《Nature | 肿瘤脉管系统单细胞图谱》

  • 来源专题:战略生物资源
  • 编译者: 李康音
  • 发布时间:2024-07-12
  • 2024年7月10日,重庆大学附属三峡医院印明柱通讯在Nature发表题为Tumour vasculature at single-cell resolution的文章,提供了一个全面的肿瘤脉管系统单细胞分辨率图谱,深入了解了肿瘤细胞及其微环境之间的复杂相互作用。

    这项研究首先产生了一个全肿瘤血管景观,包括来自372名供体的约200000个细胞,代表31种癌症类型。该图谱揭示了直接参与肿瘤血管生成的肿瘤血管系统的内皮细胞(EC)和壁细胞(MC)的异质性。作者确定了不同的内皮细胞亚群,包括动脉、静脉和毛细血管样内皮细胞,以及两种类型的内皮细胞:周细胞和平滑肌细胞。该研究的关键发现之一是确定静脉内皮细胞(venous EC, VenEC)是肿瘤血管生成的起点。通过使用计算机和体内模型,研究人员证明肿瘤血管生成源于小静脉。这一发现挑战了传统观点,即肿瘤血管生成始于现有血管的萌芽,相反,它可能始于VenEC的转化。

    这项研究还揭示了淋巴内皮细胞(LEC)在肿瘤进展中的作用。作者确定了LEC的两个不同分化谱系:一个负责淋巴管生成,另一个参与抗原呈递。这种区别表明,LEC可能在肿瘤进展中发挥双重作用,不仅通过促进肿瘤通过淋巴管传播,还通过向免疫系统呈递肿瘤抗原。此外,该研究强调了内质网(ER)应激对促血管生成基质周细胞(matrix-producing PC, matPC)的影响。研究表明,内质网应激与促血管生成的BASP1+matPC有关,其特征是紧密连接水平降低,促进尖端细胞出芽。这一发现强调了在肿瘤血管生成的背景下理解细胞应激反应的重要性。

    血管系统和肿瘤微环境(TME)之间的交叉互作是该研究的另一个重点领域。作者分析了血管细胞和TME细胞之间的细胞间通讯,揭示了一个复杂的相互作用网络,该网络塑造了有利于血管生成的免疫抑制微环境。这包括APLN+TipSI细胞的鉴定,其不仅与疾病进展和不良预后有关,而且有望预测对抗VEGF治疗的反应。总之,此研究提供了单细胞分辨率下肿瘤血管系统的详细图谱,提供了关于肿瘤血管生成的细胞和分子机制的丰富信息。这一发现对开发抗血管生成疗法以及了解肿瘤如何与其微环境相互作用具有重要意义。研究中提出的全面的血管图谱无疑将促进肿瘤血管生物学的进一步探索,并为确定潜在的治疗靶点提供宝贵的计算资源。

  • 原文来源:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07698-1
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    • 发表机构:中国农业科学院生物技术研究所 作    者:谷晓峰,梁哲(通讯作者)     水稻作为全球重要粮食作物,提升单产是育种核心目标。我国水稻单产虽高于全球平均水平,但仅为全球最高单产国家的60%左右,且近年增长放缓。传统育种手段已难以满足需求,亟需借助新兴测序技术挖掘产量相关关键基因,而单细胞测序技术以高通量和高分辨率优势,为探究单细胞分子机制提供新途径,但植物领域尚未开展全面的单细胞多组学研究。     长期以来,科研人员通过全基因组、群体遗传等手段挖掘了水稻重要性状调控基因,但对基因在特定细胞类型中的作用及单细胞水平参与组织发育的机制缺乏系统认识。水稻产量与品质依赖根、茎、叶、种子等器官的发育功能,解析单细胞水平的基因调控模式成为突破瓶颈的关键。     研究团队利用10x Genomics单细胞多组学平台,在水稻中首次实现单一细胞水平同步刻画基因表达与染色质调控状态。通过对根、茎、幼叶、旗叶、茎尖、分蘖芽、幼穗和种子8个主要器官的研究,获取超11万个细胞的RNA表达与染色质可及性数据,结合大量原位杂交试验验证,鉴定出54个细胞类型,全面解析了水稻组织层面的功能细胞组成,构建起全球首个水稻多器官单细胞多组学数据库。     该研究开发了水稻细胞命运扰动模拟算法,基于CellOracle算法在不同细胞类型中进行虚拟敲除,预测基因扰动后的细胞轨迹变化。例如模拟RSR1基因敲除,成功预测皮层细胞命运改变并经实验验证,为无需基因编辑分析基因功能提供了智能预测手段。     在转录调控研究方面,团队建立了染色质可及性区域DNA序列motif富集度与转录因子表达趋势相结合的预测流程,系统区分不同细胞类型中转录因子的激活或抑制类型,大规模识别出 250余个关键转录因子调控模式,如ARF8的激活型预测与已有报道高度一致,显著提升了转录调控研究的效率与准确性。     通过单细胞转录组数据的共表达网络分析,研究将水稻基因划分为9个功能模块,其中M2模块与光合作用相关、M4模块参与氮代谢,各模块在不同细胞类型中的富集差异为解析代谢调控网络提供了新思路。     研究进一步整合群体GWAS结果,建立“基因 - 细胞类型 - 性状”三维关联图,发现分蘖数与分蘖芽细胞、粒重与种胚细胞、抗病性与叶表皮细胞等核心性状的精准对应关系。该研究构建的智能预测和设计技术,实现了从单细胞到性状设计的精准对接,为作物智能育种提供了单细胞水平预测设计的新范式,推动水稻高产育种进入精准分子设计新阶段。 发表日期:2025-07-09
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