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学术动态 | 空间转录组学数据分析方法及其在皮肤病研究中的应用案例(下)

组织和单个细胞的转录组图谱有助于在不同的生物学背景下了解基因表达的变化。然而,在组织均质或分离过程中,空间信息往往会丢失。转录组分析的最新进展保留了RNA分子的原位空间背景,并共同构成了一组称为空间转录组学(ST)的技术,使细胞类型及其相关基因表达在完整组织中得以定位。
 
上期为大家带来了这一篇研究论文中对于空间转录组学数据分析方法的总结。 本期推送继续带领大家一起来看看这篇文章当中所提到的空间转录组学在皮肤病研究案例。

 

1  空间转录组学在皮肤科研究中的应用

 

鉴于正常和患病皮肤中存在的细胞类型多样性,ST有望成为分析这些不同细胞之间关系的有力工具。ST在皮肤癌和传染性皮肤病的免疫反应研究领域发挥巨大价值。在这些环境中阐明配体-受体和CCI为生物标记物的发现和治疗提供了可能。到目前为止,ISC技术已经成为皮肤研究中最常用的工具。

 

案例一

 

在黑色素瘤研究方面,ST(特别是ISC)被用于研究III期皮肤黑色素瘤淋巴结转移的空间异质性。研究从四例患者的淋巴结活检中获得了2200个空间转录组,并使用PCA和因子分析来显示患者之间空间表达模式的显著肿瘤间异质性。在一个单独的活检组织中,研究观察到不同的表达谱重叠区域,这些区域要么靠近肿瘤细胞,要么远离肿瘤细胞,这表明肿瘤细胞可能对免疫成分产生影响(图1)。此外,这是ISC技术首次应用于皮肤病。

 

图1 黑色素瘤淋巴结活检的ISC。左:H&E染色,病理注释和聚集。淋巴组织有两个亚群。右图:选择的高表达和可变基因的空间热图。

 

案例二

 

另一组利用ST解剖皮肤鳞状细胞癌(cSCC)的肿瘤微环境。他们将ST(ISC,包括Visium)和scRNA-seq结合在一组常见的患者肿瘤样本上,以确定cSCC肿瘤和间质细胞群及其所处的空间壁龛(图2)。研究进一步绘制了可能在肿瘤前沿运作的配体-受体网络。这种多模式方法发现了一个肿瘤特异性角质形成细胞(TSK)群体,以异质性的方式定位在肿瘤的前沿,周围环绕着一个纤维血管生态位,并确定了最有可能参与TSK、癌症相关成纤维细胞和内皮细胞之间串扰的配体-受体对。scRNA-seq数据与ISC数据的整合对于确定特定配体-受体对的优先级至关重要,其中一些通过体内CRISPR筛查进一步进行功能评估,该筛查确定了TSK和其他肿瘤亚群中富集的致瘤基因。

 

图2 左:SCC中ISC斑点的H&E染色和聚集。右图:根据每个聚类的scRNA-seq数据(sc TSK分数)得出的单个spot的TSK分数的小提琴图。每个样本中的一个空间聚类显示了最高的sc TSK分数(虚线框),突出显示了该亚群体所占据的区域。

 

案例三

 

ST最近也被用来了解与麻风病相关的免疫反应。麻风的组织学特征是肉芽肿、髓样细胞和淋巴细胞的组织结构包围并杀死致病的麻风分枝杆菌病原体,并穿越临床从局限性(结核样麻风病,T-lep)到播散性(麻风病性麻风病,L-lep)疾病的范围。最近的一项研究检查了从L-lep、T-lep和逆转反应(RRs)中获得的患者样本,在此期间,患者通过化疗或自发地从L-lep转变为类似T-lep的病变(图3)。利用scRNA-seq和Visium,研究发现至少有两个巨噬细胞亚群占据了RR肉芽肿的中心区域,被外套膜周围的T细胞和树突状细胞包围。多种细胞类型似乎有助于RR的抗菌反应,其由淋巴细胞(T辅助型17(TH17)和细胞毒性T细胞)和树突状细胞(包括朗格汉斯细胞)分别产生的IFN-g和IL-1b驱动。因此,ISC能够重建麻风病肉芽肿内部结构的空间精确地图,从而能够更深入地分析与这种特定皮肤病相关的免疫反应的影响因素。

