表达，通过与共抑制因子BTLA (B和T淋巴细胞衰减器)或CD160(效应T细胞上调)相互作用传递抑制信号。DC特异性XBP1(减弱T细胞抗肿瘤免疫)、S100A8和S100A9 (MDSCs的标记物)均高表达。TNFRSF14和XBP1在MP亚型中显著表达。M2样巨噬细胞被称为抗炎和促肿瘤巨噬细胞，也在不同的组织亚型中大量存在。
此外，作者使用CellPhoneDB来整合配体、受体、异质复合体及其相互作用的存储库，以推断串扰对，特别是空间依赖的簇内配体-受体复合物MIF-TNFRSF14是一个显著富集的配体-受体对，在MP, S和PA簇中高表达。异常表达的巨噬细胞迁移抑制因子(MIF)，在各种癌症中过表达并参与m2样巨噬细胞极化。它通过MIF-mir-301b-NR3C2信号转导促进胰管腺癌进展。总的来说，免疫抑制微环境，特别是m2样巨噬细胞的重要作用，可能形成多种组织学亚型，并促进LUAD进展。
通过mIHC显示巨噬细胞跨组织学亚型空间分布
图7：巨噬细胞在不同组织学亚型中的空间分布
目前尚不清楚不同的TAM亚群是否有助于肺腺癌的进展，以及这些巨噬细胞亚群如何在不同的组织学亚型中分布。作者利用92个肿瘤和88个相邻正常组织组成的额外队列来进行mIHC。尽管m1样巨噬细胞丰度较低，但CD68+IRF8+与CD68+CD206+和TAMs共定位显著，说明体内巨噬细胞极化的动态过程。肿瘤细胞密度从正常区域到实体亚型显著增加，高级别亚型(MP、PA和S)中丰富。此外，CD68+巨噬细胞的趋势也与亚型进展一致，但在PA亚型中最高。作者在几个样本的血管区域观察到CD68+CD206+巨噬细胞的富集，提示CD206特异性巨噬细胞在肿瘤进展过程中可能以空间依赖性方式促进肿瘤血管化。
文章总结
研究利用空间转录组学和多重荧光免疫组化技术，阐明了LUAD不同组织学亚型的分子特征和细胞可塑性。
不同的组织学亚型在去分化状态时表现出异质性。
巨噬细胞是LUAD中最丰富的细胞类型，其可能参与形成免疫抑制微环境。
本文的研究结果提供了驱动 LUAD 亚型进展的分子特征的系统图谱，并展示了侵袭性LUAD潜在新治疗策略和靶点。
