大家好,今天跟大家分享一篇题为Distinctive multicellular immunosu ppressive hubs confer different interv ention strategies for left- and right-sided colon cancers(独特的多细胞免疫抑制中心为左侧和右侧结肠癌提供了不同的干预策略)结肠癌是一种高度异质性的疾病,是全球癌症相关死亡的主要原因。根据原发部位,它进一步分为左侧结肠癌和右侧结肠癌,每种结肠癌都有不同的临床和分子特征。

01

研究背景

起源于左侧和右侧的原发性结肠癌表现出不同的临床和分子特征。侧面相关的异质性错综复杂地依赖于癌细胞的致癌特性和肿瘤微环境中的多细胞相互作用。在这里,结合来自 105 名结肠癌患者的 426,863 个单细胞的转录组学分析,并通过空间转录组学和大规模组织学分析进行验证,我们通过描绘两个侧面特异性表达元程序来捕获左侧和右侧恶性上皮细胞之间的常见转录异质性模式。增殖干性元程序在与 Mph-PLTP 细胞、活化调节性 T 细胞 (Tregs) 和耗竭的 CD8-LAYN 细胞共定位的左侧恶性上皮细胞中显着富集,构成葡萄糖代谢重编程生态位。免疫分泌 (IS) 元程序在右侧恶性上皮细胞中表现出特异性富集,尤其是在患有右侧结肠癌的吸烟患者中。The IS高恶性上皮细胞在空间上定位于低氧区域,并通过减弱 Mph-SPP1 细胞抗原呈递和募集先天样细胞毒性降低的 CD8-CD161 细胞来促进免疫逃避。

见图一

LCC 和 RCC 的单细胞转录组图谱。

图一

(A) 本研究的样本采集和分析过程。

(B) 93,146 CD45 的均匀流形近似和投影 (UMAP) 图−细胞和 96,807 个 CD45 细胞,按细胞类型或癌症类型着色。+

(C) 单个样本中正常粘膜和结肠肿瘤组织中主要细胞类型的比例,按左侧 (LCC) 和右侧结肠癌 (RCC) 分组。

(D) 显示每个组织中出现的主要细胞类型的比值比 (OR) 的热图。OR > 1.5 表示分发首选项。

(E) 左侧和右侧肿瘤组织中 EPCAM(上皮细胞)、CD68(骨髓细胞)、CD3(T 细胞)、VIM(基质细胞)、CD79(B 细胞)和 MZB1(浆细胞)的多重免疫组织化学 (mIHC) 染色(验证队列 5)。

见图二
 恶性上皮内表达元程序的鉴定。

图二

(A) 热图显示了代表性患者(LCC 的 C125 和 RCC 的 C109)的单个细胞(行)的大规模 CNV 的染色体图,由 scRNA-seq 使用免疫细胞和基质细胞作为参考(底部)和上皮细胞作为观察细胞(顶部)。颜色表示 log2 CNV。

(B) 84,975 个上皮细胞的 UMAP 图,按恶性和非恶性细胞着色。显示 LCC 和 RCC 中恶性和非恶性上皮细胞比例的条形图。

(C) 按患者(左)或癌症类型(右)着色的恶性上皮聚集的 UMAP 图。UMAP 图上的数字表示不同的集群。

(D) 堆叠直方图显示每个恶性上皮簇的患者(顶部)或癌症类型(底部)的比例,按患者或癌症类型着色,如 (C)。

(E) 描绘所有患者共享表达元程序的热图。

(F) 恶性上皮细胞中的 PS 和 IS 元程序,在左侧和右侧结肠癌中具有显着不同的活性。对于每个程序,显示了排名靠前的基因,圆圈表示程序中每个基因的相对权重。UMAP 图显示所有细胞类型的程序活动(全局 UMAP);上皮的位置在左侧以蓝色表示。Mann-Whitney-Wilcoxon 检验,∗∗p < 0.01。