 

图3 麻风肉芽肿结构与抗菌生态系统。上图:T-lep活检的H&E染色;下图:细胞类型组成图显示肉芽肿中心的MLs,而TCs和FBs位于周围。

 

案例四

 

尽管前面提到的几项研究在匹配的组织上使用了scRNA-seq和ISC的组合,但还可以整合其他的分子和基因组分析,以产生进一步的见解。最近的一项研究将ISC与谱系追踪、批量RNA序列和转座可获得染色质测序(ATAC-seq)相结合,对皮肤创伤愈合小鼠模型中的创伤相关成纤维细胞群进行了表征。研究确定了成纤维细胞激活的应答者、机械纤维、增殖者和再变性者的四个亚群,并在创伤后的两周内,通过在不同时间点应用Visium将其定位在伤口内。将单细胞基因组学数据与Visium数据相结合,可以通过愈合伤口内的空间和时间推断成纤维细胞内染色质可及性的变化,为炎症、增殖和重塑这三个经典伤口愈合阶段提供更深入的分辨率和细微差别。值得注意的是,Visium还发现了愈合1周后伤口中心的巨噬细胞,突出了从与ISC相关的无偏转录捕获中获得的额外见解。因此,ISC与scRNA-seq或其他分析的整合可以弥补目前ISC有限的捕获效率,并有助于对协调的多细胞和多状态过程(如皮肤创伤修复)进行详细的时空表征。
 

总结

ST可以提供一种高维和高分辨率的方法来研究原位组织动力学。每种ST技术在可访问性、转录组覆盖率和深度、视野和空间分辨率方面都有各自的侧重点,如Visium工作流程中的H&E染色,利用深度学习方法整合细胞密度或形态等信息的努力不断涌现。这些方法可能有助于克服当前的标准化挑战,并从这些数据中提取更多的见解。尽管目前的ST技术存在缺陷,但通过阐明皮肤内稳态和疾病中存在的各种细胞类型的组织,并帮助描述CCI,我们可以展望其在皮肤病研究中的广泛用途。

 

参考文献:

[1]   Piñeiro AJ, Houser AE, Ji AL.Research Techniques Made Simple: Spatial Transcriptomics. J Invest Dermatol.2022;142(4):993-1001.e1. doi:10.1016/j.jid.2021.12.014

[2]   Thrane K, Eriksson H, MaaskolaJ, Hansson J, Lundeberg J. Spatially Resolved Transcriptomics Enables Dissectionof Genetic Heterogeneity in Stage III Cutaneous Malignant Melanoma. Cancer Res.2018;78(20):5970-5979. doi:10.1158/0008-5472.CAN-18-0747

[3]   Ji AL, Rubin AJ, Thrane K,Jiang S, Reynolds DL, Meyers RM, et al. Multimodal analysis of composition andspatial architecture in human squamous cell carcinoma [published correctionappears in Cell 2020;182:1661e2]. Cell 2020;182:497e514.e22.

[4]   Ma F, Hughes TK, Teles RMB, etal. The cellular architecture of the antimicrobial response network in humanleprosy granulomas. Nat Immunol. 2021;22(7):839-850.doi:10.1038/s41590-021-00956-8

[5]   Foster DS, Januszyk M, Yost KE,et al. Integrated spatial multiomics reveals fibroblast fate during tissuerepair. Proc Natl Acad Sci U S A. 2021;118(41):e2110025118.doi:10.1073/pnas.2110025118

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