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解读丨10x Genomics应用于肿瘤免疫治疗
发布日期:2019-05-28浏览:

A Cancer Cell Program Promotes T Cell Exclusion and Resistance to Checkpoint Blockade

 

一种促进T细胞排斥和抵抗检查点阻断的肿瘤细胞程序

 

 

发表时间:2018年11月

期刊:Cell(IF:31.398)

单位:麻省理工学院和哈佛大学研究所

技术平台:

 单细胞平台 a modified SMART-Seq2, 10x Genomics ChromiumTM 3’ RNA v2

• 单细胞平台测序:Illumina NextSeq 500

 

• 常规RNA测序平台:Illumina HiSeq 2000 or 2500

 

文章思路

 

 

 

研究结果

 

 

 

 

 

 

 

 1.恶性细胞和非恶性细胞分类

 

 

 

 

 

 

 

对33例黑色素瘤患者的7186个细胞的scRNA-seq图谱和推断的拷贝数变化(CNV)谱来区分不同的细胞亚群,识别恶性细胞、CD8+和CD4+T细胞、B细胞、自然杀伤(NK)细胞、巨噬细胞、与肿瘤相关的成纤维细胞(CAFs)和血管内皮细胞(图1C,1D)。图1中的恶性细胞主要按其来源肿瘤分类,非恶性细胞主要按其细胞类型分类。

 

图1恶性细胞和非恶性细胞分类

 

2.排斥计划的特点是从免疫治疗进展的患者中分离出恶性细胞

 

免疫抵抗程序表现出免疫逃逸、抑制和排斥的特征。首先,与皮肤黑色素瘤(我们最初发现它的地方)相比,葡萄膜黑色素瘤(图2A)的发病率更高,它生活在免疫特定环境中,对免疫疗法的应答率非常低。第二,在全基因组CRISPR筛选中,抑制恶性黑色素瘤细胞中程序被抑制部分的基因对CD8+T细胞产生了抗性。第三,该程序标志着在肿瘤微环境中抑制耐药恶性细胞与其他细胞类型之间的物理相互作用,包括MHC I:TCR(T细胞)、CD58:CD2(T细胞)和IL1RAP:IL1B(巨噬细胞)(图2B)。

图2 抵抗程序是一个抑制细胞与细胞间相互作用的一致调节模块

 

3. T Cell-Depleted Niches中恶性细胞原位表达耐药程序的特点

为了测试恶性细胞中的耐药程序是否与原位T细胞排斥有关,使用了多重免疫荧光(t-CyCIF)。对19个肿瘤(平均每幅图像472,771个细胞)的组织切片进行了14种蛋白的染色:6种细胞类型标记(CD3、CD8、MHC-II、FOXP3、S100和MITF)和7种耐药程序标记(诱导的:p53、Myc和DLL3;被抑制的:HLA-A、c-jun、SQSTM1和LAMP2)。在细胞分割和强度定量后,我们将恶性细胞(S100+,MITF+)、T细胞(CD3+)和细胞毒性T细胞(CD8+)归为恶性细胞,其余均为非特征性细胞。

 

使用典型相关分析(CCA)的变体将SRNA-seq和多重原位蛋白图谱两个数据集结合在一起,成功地将细胞主要按类型而不是按方法嵌入和聚集(图4A、4B)。所有7个程序标记计算的抗性评分在恶性细胞中显著升高。除LAMP2外,单个标记也显示了预测的趋势:恶性细胞在耐药程序中被抑制的标记水平显著降低(图3C, D)。

图3抗性程序与原位冷生态位有关

 

 

4. 由CDK4/6协调控制的抵抗程序   

 

N2C/p18、CDKN1B/p27和CDKN1A/p21)在过度表达时会抑制程序,该程序在循环细胞中更明显,其中CDK4/6是活跃的。最后,对已发表的乳腺癌细胞株和小鼠模型的基因表达谱的分析表明,CDK4/6i抑制了耐药程序(图4B-4D)。

图4 CDK4/6抑制可逆转抗性程序

 

 

结论

 

本文利用来自33个黑色素瘤肿瘤的单细胞RNA测序和计算分析识别恶性细胞中的免疫耐药程序。研究者确定了一个由恶性细胞表达的抵抗程序,多种免疫耐药机制在该程序中共同调节。

 

112名黑色素瘤患者的实验中,该程序预测黑色素瘤患者对免疫治疗的临床反应。当与免疫治疗相结合时,CD4/6抑制剂抑制该程序,并可能使黑色素瘤对免疫疗法敏感。研究者提供了ICI耐药细胞状态的高分辨率图像,识别了临床预测特征,并提出了克服免疫疗法耐药的新的治疗策略。

 

参考文献

 Akbani, R., Akdemir, K.C., Aksoy, B.A., Albert, M., Ally, A., Amin, S.B., Arachchi,H., Arora, A., Auman, J.T., Ayala, B., et al.; Cancer Genome Atlas Network(2015). Genomic Classification of Cutaneous Melanoma. Cell 161, 1681–1696.

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