基于單細胞測序繪制腫瘤微環境相關細胞代謝圖譜

　　腫瘤作為一個異常復雜的“生態系統”，不同類型的腫瘤細胞與非腫瘤細胞共同構成了腫瘤微環境。腫瘤存在腫瘤間異質性和腫瘤內異質性，可以說腫瘤內每種細胞都存在于不同的微環境中，每種細胞都可能有不同的代謝狀態。由于異質性，腫瘤細胞會通過改變自身代謝模式（即“代謝重編程”）來適應不同的微環境，以滿足其對能量等物質的特殊需求并發揮特定功能。目前，大部分人類和動物模型腫瘤代謝研究都是對體外組織培養樣本的整體評估，忽略了單細胞水平遺傳和環境因素的影響。

　　單細胞測序技術的興起，為腫瘤代謝研究提供了新的技術手段。借助單細胞測序技術，科學家可以獲得整個腫瘤組織中單個細胞的基因表達譜，了解不同細胞類型的代謝信息，評估腫瘤微環境的新陳代謝情況，進而研究腫瘤的發生和發展。

　　近日，來自美國杜克大學醫學院的Jason W. Locasale、Ziwei Dai和Zhengtao Xiao三位科學家共同報道了腫瘤微環境代謝研究的最新成果。該研究首次在單細胞水平解析了腫瘤微環境中的細胞代謝基因表達譜，揭示了腫瘤代謝異質性在單細胞和組織水平上的顯著差異，表明單細胞水平研究對深入了解腫瘤微環境代謝異質性有著關鍵作用。8月21日，相關研究成果發表在Nature Communications上。

　　為在單細胞水平分析代謝基因表達譜，研究團隊開發了一套生物信息分析流程，可以分析單細胞的代謝基因表達和基因表達異質性，以及腫瘤細胞和相鄰非腫瘤細胞的代謝活性。簡單來說，研究人員是將缺失數據填補和數據歸一化方法應用于基因表達檢測，以彌補測序技術噪聲的影響。通過聚類分析來描述單細胞的整體代謝情況，然后利用自主開發的定量指標鑒定不同細胞類型的特異代謝特征。同時，研究人員還設計了可量化腫瘤細胞和非腫瘤細胞代謝異質性的算法。

圖：單細胞代謝基因表達分析流程。

　　研究人員共分析了來自兩種代表性人類腫瘤的9000多個單細胞的代謝基因表達譜，包括黑色素瘤和頭頸癌。為評估該研究中單個腫瘤細胞的轉錄組圖譜是否與常用組織樣本的轉錄組圖譜一致，研究人員將測序數據與來自TCGA的RNA-seq數據進行了比較。研究發現，該單細胞RNA-seq研究中的腫瘤樣本與TCGA中的腫瘤樣本大致相當。與基于腫瘤組織的基因檢測方法相比，單細胞水平的代謝基因檢測具有更強的分辨率，對大塊腫瘤組織進行檢測很難捕捉單個腫瘤細胞的代謝特征。腫瘤細胞和非腫瘤細胞在單細胞水平上表現出更強的代謝異質性。

圖：腫瘤中組織和單細胞RNA-seq檢測基因表達的差異。

　　研究發現，黑色素瘤和頭頸癌中的腫瘤細胞代謝通路都發生顯著上調。其中黑色素瘤細胞有45條通路上調，癌相關成纖維細胞20條，巨噬細胞為22條，其他類型細胞都少于10條；頭頸癌細胞中有56條通路上調，成纖維細胞中28條，巨噬細胞中24條，B細胞為11條，其他細胞類型都少于10條。與非腫瘤細胞相比，腫瘤細胞代謝通路的總體活性更高，更具有可塑性，更易導致腫瘤微環境中細胞的特異性代謝重編程。

圖：a：定量腫瘤細胞代謝異質性的工作流程。b和c：黑色素瘤與頭頸癌代謝通路的異質性分析。

　　研究分析發現，線粒體活性的變化是腫瘤細胞和非腫瘤細胞之間代謝異質性的主要原因。同時，糖酵解和氧化磷酸化的代謝活性都與單細胞水平的缺氧相關。研究人員還鑒定了不同免疫細胞和間質細胞亞型的代謝特征，并在體外培養條件下發現這些細胞表現出不同的代謝模式。

　　值得注意的是，在腫瘤微環境中，不同患者來源的腫瘤細胞擁有不同的代謝基因表達特征，但不同類型非腫瘤細胞的代謝基因表達并不受患者來源的影響，且不同細胞類型具有各自獨特的基因表達特征。

　　以上研究成果突顯了腫瘤微環境對不同細胞類型的代謝產生的巨大影響。利用腫瘤中單個細胞的基因表達譜，我們能夠區分免疫細胞和間質細胞亞群的代謝特征，直接反映腫瘤及其微環境的代謝情況，包括許多已知和未知的細胞類型。但由于細胞類型的多樣性和單細胞中的基因表達噪聲，目前測序技術對單細胞的代謝表征能力仍受到一定限制。相信隨著單細胞測序技術的發展和越來越多腫瘤類型和患者數據的積累，單細胞測序技術將為識別具有不同代謝表型的細胞亞群提供更高的分辨率，使在單細胞和基因組水平分析腫瘤代謝異質性成為可能，從而進一步了解腫瘤微環境在腫瘤發生發展中的作用。

　　參考資料：

　　Metabolic landscape of the tumor microenvironment at single cell resolution

　　https://www.nature.com/articles/s41467-019-11738-0