(G) 验证队列 5 中 PS(上)和 IS(下)元程序的签名基因产生的蛋白质的代表性免疫组织化学 (IHC) 染色。

(H) LT 和 RT 之间 PS 和 IS 特征基因表达的 H 评分。双侧 Wilcoxon 检验,∗∗∗p < 0.001。

(I) PS 和 IS 染色评分在早期和晚期结肠肿瘤组织中的分布。Mat/Ent,成熟肠皮细胞。

见图三

破译恶性上皮的侧特异性表达元程序。

图三

(A) 显示左侧恶性结肠上皮中 PS AUCell 评分分布的尖峰图。红色虚线表示最佳截止值 (AUC > 0.15)。

(B) GSEA 对 PS 的前 5 个富集途径高vs. PS低左侧恶性结肠上皮。

(C) 验证队列 5 中 Ki-67(上)和 LDHA(下)的 IHC 染色。

(D) Ki67 和 LDHA 染色评分在左侧和右侧结肠肿瘤组织中的分布。

(E) 左恶性结肠上皮 PS 评分与需氧糖酵解评分 (上) 和 MCT4 (下) 表达之间的 Spearman 相关性。

(F) LT 的代表性 mIHC 染色(验证队列 5)。显示了 ALDH1(绿色)、MCT4(红色)、DAPI(蓝色)和合并的频道。

(G) 显示右侧恶性结肠上皮中 IS AUCell 评分分布的尖峰图。红色虚线表示最佳截止值 (AUC > 0.15)。

(H) GSEA 对 IS 的前 5 个富集途径高与 IS低右侧恶性结肠上皮。

(I) LT 和 RT 中 CAIX 的 IHC 染色(验证队列 5)。

(J) CAIX 染色评分在左侧和右侧结肠肿瘤组织中的分布(验证队列 5)。

(K) 右侧恶性结肠上皮 IS 评分与缺氧评分之间的 Spearman 相关性。

(L) 尖峰图显示具有大量 RNA-seq 数据 (TCGA-COAD) 的 LCC 患者不同 PS 和 IS 临界值的标准化对数秩统计。红色箭头表示最佳截止值。显示每个 PS 亚型 CMS 的卡方检验的堆叠条形图。Kaplan-Meier 图显示了 LCC 中 PS 和 IS 亚组的 5 年 OS(左);PS/CMS2 亚组的 5 年 OS(右)。

(M) 尖峰图显示具有大量 RNA-seq 数据 (TCGA-COAD) 的 RCC 患者不同 PS 和 IS 临界值的标准化对数秩统计。红色箭头表示最佳截止值。显示每个 IS 子类型的 CMS 卡方检验的堆叠条形图。Kaplan-Meier 图显示了 RCC 中 PS 和 IS 亚组的 5 年 OS;IS/CMS1 亚组的 5 年 OS(中)。p < 0.05 被认为是统计学上显著的差异。

文献解析 | 揭示独特的多细胞免疫抑制中心赋予左侧和右侧结肠癌不同的策略

见图四

髓系细胞的特性。

图四

(A) 髓系细胞的 UMAP 图,按细胞类型进行颜色编码。

(B) 气泡热图显示骨髓簇中的标记基因。点大小表示表达细胞的比例,颜色表示标准化的表达水平。

(C) 按样本类型(正常、LT 或 RT)着色的 UMAP 图。髓系簇的饼图及其在正常、LT 和 RT 部分中的分布。

(D) 显示每个组织中发生的髓系簇的 OR 的热图。

(E) 与 RT 中其他巨噬细胞亚群相比,Mph-SPP1 细胞中基因集的 GSEA 富集。

(F) LT 和 RT 中 SPP1 巨噬细胞的代表性 mIHC 染色(验证队列 5)。

(G) 散点图显示了基于 mIHC 染色结果的左侧和右侧结肠肿瘤中 SPP1 巨噬细胞的密度。散点图上的每个样本都表示单个患者数据。

(H) Kaplan-Meier 曲线显示 RCC 患者具有不同 SPP1 巨噬细胞浸润的 OS。使用对数秩检验计算显著性。

(I) 早期和晚期 RCC 患者肿瘤切片中 SPP1 巨噬细胞的密度。

见图五
T 细胞状态的表征

图五

(A) T 细胞的 UMAP 图,按细胞类型进行颜色编码。

(B) 按样品类型(正常、LT 或 RT)着色的 UMAP 图。T 细胞簇的饼图及其在正常、LT 和 RT 切片中的分布。

(C) 显示每个组织中发生的 T 细胞亚群的 OR 的热图。

(D) CD8 T 细胞的伪时间排序分析。T 细胞亚型用颜色标记。

(E) 2D 伪时间图显示了来自 LT 和 RT 样品的 CD8 T 细胞中细胞毒性(上图)或耗竭信号(下图)的动力学。

(F) 来自 LT(左图)和 RT(右图)样品的伪时间有序 CD8 T 细胞的 2D 图。按细胞亚型划分的细胞密度分布如图上所示。

(G) 小提琴图显示了来自邻近正常组织和 RT 样品的 CD8-CD161 细胞的细胞毒评分。p 值通过 Student t 检验计算;∗∗∗p < 0.001。

