Cancer Cell | 单细胞谱系追踪揭示癌症转移动力学

1、提出将单细胞谱系追踪与 RNA 测序相结合,可为前瞻性地探索体内癌症转移动力学提供前所未有的机会;

2、介绍了macsGESTALT 谱系记录系统用于胰腺癌转移模型,揭示了罕见转移亚克隆中的主要混合 EMT 状态。

2021年6月24日,普林斯顿大学分子生物学系Yibin Kang教授针对Cancer CellKamen P. Simeonov发表的“Single-cell lineage tracing of metastatic cancer reveals selection of hybrid EMT states”文章发表预评文章“Lineage tracing reveals metastatic dynamics”。在该篇文章中作者介绍了其团队开发的macsGESTALT 谱系记录系统,以揭示混合 EMT 状态和S100表达与胰腺癌模型中转移能力的提高有关;并提出将单细胞谱系追踪与 RNA 测序相结合,可为前瞻性地探索体内癌症转移动力学提供机会。同期类似文章有《Cell》的“The bone microenvironment invigorates metastatic seeds for further dissemination”《Developmental Cell》的“The bone microenvironment increases phenotypic plasticity of ER breast cancer cells”

远处器官转移的形成代表了癌症进展的最后一步,通常会导致癌症患者的死亡。数十年的转移研究表明,这是一个极其低效的过程,只有小部分扩散的肿瘤细胞能够形成明显的转移。然而,尚不清楚转移性状是通过基因突变还是由细胞内在程序和外在基质影响驱动的表观遗传/转录变化获得的。

最近的谱系追踪和测序技术的进展使转移进展期间克隆群体的系统发育关系可靠和高分辨率重建成为可能,前瞻性谱系追踪通过在实验前将独特的条形码异位引入细胞来提高追踪分辨率,但却无法解析不断进化的细胞群的亚克隆关系,如癌症转移过程。而CRISPR-Cas9 基因组编辑技术的出现推动了条形码系统的发展,该系统可与单细胞测序(scRNA)技术相结合,以非常高的分辨率将细胞谱系与转录状态联系起来。

“Single-cell lineage tracing of metastatic cancer reveals selection of hybrid EMT states”文章中,Kamen P. Simeonov团队引入了一种适应性强的macsGESTALT系统(多路复用、可激活、克隆和亚克隆 GESTALT),该系统包括用于初始克隆重建的静态随机条形码、代表进化条形码的5个CRISPR靶位点、强力霉素(Dox)诱导的Cas9和高度致密构象的gRNA-tRNA阵列。

如图1所示,该团队将用谱系示踪剂 (macsGESTALT) 工程化的胰腺导管腺癌 (PDAC) 细胞植入两只小鼠体内,以在胰腺和转移灶中产生原位原发肿瘤;并处理来自原发部位和 5 个转移部位(胰腺、肝脏、肺、腹腔和循环肿瘤细胞)的细胞用于克隆谱系重建和 scRNA 测序;发现在代表数千个初始静态条形码克隆的30,000个原位植入的 PDAC 细胞中,在两只小鼠的原发性肿瘤和转移灶中仅鉴定出 95 个不同的克隆,这表明只有少数(不到 1%)的细胞在体内存活。当作者根据克隆大小和传播模式测量克隆攻击评分系统时,85% 具有相似转录特征并占据小转录组簇的克隆是非攻击性的;相比之下,高度侵袭性克隆很少见,但在转录上与非侵袭性克隆以及彼此之间存在差异,这表明转移很可能源自在体内进化和选择的罕见的、转录不同的克隆。

进一步转录组学分析表明,非侵袭性克隆中上皮标记物富集;而间充质标记物和上皮间质转化 (EMT) 的主要转录调节因子在侵袭性克隆细胞中富集。这一发现与 EMT 与侵袭、干性和细胞可塑性相关的观点一致,这些都是成功转移所必需的。如图2所示,此外作者还发现了EMT 状态的连续性,使得上皮和间充质标记物在由无偏推断定义的“伪 EMT 轨迹”中以不同的速率上升和下降;并确定了代表不同 EMT 状态的六个基因组——上皮 (E);混合 1、2、3 和 4(H1、H2、H3 和 H4);和间充质 (M) ,并观察到绝大多数 EMT 多样性在侵袭性克隆细胞的模型鼠内。

综上所述,Kamen P. Simeonov团队将具有 scRNA-seq 的强大谱系追踪系统应用于胰腺癌转移模型,并揭示了罕见转移亚克隆中的主要混合 EMT 状态,并在乳腺癌、前列腺癌和肺癌模型中也进行了类似的谱系追踪研究;Quinn等追踪异种移植 A549 肺癌细胞的转移性传播,并揭示了不同的接种拓扑,包括自接种和级联接种;Zhang及其同事最近的两项研究强调了乳腺癌的多器官顺序转移播种以及骨微环境在通过表观遗传重编程增强肿瘤细胞转移潜能方面的重要作用。所有这些研究都让我们得以一瞥利用高分辨率谱系追踪来揭示转移进展的自然史的巨大潜力,将谱系追踪与高分辨率空间 scRNA-seq、信号记录以及基因和感兴趣通路的遗传和药理学操作相结合,将精确定位转移中的关键调控节点,并促进有效疗法的开发,以成功控制或根除转移性疾病。

教授介绍

康毅滨,博士,现任普林斯顿大学分子生物学的 Warner-Lambert/Parke-Davis 教授。他于1995 年毕业于上海复旦大学,获得学士学位;2000年在杜克大学完成研究生学习后,成为 Irvington Institute 博士后研究员,与纪念斯隆-凯特琳癌症中心的 Joan Massagué 博士合作,开创了功能阐明乳腺癌转移机制的基因组学方法。后于2004年加入普林斯顿大学担任分子生物学助理教授;2010 年晋升为副教授;2012 年晋升为终身教授。其研究重点是乳腺癌转移的分子机制,实验室采用多学科方法来分析癌症转移的分子基础,将分子生物学和基因组学工具与动物模型和先进的体内成像技术相结合。

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