2022-04-17

Nat Biotech | 组织中单细胞转录组的空间图谱

原创 图灵基因 图灵基因 2022-04-17 07:03

收录于话题#前沿生物大数据分析

单细胞RNA测序（scRNA-seq）已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究。最近，空间技术通过添加空间信息将转录组学提升到了一个新的水平。但是，它缺乏单细胞分辨率。现在，来自德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一个小组开发了一种名为CellTrek的计算方法，将这两个数据集结合起来，实现了单细胞空间映射。

新方法成功地结合了来自并行基因表达谱分析方法的数据，以单细胞分辨率创建给定组织的空间图谱。由此产生的图谱可以为癌症微环境和许多其他组织类型提供独特的生物学见解。研究人员介绍了对肾脏和脑组织以及导管原位乳腺癌样本的分析结果。

这项研究发表在《Nature Biotechnology》上的一篇题为“Spatial charting of single-cell transcriptomes in tissues”的文章中。

“单细胞RNA测序提供了有关组织内细胞的大量信息，但最终，你想知道这些细胞的分布位置，尤其是在肿瘤样本中。”MD安德森癌症中心遗传学、生物信息学和计算生物学教授Nicholas Navin博士说，“这个工具让我们能够以一种无偏见的方法来回答这个问题，这种方法改进了当前可用的空间映射技术。”

单细胞RNA测序是分析样本中许多单个细胞的基因表达的既定方法，但它不能提供有关细胞在组织内的位置的信息。另一方面，空间转录组学分析可以通过分析组织中的许多小细胞群来测量空间基因表达，但不能提供单细胞分辨率。

Navin解释说，当前的计算方法（称为反卷积技术）可以识别空间数据中存在的不同细胞类型，但它们无法在单细胞水平上提供详细信息。该团队指出，他们“使用模拟和原位杂交数据集对CellTrek进行了基准测试，这证明了它的准确性和稳健性。”

事实上，研究人员利用公开的scRNA-seq和来自大脑和肾脏组织的空间数据，证明CellTrek实现了评估方法中最准确和最详细的空间分辨率。CellTrek方法还能够区分同一细胞类型内细微的基因表达差异，以获取有关它们在样本中异质性的信息。

然后，他们将CellTrek应用于现有的小鼠大脑和肾脏数据集，并表明CellTrek可以检测不同细胞类型和细胞状态的拓扑模式。

研究人员与MD安德森癌症中心病理学教授Savitri Krishnamurthy医学博士合作，将CellTrek应用于导管原位乳腺癌组织的研究。在对来自单个导管原位癌样本的6800个单细胞和1500个空间转录组区域进行分析时，研究小组了解到，不同的肿瘤细胞亚群在肿瘤的特定区域内以独特的模式进化。对第二个导管原位癌样本的分析表明CellTrek能够重建肿瘤组织内的空间肿瘤免疫微环境。

“虽然这种方法不仅限于分析肿瘤组织，但在更好地了解癌症方面有着明显的应用。”Navin说，“病理学确实推动了癌症的诊断，有了这个工具，我们能够在病理学数据的基础上绘制分子数据，从而对肿瘤进行更深入的分类，并且更好地指导治疗方法。”

近期另一篇在单细胞空间转录组方向的Nat Biotech文章请参考：

Nat Biotech丨单细胞形态和转录状态的综合空间分析