2021-07-15
單細(xi)胞轉錄組(zu)學（sc-RNAseq）研(yan)究(jiu)，可(ke)以更(geng)加(jia)有效的(de)解(jie)釋組織的(de)異質性(xing)(xing)，從單個細(xi)胞(bao)分辨率來解(jie)釋更(geng)多bulk水平上難以解(jie)釋的(de)生物學問題。已經廣泛用于腫瘤(liu)異質性(xing)(xing)、細(xi)胞(bao)發育、免(mian)疫微環境等(deng)課題研(yan)究(jiu)。其(qi)產生的(de)海量數據以及個性(xing)(xing)化(hua)分析越來越受到(dao)重(zhong)視(shi)，并(bing)需(xu)要新(xin)的(de)方法(fa)來挖(wa)掘(jue)背后(hou)的(de)生物學意(yi)義。
生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)標(biao)志(zhi)(zhi)物(wu)(wu)以(yi)及(ji)候選(xuan)基(ji)因的(de)(de)挖掘(jue)在腫瘤免疫和(he)細胞發(fa)育等研究(jiu)(jiu)中一直是(shi)研究(jiu)(jiu)的(de)(de)重點(dian)和(he)熱門。已有(you)的(de)(de)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)標(biao)志(zhi)(zhi)物(wu)(wu)是(shi)基(ji)于(yu)差異分(fen)析或者(zhe)無尺(chi)度(du)網絡中核(he)心(xin)(xin)基(ji)因的(de)(de)方(fang)法(fa)來進(jin)行(xing)挖掘(jue)的(de)(de)；但是(shi)這(zhe)些方(fang)法(fa)只能挖掘(jue)靜(jing)態(tai)的(de)(de)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)標(biao)志(zhi)(zhi)物(wu)(wu)；而忽略了(le)大多數(shu)(shu)疾(ji)病以(yi)及(ji)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)學過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)，如腫瘤進(jin)展(zhan)和(he)免疫反應等都是(shi)一個動(dong)態(tai)變化的(de)(de)過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)[1]。不同于(yu)靜(jing)態(tai)的(de)(de)分(fen)析方(fang)法(fa)，動(dong)態(tai)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)標(biao)志(zhi)(zhi)物(wu)(wu)（DNB）方(fang)法(fa)是(shi)一種基(ji)于(yu)穩健的(de)(de)隱馬爾(er)可夫數(shu)(shu)學模型，對具有(you)時序的(de)(de)組學數(shu)(shu)據進(jin)行(xing)網絡水平的(de)(de)建模，主要(yao)用于(yu)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)學系(xi)統的(de)(de)臨(lin)界時期(qi)(qi)或者(zhe)臨(lin)界狀態(tai)進(jin)行(xing)鑒定，很適合生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)學過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)的(de)(de)研究(jiu)(jiu)（圖(tu)(tu)1）。例如，2018年發(fa)表(biao)在《Nat Commun》的(de)(de)一項(xiang)研究(jiu)(jiu)對肝(gan)癌原位移(yi)植小鼠(shu)的(de)(de)進(jin)行(xing)建模開展(zhan) DNB 的(de)(de)研究(jiu)(jiu)，基(ji)于(yu)轉錄組學基(ji)因表(biao)達圖(tu)(tu)譜，檢(jian)測肝(gan)癌肺轉移(yi)的(de)(de)早(zao)期(qi)(qi)預警信號；進(jin)一步通(tong)過(guo)(guo) DNB 評分(fen)獲得了(le)DNB核(he)心(xin)(xin)基(ji)因鈣離子傳導蛋(dan)白基(ji)因（Calmodulin-like-protein 3，CALML3），通(tong)過(guo)(guo)實驗驗證表(biao)明(ming)與 CALML3 與肝(gan)癌增殖、侵襲(xi)、侵移(yi)呈正相關，而且證實了(le)敲低 CALML3 能夠作為轉移(yi)的(de)(de)抑制劑[2]。
圖1：DNB優勢doi:10.1038/nrd.2016.233
