Cell |谱系追踪揭示肿瘤进化路径
原创 存在一棵树 图灵基因 2022-06-02 07:03 发表于江苏
收录于合集#前沿分子生物学技术
撰文：存在一棵树
IF=41.582
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亮点：
开发了KP-tracer 小鼠模型，可实现连续、高分辨率的体内癌症谱系追踪；并通过整合谱系和转录组数据发现了癌细胞可塑性的变化和肿瘤演化的平行进化路径。
2022年5月5日加州大学旧金山分校细胞与分子药理学系的Jonathan S. Weissman团队在《Cell》上发表的“Lineage tracing reveals the phylodynamics, plasticity, and paths of tumor evolution”。本文报告了基于 DNA 纳米球 (DNB) 模式阵列的全基因组技术 Stereo-seq 的开发，该技术结合了单细胞分辨率、高灵敏度和大视野，并将其用于生成空间分辨的小鼠转录组图谱器官发生。
癌症是一个进化的过程，其中每一个亚群受到进化的遗传和表观遗传变化的驱动下获得表型异质性，进而生长、侵袭、免疫逃避以及转移从而适应性。肿瘤系统发育分析，研究组成肿瘤种群的细胞之间的谱系关系，可以深入了解肿瘤进展的动态；基因工程小鼠模型(GEMMs)则是模拟肿瘤的进展的重要工具，可在自然的微环境和实验条件下研究肿瘤进化，其中肺腺癌的Trp53 fl/fl (KP)模型可模拟了肿瘤从新生细胞到侵袭性转移的主要步骤；而最近开发的高分辨率CRISPR/Cas9进化谱系追踪与单细胞RNA-seq (scRNA-seq) 读数相结合，可以亚克隆分辨率研究单个肿瘤的进化。
如图1所示，为了生成高分辨率的肿瘤系统发育，本文团队开发了一种能够进行长达数月的连续细胞谱系追踪的肺腺癌谱系追踪能力小鼠模型KP-Tracer。具体而言，就是设计了含有条件等位基因Kras LSL-G12D/+和Trp53 fl/fl (KP) 的小鼠胚胎干细胞(mESCs)，并额外编码条件 SpCas9和mNeonGreen荧光团，并使用谱系追踪技术的改进版本设计这些mESC。当肿瘤发生5-6个月后收集具有强mCherry和mNeonGreen表达的单个肿瘤进行细胞取样；随后进行scRNA-seq分析以测量细胞状态、谱系、样本身份和肿瘤克隆性。 本团队共对40,386 个细胞进行配对谱系和转录组测量，在35个肿瘤（29个原发性肿瘤和6个转移灶）中检测到中位数为9,680个UMI和2,877个基因。
肿瘤进化中的一个关键问题是亚克隆选择是如何基于获得促进生长的遗传或表观遗传变化，以及由此产生的种群动态导致侵袭性亚克隆相对于同一肿瘤的其他部分的扩张。这里发现罕见的亚克隆在肿瘤进展过程中不断扩大，其特征是 DNA 拷贝数变异、细胞周期评分和适应度评分增加，而肿瘤内单个细胞的相对适应度则与肿瘤系统发育揭示的亚克隆动力学一致。
通过对每个肿瘤中单细胞适应度的定量测量，该团队试图确定与亚克隆扩增始终相关的分子特征。如图2所示，这里发现肿瘤具有三种不同占比的转录状态：富含胃和内胚层特征的基因模块（Tff1、Hnf4a和Gkn2）、包含EMT 标记基因和一些神经元基因模块（Hmga2、Inhba和Gap43)、包含经典的间充质和前转移基因模块（Vim、Twist1、Cdh2、Cd109和Runx2），表明肺腺癌中细胞适应性的增加至少可以通过三个不同的转录模块来实现。
该团队发现肿瘤亚克隆表现出不同程度的可塑性：一些肿瘤亚克隆以单转录组状态为主，表明稳定性强；而另一些则以转录组状态的混合为特征。通过使用肿瘤系统发育分析估计了每个肿瘤的细胞状态变化的频率，以创建树可塑性的经验测量，发现肿瘤内转录异质性是由细胞状态可塑性的瞬时增加驱动的。
为了研究跨肿瘤进化路径的一致性，该团队开发了一种称为“进化耦合”的数据统计，它扩展了克隆耦合数据统计，量化了细胞对之间的系统发育距离状态。如图3所示最终绘制细胞状态之间的系统发育关系图，揭示了肿瘤进化的共同路径，即KP 肿瘤主要通过两条主要途径中的一条进化：一条介导胃样和内皮样状态，另一条通过肺混合状态，每条进化轨迹都伴随着不同的转录变化。
肿瘤抑制基因调节多种细胞活动，它们的缺失与肿瘤侵袭性增加有关，这里该团队将遗传扰动与定量系统动力学方法相结合，探究了额外的致癌突变改变KP 肿瘤进化的轨迹。使用该系统，该团队分别对Lkb1敲除（称为 KPL 肿瘤）和Apc敲除（称为 KPA 肿瘤）的KP 肿瘤进行研究。如图4所示，靶向肿瘤抑制因子Lkb1或Apc都增加了肿瘤的生长，但它们对细胞状态、可塑性和进化路径的影响差异很大，其中KPL 肿瘤迅速进展并稳定在 Pre-EMT 状态，而 KPA 肿瘤在开辟了新的Apc特异性状态的独特路径。
该团队通过对单原发性肿瘤进行了多区域分析，推断出与原发性肿瘤和转移灶中的所有细胞相关的组合系统发育。如图5所示，整合谱系-空间信息显示，个体转移起源于不同的空间位置，并且在系统发育上起源于原发肿瘤中的特定亚克隆扩增。
综上所述，本文是在KP-tracer小鼠模型中使用基于 CRISPR 的谱系示踪剂追踪肿瘤从单个转化细胞到侵袭性肿瘤的进化历史的第一份报告。连续和高分辨率的肿瘤谱系追踪通过对适应性景观、细胞可塑性、进化路径、转移的起源以及肿瘤抑制因子在改变肿瘤所有这些方面的作用进行定量推断，为肿瘤进化建模提供了重大进展。
教授介绍
Jonathan S. Weissman，是麻省理工学院的 Landon t. Clay 生物学教授、Whitehead研究中心的成员、霍华德·休斯医学研究所研究员；1996年到2020年，也担任旧金山加利福尼亚大学细胞分子药理学系的教员。Weissman于1988年获得哈佛大学物理学学士学位，并以优异成绩毕业；后麻省理工学院攻读物理学博士学位，师从生物化学家Peter S. Kim，并于1993年至1996年在耶鲁大学Arthur Horwich实验室完成博士后研究。Weissman和他的团队专注于识别和理解高效折叠所需的机制，以及研究蛋白质错误折叠的机制和后果；还开发了实验和分析方法，以探索复杂细胞系统的组织原理，并以前所未有的精度和深度监测体内蛋白质翻译；大规模方法和机械研究联合应用是实验室的重点。
参考文献
Yang,Dian et al. “Lineage tracing reveals the phylodynamics, plasticity, and pathsof tumor evolution.” Cell, S0092-8674(22)00462-7. 28 Apr. 2022.