(H) 与 RT 中其他 T 亚群相比,CD8-CD161 细胞中基因集的 GSEA 富集。

(I) LT 和 RT 中 CD161CD8 T 细胞的代表性 mIHC 染色(验证队列 5)。

(J) 散点图显示了基于 mIHC 染色结果的左侧和右侧结肠肿瘤中 CD161CD8 T 细胞的密度。

(K) 按 CD161 CD8 T 细胞浸润分层的 RCC 患者的 Kaplan-Meier OS 曲线。使用对数秩检验计算显著性。

(L) 早期和晚期 RCC 患者肿瘤切片中 CD161 CD8 T 细胞的密度。

见图

左侧与右侧结肠癌微环境中不同的细胞间相互作用模式。

图六

(A) 显示 PS 之间通信强度的条形图高和 PS低恶性上皮,分别与 LT 中的免疫细胞。圆圈图显示 PS 之间细胞通讯强度的变化高与 PS 相比,LT 中的恶性上皮细胞和免疫细胞亚群低恶性上皮细胞和免疫细胞亚群,其中红线代表信号强度增加,而蓝线代表信号强度降低。线的粗细与交互(发现队列)的强度成正比。

(B) 显示 IS 之间通信强度的条形图高和 IS低恶性上皮,分别与 RT 中的免疫细胞。圆圈图显示 IS 之间细胞通讯强度的变化高RT 与 IS 相比的恶性上皮细胞和免疫细胞亚群低恶性上皮细胞和免疫细胞亚群(发现队列)。

(C) LCC 组织切片中 PS 特征评分、Mph-PLTP 细胞、CD8-LAYN 细胞和 Tregs 的空间特征图(上图)。RCC 组织切片中 IS 特征评分、Mph-SPP1 细胞、CD8-CD161 细胞和 NK-XCL1 细胞的空间特征图(下图)。

(D) LT 中 ALDH1 恶性上皮细胞和 CD163 巨噬细胞的代表性 mIHC 染色(验证队列 5)。

(E) PS 之间上调的信号转导配体-受体对高与 PS 相比,LT 中带有 Mph-PLTP 细胞的恶性上皮低恶性上皮。点大小表示 p 值(仅显示 p < 0.05)。

(F) 推断出调节 PS 的顶级配体高根据 NicheNet 的 Mph-PLTP 细胞恶性上皮。点图显示了 Mph-PLTP 细胞中排名靠前的配体的表达百分比(点大小)和强度(点强度)。热图显示 PS 中排名靠前的配体和下游靶基因的调控潜力高恶性上皮。

(G 和 H)mIHC 染色的代表性图像显示 RT 样本低氧区域 CD74 恶性上皮、SPP1 巨噬细胞 (G) 和 CD161 CD8 T 细胞 (H)(验证队列 5)。

(I) IS 之间上调的信号转导配体-受体对高与 IS 相比,RT 中 Mph-SPP1 细胞和 CD8-CD161 细胞的恶性上皮低恶性上皮。点大小表示 p 值(仅显示 p < 0.05)。箭头显示细胞群之间调控关系的方向。

(J) 代表性 mIHC 染色显示 PD-L1 IS 之间的串扰+高恶性上皮细胞和 CD80SPP1 巨噬细胞通过 PD-L1-CD80 的配体受体在 RT 的缺氧区域。

02

研究结论

虽然我们的研究在计算和实验上证实了恶性细胞表达的元程序在驱动左右肿瘤免疫生态系统异质性中的作用,但应进一步努力在体外和体内模型中进行验证。mIHC 和共定位分析仍需要在扩大的临床样本队列中进一步复制。本研究提出的基于侧面的靶向治疗联合免疫治疗的治疗策略应在未来的动物模型中进行广泛研究

好了,今天的文献解读就到这儿来,我们下期再见!如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理.  数据分析等支持.也随时可以联系我们。