同時DNB 是一種基于(yu)“數(shu)據(ju)驅動”的(de)方(fang)法(fa)，沒有先驗假(jia)設，無需事(shi)先指定(ding)功能相關基因(yin)集，單細胞(bao)轉(zhuan)錄(lu)組測(ce)序產(chan)生的(de)基于(yu)單個細胞(bao)水(shui)平的(de)數(shu)據(ju)很適合用(yong)于(yu)DNB 分(fen)析；然而目前DNB主(zhu)要用(yong)于(yu)具有時序性的(de)轉(zhuan)錄(lu)組數(shu)據(ju)（TCGA）或者表(biao)達芯片數(shu)據(ju)（GEO）的(de)研究[3]（圖2），將(jiang)DNB方(fang)法(fa)用(yong)于(yu)單細胞(bao)轉(zhuan)錄(lu)組可以進(jin)一步揭示特定(ding)細胞(bao)的(de)分(fen)化臨界時期或者生物學變化臨界點，具有重要的(de)意(yi)義和價值。
圖2 使用DNB對TCGA數據庫中癌癥臨界點的預警（doi:10.3389/fbioe.2020.00809）
下(xia)面給大家介紹一篇(pian)將(jiang)動態網絡(luo)生物標志物用于單細胞轉錄組學(xue)的文獻(xian)，該文獻(xian)[4]于2021年6月(yue)發表在《Molecular Therapy – Oncolytics》（2020 IF = 7.2）上（圖3）。
圖3論文doi：10.1016/j.omto.2021.06.004
基于(yu)癌(ai)(ai)(ai)旁組(zu)織(zhi)(zhi)（adjacent tissue）作(zuo)為(wei)一個過渡狀態，癌(ai)(ai)(ai)旁組(zu)織(zhi)(zhi)作(zuo)為(wei)癌(ai)(ai)(ai)組(zu)織(zhi)(zhi)的(de)(de)窗口前(qian)置(zhi)階段，有(you)作(zuo)為(wei)預(yu)測(ce)腫(zhong)(zhong)瘤(liu)早(zao)期進展的(de)(de)潛(qian)力。B細(xi)胞(bao)作(zuo)為(wei)體液(ye)免疫(yi)(yi)的(de)(de)主(zhu)要執(zhi)行(xing)者(zhe)。成熟(shu)B細(xi)胞(bao)可以分(fen)化為(wei)漿細(xi)胞(bao)，同時(shi)參與抗腫(zhong)(zhong)瘤(liu)免疫(yi)(yi)反應。文章主(zhu)要思路是運(yun)用(yong)動(dong)態網絡(luo)生(sheng)(sheng)物(wu)標(biao)志物(wu)(DNB)，從(cong)系統生(sheng)(sheng)物(wu)學角度量化結直腸癌(ai)(ai)(ai)鄰(lin)近組(zu)織(zhi)(zhi)中成熟(shu)B細(xi)胞(bao)在(zai)(zai)調控網絡(luo)中的(de)(de)免疫(yi)(yi)功能，從(cong)而(er)預(yu)測(ce)CRC轉(zhuan)移前(qian)的(de)(de)關(guan)鍵時(shi)期，挖掘具有(you)潛(qian)在(zai)(zai)早(zao)期干預(yu)的(de)(de)靶(ba)點，為(wei)進一步研究(jiu)B細(xi)胞(bao)在(zai)(zai)CRC進展中的(de)(de)作(zuo)用(yong)提供(gong)候選基因(yin)（圖4）。
圖4 DNB應用于B細胞免疫過程
圖5 細胞重聚類
通(tong)過(guo)B細(xi)胞多區域的動態圖(tu)景，研究(jiu)注釋了(le)一類表(biao)(biao)達(da)(da)模式具(ju)(ju)有(you)顯著(zhu)(zhu)差(cha)異(yi)的成熟B細(xi)胞（圖(tu)5）；運用DNB量化(hua)了(le)成熟B細(xi)胞在癌旁(pang)組(zu)織的免(mian)(mian)疫活性(xing)的變化(hua)，檢測到(dao)了(le)二期，作為結(jie)直腸癌淋巴結(jie)轉移前(qian)的臨界時(shi)期。通(tong)過(guo)對DNB調(diao)控(kong)(kong)網絡的分析發現(xian)，DNB對鄰居差(cha)異(yi)基因(yin)（DEG）具(ju)(ju)有(you)“滯(zhi)后”的調(diao)控(kong)(kong)作用，具(ju)(ju)體表(biao)(biao)現(xian)在CRC進(jin)展(zhan)過(guo)程(cheng)中(zhong)，差(cha)異(yi)基因(yin)在二期表(biao)(biao)達(da)(da)處于過(guo)渡狀態，在一期和(he)(he)三期之間發生了(le)表(biao)(biao)達(da)(da)模式翻轉變化(hua)；DNB基因(yin)在二期高表(biao)(biao)達(da)(da)（圖(tu)6）。通(tong)過(guo)進(jin)一步研究(jiu)DNB的調(diao)控(kong)(kong)關(guan)系，發現(xian)了(le)影(ying)響B細(xi)胞發育的JAK-STAT和(he)(he)抗原呈遞等免(mian)(mian)疫功能受到(dao)DNB基因(yin)STAT3、DHX9的調(diao)控(kong)(kong)（圖(tu)7A）；JAK-STAT通(tong)路參(can)與(yu)成熟B細(xi)胞發育等過(guo)程(cheng)STAT3（DNB）會使下游DEG表(biao)(biao)達(da)(da)發生翻轉促(cu)進(jin) B cell凋亡，進(jin)而促(cu)進(jin)CRC進(jin)展(zhan)（圖(tu)7B）。值得注意的是(shi)STAT3在臨界點前(qian)后表(biao)(biao)達(da)(da)差(cha)異(yi)并不顯著(zhu)(zhu)，其作為一個“暗箱”基因(yin)參(can)與(yu)著(zhu)(zhu)重要(yao)的作用。對DNB基因(yin)進(jin)行(xing)了(le)進(jin)一步篩選，DNB核心(xin)基因(yin)DHX9是(shi)結(jie)直腸癌癌旁(pang)組(zu)織特異(yi)性(xing)的預后標志物和(he)(he)潛在的免(mian)(mian)疫靶點（圖(tu)7C和(he)(he)7D）。
