2021-11-05
眾所(suo)周知，腫瘤具有高度的異質性(xing)，在(zai)不(bu)同癌種、不(bu)同病例、不(bu)同細胞間，都存在(zai)巨大差異。這種差異表現在(zai)基因(yin)表達水平、基因(yin)組(zu)變(bian)(bian)異水平、染色體穩(wen)定(ding)性(xing)水平等多個(ge)層面(mian)。多個(ge)層面(mian)的異質性(xing)均與差預后顯著相關，同時作者也揭(jie)示(shi)特定(ding)基因(yin)和特定(ding)拷貝數變(bian)(bian)化在(zai)腫瘤發生發展中(zhong)的作用（圖1）。
圖1：不同樣本的(de)不同變(bian)異類型的(de)克隆占比(bi)以(yi)及其生存分析(xi) 使用組(zu)學測(ce)序來探(tan)究(jiu)腫瘤的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)異質性(xing)被證(zheng)明十分有效，例如之前大(da)名(ming)鼎鼎的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)PCAWG計劃，該(gai)項目從(cong)多(duo)個(ge)方面(mian)對于(yu)泛(fan)癌(ai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特征與(yu)進展進行了細致的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)描述。其中，Moritz Gerstung等人(ren)通過(guo)(guo)全基(ji)因(yin)組(zu)測(ce)序分析2658個(ge)泛(fan)癌(ai)全基(ji)因(yin)組(zu)，作者(zhe)重建了38種癌(ai)癥的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)突變過(guo)(guo)程(cheng)和驅(qu)動突變序列的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)進化過(guo)(guo)程(cheng)。作者(zhe)詳細描述了樣本間多(duo)種類型(xing)克隆(long)(long)分類的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)占比(bi)，以及克隆(long)(long)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)進化水(shui)平。同(tong)時(shi)作者(zhe)也詳細發掘(jue)了不同(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)染色體(ti)變異以及基(ji)因(yin)SNV等在不同(tong)腫瘤發展時(shi)間段的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)發生情況。 圖2：不同患者腫瘤進展軌跡 傳統的(de)腫瘤進(jin)(jin)化分(fen)析，基(ji)于(yu)(yu)大樣本量(liang)的(de)全基(ji)因組測(ce)序分(fen)析，然而其成本是非常昂貴(gui)的(de)。以(yi)低廉的(de)檢測(ce)手段進(jin)(jin)行(xing)腫瘤進(jin)(jin)化分(fen)析，是研究者的(de)關注熱點。統觀各類組學分(fen)析數(shu)(shu)據(ju)，只(zhi)有單細胞測(ce)序轉錄組可以(yi)較低成本實(shi)現(xian)高通量(liang)的(de)數(shu)(shu)據(ju)。因此，若能基(ji)于(yu)(yu)單細胞測(ce)序數(shu)(shu)據(ju)解釋腫瘤的(de)進(jin)(jin)化關系，無疑是比較經濟(ji)實(shi)惠的(de)方案設(she)計(ji)。 單細胞可以做腫瘤克隆進化么？ 對于(yu)高通量(liang)的10Xgenomics單(dan)細胞測序數據我們可以考(kao)慮使用InferCNV或者CaSpER來推斷(duan)CNV的變異，使用[uphyloplot2](//github.com/harbourlab/uphyloplot2)來進行樹(shu)形推斷(duan)。 首先(xian)我們(men)選用(yong)了InferCNV對(dui)癌腫樣本的(de)上皮(pi)細胞（Marker：EPCAM）（圖(tu)3）進行染色(se)體CNV的(de)變異推斷(duan)。 圖3:上皮細胞的marker表達及樣本UMAP圖 InferCNV，參考細(xi)胞(bao)選擇的是癌旁樣本(ben)的免(mian)疫細(xi)胞(bao)。可以觀察到上皮細(xi)胞(bao)之間存在不(bu)同的CNV變異，由(you)此可以根據(ju)此來推斷不(bu)同惡性細(xi)胞(bao)之間的克隆及進展狀況。 圖4: inferCNV獲得的CNV變異全景圖 接下來我們uphyloplot2來進(jin)行(xing)樹形的(de)可(ke)視(shi)化工作。uphyloplot2的(de)參數較為簡單，只需(xu)要選取克隆的(de)大小就(jiu)可(ke)以。 具體的可視(shi)化結果如下： 圖5：克隆進化可視化（sample 為本文測試樣本，test1、test2為軟件自帶測試數據） 當(dang)然我們有(you)時還需要在(zai)圖上(shang)加(jia)上(shang)CNV缺失的(de)(de)注(zhu)釋或者驅動基(ji)因，這部分的(de)(de)結果也可以在(zai)inferCNV輸出的(de)(de)pred_cnv_regions.dat中找到，使用繪圖工具加(jia)上(shang)就(jiu)算初步完成癌腫樣本的(de)(de)克隆進化的(de)(de)分析(xi)了。 圖6：加上CNV等注釋信息的克隆進化圖 小結 派(pai)森(sen)諾(nuo)生物單細胞(bao)產品部門在腫瘤CNV推斷、克隆進化現有的(de)多(duo)種方(fang)(fang)法上(shang)，優(you)化總結了(le)多(duo)套分(fen)(fen)析(xi)與(yu)可視化方(fang)(fang)案。派(pai)森(sen)諾(nuo)分(fen)(fen)析(xi)團隊(dui)可將(jiang)腫瘤進化結果(guo)結合空間(jian)轉錄組數(shu)據，推出空間(jian)腫瘤進化分(fen)(fen)析(xi)。除此之外，分(fen)(fen)析(xi)團隊(dui)也致力于(yu)開(kai)發方(fang)(fang)法研(yan)究多(duo)組學聯合分(fen)(fen)析(xi)來(lai)探(tan)究腫瘤的(de)進展與(yu)特征。 如您需(xu)要獲取研究方(fang)案可以(yi)電話聯系(xi)派森諾。
