10x单细胞RNA测序助力正常乳腺细胞图谱的绘制
MD安德森癌症中心领导的研究团队近日对正常乳腺组织中单个细胞的表达特征和空间结构进行了分析,提供了细胞类型和表达状态的基线数据,有望支持未来的癌症研究。
该中心的遗传学系研究生Tapsi Kumar上周在美国癌症研究学会(AACR)的在线年会上介绍了这一成果。受新冠肺炎疫情的影响,原定于8月举办的AACR年会不再召开,而是改为两个在线年会,分别定在4月27-28日和6月22-24日。
研究人员从19名接受乳房切除术或乳房缩小整形术的女性中采集了35个乳腺样本。Kumar解释说,他们按照快速的细胞解离和分析操作,对160,000个乳腺基质细胞开展了10x Genomics单细胞RNA测序,并对89,300多个细胞进行了单核测序。
Kumar表示:“单细胞基因组学让我们能够研究每个细胞中活跃的基因,从而了解器官中存在哪些细胞,它们的状态如何,以及它们的功能是什么。”她还指出,在例假或怀孕期间以及癌症发生时,乳腺组织会发生变化。
过去,基于组织学的分析显示乳腺组织中主要有10种主要细胞类型,但Kumar指出,这些分类并没有涵盖乳腺的全部细胞和细胞状态。
通过单细胞转录组分析,研究人员此次发现了与12种非脂肪乳腺细胞相对应的表达簇。具体包括成纤维细胞和上皮细胞(正常乳腺组织中丰度最高的细胞),以及多种免疫细胞,如T细胞、B细胞、巨噬细胞和NK细胞。
Kumar指出,通过单细胞转录组分析,他们还发现了以往忽视的细胞标志物以及过去未描述过的细胞状态。例如,现有的单细胞表达数据揭示了与几个成纤维细胞群体相对应的基因特征。
这些不同的细胞状态可能源于不同分化阶段的细胞,也可能源于相同类型的细胞,但这些细胞在乳房中有着不同的行为或作用,具体取决于其位置和相互作用,她解释说。
之后,研究人员又围绕着脂肪细胞开展分析。他们从四名接受乳房缩小整形术和六名接受乳房切除术的参与者中采集了样本,并发现了至少两种不同的脂肪细胞状态以及单细胞RNA-seq实验未发现的肥大细胞。
由于脂肪细胞存在技术上的问题,研究人员最终采用单核测序对其开展分析,这导致基因的整体覆盖度有所降低。Kumar指出:“当我们获得组织并将它们解离时,脂肪细胞就像一层脂肪,而我们最终需要去除它们。因为这些细胞很大,会堵塞我们的机器。”
Kumar指出,尽管当前的分析集中在手术后几小时内处理的正常样本,但所鉴定出的细胞动态有助于未来一系列的乳腺组织研究,从正常样本到癌变样本。
“我们正在尝试了解,在没有任何肿瘤细胞存在的情况下,这些细胞是处于什么样的状态,以及它们有着什么样的行为,”她说。“这可以帮助人们研究,肿瘤细胞存在时这些细胞如何转化,以及整个微环境如何促进肿瘤发展。”
“乳腺细胞图谱的数据为研究界提供了一份宝贵的正常参照物,有助于他们了解正常的细胞类型在乳腺癌等疾病状态下如何重编程,”Kumar等作者在会议摘要中写道。(生物通 薄荷)