圖6 DNB-DEG滯后調控網絡
圖7 DNB核心基因的篩選
總(zong)之，該篇文章整合了(le)系(xi)統生物學、單(dan)細胞轉錄(lu)組學、免疫(yi)學等多學科內容，表(biao)明CRC二期(qi)(qi)作為(wei)(wei)早期(qi)(qi)淋巴結轉移前的(de)(de)關鍵時(shi)期(qi)(qi)；同時(shi)DHX9作為(wei)(wei)預后(hou)標志(zhi)物和潛在(zai)的(de)(de)免疫(yi)靶(ba)點，為(wei)(wei)CRC的(de)(de)早期(qi)(qi)干(gan)預提(ti)供了(le)重(zhong)要(yao)的(de)(de)線索，為(wei)(wei)進一步研究B細胞在(zai)CRC進展中的(de)(de)作用提(ti)供了(le)候選基因(yin)。
動態(tai)網絡標(biao)(biao)志物(wu)的(de)(de)方(fang)(fang)法在(zai)具有(you)(you)時序性單細(xi)(xi)(xi)胞(bao)(bao)(bao)數據(ju)具有(you)(you)適(shi)用(yong)性和應用(yong)價值(zhi)；很(hen)多(duo)生物(wu)學過(guo)程，例如T細(xi)(xi)(xi)胞(bao)(bao)(bao)耗(hao)竭、巨噬細(xi)(xi)(xi)胞(bao)(bao)(bao)M1-M2極化等過(guo)程都很(hen)適(shi)用(yong)于單細(xi)(xi)(xi)胞(bao)(bao)(bao)DNB分析；但是(shi)值(zhi)得(de)注意的(de)(de)具有(you)(you)時序的(de)(de)單細(xi)(xi)(xi)胞(bao)(bao)(bao)數據(ju)在(zai)實驗周期和成本上獲取具有(you)(you)難度，已有(you)(you)的(de)(de)單細(xi)(xi)(xi)胞(bao)(bao)(bao)擬(ni)時序分析或許可以定義出具有(you)(you)時間(jian)序列的(de)(de)數據(ju)，是(shi)一(yi)個很(hen)好的(de)(de)替代方(fang)(fang)案；最(zui)后動態(tai)網絡生物(wu)標(biao)(biao)志物(wu)的(de)(de)方(fang)(fang)法有(you)(you)望(wang)整合空間(jian)轉錄組學的(de)(de)信息(xi)，為挖(wa)掘具有(you)(you)時空特異性的(de)(de)分子(zi)標(biao)(biao)志物(wu)提供了可行性。
Ref:
[1] Lesterhuis, W., Bosco, A., Millward, M. et al. Dynamic versus static biomarkers in cancer immune checkpoint blockade: unravelling complexity. Nat Rev Drug Discov 16, 264–272 (2017). //doi.org/10.1038/nrd.2016.233
[2] Yang B, Li M, Tang W, Liu W, Zhang S, Chen L, Xia J. Dynamic network biomarker indicates pulmonary metastasis at the tipping point of hepatocellular carcinoma. Nat Commun. 2018 Feb 14;9(1):678. doi: 10.1038/s41467-018-03024-2. PMID: 29445139; PMCID: PMC5813207.
[3] Han C, Zhong J, Hu J, Liu H, Liu R and Ling F (2020) Single-Sample Node Entropy for Molecular Transition in Pre-deterioration Stage of Cancer. Front. Bioeng. Biotechnol. 8:809. doi: 10.3389/fbioe.2020.00809
[4] Huisheng L, Jiayuan Z, Jiaqi H, Chongyin H, Rui L, Xueqing Y, Shiping L, Pei C, Rui L, Fei L, Single-cell transcriptome analysis reveals DHX9 in mature B cell as a dynamic network biomarker before lymph node metastasis in colorectal adjacent tissues, Molecular Therapy: Oncolytics (2021), doi: //doi.org/
