单细胞小谈：Single-Cell Transcriptomic Analysis of Tumor Heterogeneity

前言

前期单细胞文献阅读：
单细胞好文1--Tracing tumorigenesis in a solid tumor model at single-cell resolution
单细胞好文2--Single-cell RNA-seq highlights intra-tumoral heterogeneity and malignant progression in PDAC

没别的，就觉得自己应该找个巨人的肩膀爬一爬，文献是最好的老师。

选文：针对tumor heterogeneity 的热点，了解一下单细胞在这方面的应用情况。最后还能进一步了解一个heterogeneity这个item是什么情况，维基百科也只能给出大概介绍，至于这个定义以及特征的最近进展又如何，需要进一步查阅。

原文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29606308
标题：Single-Cell Transcriptomic Analysis of Tumor Heterogeneity.
期刊：[Trends Cancer.](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29606308# "Trends in cancer" IF 8.884)
作者：哥伦比亚大学Peter A. Sims

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本文篇幅短小精悍，是属于小综述的类型，因为我会按照内容段落介绍。

1. Background

背景介绍：肿瘤异质性存在肿瘤间和肿瘤内的情况，诸如TCGA等数据库已经为肿瘤间异质性提供了非常强大的研究资源，而肿瘤内异质性则还在非常初级的阶段。给定药物的靶标可能只存在于肿瘤细胞的一个子集中，即使靶标在驱动恶性表型中的具有关键作用，但其治疗作用也局限于特定的亚群。
对于一个特定的肿瘤类型，可能有许多潜在的治疗或组合，可以通过设计或通过副作用，针对恶性细胞和肿瘤微环境。肿瘤的复杂性早已被证实，而能全面性的揭示其中细节的工作才刚刚诞生--单细胞测序。

2. Introduction

单细胞测序的出现使得RNA测序分辨率降低至单细胞水平。
（1）但肿瘤包含许多细胞群，除了恶性转化细胞外，肿瘤微环境还可能包含多种免疫调节细胞(淋巴细胞、髓样细胞、树突状细胞等)、参与肿瘤血供的细胞类型以及其他基质细胞。
（2）此外，恶性群体可能包含多个亚克隆叠加在一个异常的发育过程中，导致不成熟、类似干细胞的亚群体和多个分化程度更高的细胞谱系同时存在于肿瘤中。
（3）最后，恶性细胞可因应激(缺氧、DNA损伤、饥饿)、静止或细胞周期阶段而呈现不同的生理状态。

个人胡诌：总得来说，一个肿瘤中有不同亚型的恶性细胞以及成分复杂的微环境细胞，甚至在不同生长环境下，同一个细胞甚至还会呈现不同的生理状态。由此可见肿瘤异质性不仅仅是细胞类型异质性，细胞基因异质性，还包括细胞表型异质性以及因动态环境引起同一细胞生理异质性。

要描述这些复杂群体，需要在同一状态下对同一类型的多个细胞进行专业的鉴定。因此，需要大量的通量来全面解剖肿瘤的表型结构。尽管分析一个肿瘤所需的真实细胞量是不确定的，但每个样本只有数十甚至数百个单细胞的测序数据是不够的。接下来罗列了一些应用的例子。

3. Single-Cell Transcriptomics Technologies

介绍单细胞测序技术：只要知道我们现在有了更好更便宜更高通量的技术就好。

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组织中的scRNA-se将细胞裂解，这会干扰有价值的空间信息。实体肿瘤通常包含组成高度可变的微环境，在这些复杂的环境中转化的细胞可能面临影响治疗反应的不同选择压力。细胞内单个RNA分子的直接定量可以通过荧光原位杂交技术(FISH)在完整组织中实现。直到最近，RNA-FISH还仅限于对少数基因进行平行定量，但采用顺序杂交和组合条形码的新方法可以在复杂组织中获得> 100基因

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3. The Applications of Single-Cell Transcriptomics in Precision Medicine

单细胞转录组学可以帮助临床医生确定肿瘤中潜在药物靶点的共表达模式，从而指导靶向治疗的选择。单细胞表达谱可以揭示一个靶点是普遍表达还是局限于一个罕见的亚群，以及联合治疗的潜在靶点是否在重复或单独的亚群中表达

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(A)的识别不同的恶性亚种群,可以有效的目标不同的药物组合和(B)的识别不同的恶性亚种群或细胞共同表达目标在多个冗余路径,可以结合不同药物的目标。