2023年12月21日，维茨曼研究所Ido Amit团队在Cell发表题为Time-resolved single-cell transcriptomics defines immune trajectories in glioblastoma的文章。该研究开发了Zman-seq技术，以追踪GBM中免疫细胞的转录轨迹。
作者开发的Zman-seq使用荧光抗体标记循环免疫细胞，进入组织的细胞则免于标记，从而确定肿瘤浸润的时机。结合单细胞RNA测序，Zman-seq绘制了免疫细胞状态和轨迹。因为它特异性地标记循环细胞，而不是组织驻留细胞，所以具有高时空分辨率。
Zman-seq在小鼠GBM模型上显示出细胞状态随着肿瘤暴露时间而改变。NK细胞在24小时内从细胞毒性状态过渡到功能失调状态。髓系细胞在36-48小时内从单核细胞进展到免疫抑制性的肿瘤相关巨噬细胞（TAM）。Zman-seq揭示了NK细胞功能障碍的分子进展。早期肿瘤暴露上调了TGF-β响应和抑制基因。后期阶段细胞获得了更多TGF-β驱动的功能障碍。TF活性分析表明TGF-β-SMAD信号在终末功能障碍中起重要作用。
单核细胞则通过逐渐上调免疫抑制模块如Trem2并下调炎症分化为TAM。TGF-β1和ANXA1对这一分化轨迹做出了贡献。单细胞轨迹与人类GBM髓系细胞状态一致。作者使用抗体抑制TREM2，发现单核细胞分化为不同的促炎性TAM。早期IFN和NF-κB信号让位于持续的AP-1驱动的炎症。代谢变化随之重新定向。总之，Zman-seq通过将时间引入单细胞数据，实证地揭示了GBM中免疫功能失调的动态，为免疫治疗靶点提供了信息，并实现了细胞状态转变的时间模型。
