Nature Communications - 空间转录组学揭示了弥漫性大B细胞淋巴瘤中巨噬细胞的异质性和预后价值
文章题目：Spatially-resolved transcriptomics reveal macrophage heterogeneity and prognostic significance in diffuse large B-cell lymphoma
中文题目：空间转录组学揭示了弥漫性大B细胞淋巴瘤中巨噬细胞的异质性和预后价值
发表时间：2024.03.08
期刊名称：Nature Communications
影响因子：16.661
实验平台：DSP
DOI：10.1038/s41467-024-46220-z
01 研究背景
弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是成人非霍奇金淋巴瘤中最常见的类型。尽管R-CHOP治疗对其有潜在疗效，但约30%-40%的病例在初次治疗后会复发，因此了解其复发机制至关重要。为此，本研究采用数字空间图谱（DSP）技术，对DLBCL和反应性淋巴组织（RLT）中的相关巨噬细胞（TAMs）进行检测，分析了CD68标记的巨噬细胞的转录组图谱，从而揭示了这些细胞的空间特征，并探索了它们与DLBCL临床/生物学特征的关系。
02 技术路线
03 研究结果
1. 数字空间分析技术（DSP）在淋巴组织微区域中揭示出不同细胞的特征
研究使用了GeoMx® DSP WTA检测方法对巨噬细胞、T细胞和B细胞的进行了转录组表达分析。通过对形态标记物CD68、CD3和CD20（分别指示巨噬细胞、T细胞和B细胞）进行免疫荧光染色，获得目的细胞区域。还通过与公开的单细胞RNA测序数据进行交叉验证，证实了DSP数据与单细胞数据的一致性。研究表明，基于形态标记物的区域准确地捕捉了感兴趣的细胞类型，从而反映了原生组织环境中的巨噬细胞、T细胞和B细胞的转录组特征。此外，通过与先前已发表的数据进行比较，研究还验证了DSP实验的稳健性，确认其对淋巴组织中光区和暗区之间的差异表达基因的准确覆盖。
Fig.1 | DSP从淋巴组织微区的不同细胞类型的特征。
2. 反应性淋巴组织RLT内不同分区巨噬细胞的基因表达模式
研究旨在探究CD68+巨噬细胞在反应性淋巴组织的不同空间区域内的转录组差异。通过差异基因（DEG）分析，发现在生发中心（GC）和间质区（IF）的巨噬细胞中分别有997和755个基因表达上调。研究还发现GC巨噬细胞中富集了与细胞增殖和代谢相关的通路，如E2F靶标、MYC靶标和氧化磷酸化通路，而IF中富集了与免疫应答相关的通路，如γ干扰素应答和TNF-α/NF-κB通路。此外，IF中的巨噬细胞表现出S100A家族成员上调，这些成员是调节巨噬细胞生物学的损伤相关分子。GC由两个功能上不同的区域组成：暗区（DZ）和光区（LZ）。研究还比较了生发中心的LZ和DZ中的巨噬细胞的DEG，发现存在显著的基因表达差异。根据不同空间位置的巨噬细胞之间的比较，研究得到了巨噬细胞的特征标志物（MacroSigs）--MacroSig1 (GC), MacroSig2 (IF), MacroSig3(LZ), and MacroSig4 (DZ)，并发现这些特征标志物在单细胞RNA测序生成的已知巨噬细胞亚群上有映射。此外，MacroSigs还表明可能存在着淋巴组织中尚未知的巨噬细胞亚型。
Fig.2|不同的空间位置区分巨噬细胞的独特基因表达模式
Table1 |基于生物学/临床特征的六种不同MacroSigs
3. 反应性和恶性淋巴组织中巨噬细胞的不同转录组学特征
首先，研究比较了来自反应性淋巴组织生发中心（GC）区域的巨噬细胞与来自DLBCL样本的巨噬细胞的基因表达。通过差异表达基因分析，发现在RLT的GC和DLBCL巨噬细胞中分别有895和468个独特的基因被上调表达。这些DEG被称为MacroSig5（RLT）和MacroSig6（DLBCL）。在DLBCL巨噬细胞中，观察到了CD163（一种促肿瘤巨噬细胞标记物）以及补体模式识别成分（C1QA、C1QB和C1QC）的显著上调表达。DLBCLMacroSig中富集的通路主要与免疫反应有关，例如干扰素反应和补体通路。通过MoMac-VERSE分析，发现MacroSig6（DLBCL）与IL4I1+巨噬细胞亚群有重叠，这是一种在各种癌症类型中具有免疫抑制功能的巨噬细胞亚群。这些发现提示IL4I1+巨噬细胞在DLBCL发病机制中可能起到潜在作用，并提供了探索这些细胞靶向治疗的可能性。
Fig.3|反应性和恶性淋巴组织之间巨噬细胞的不同转录组学图谱
4. 基于空间的MacroSig与COO DLBCL相关
DLBCL患者可根据B细胞起源（COO）基因表达谱进行亚型分型。因此，研究探究了基于空间的MacroSigs是否与这些亚型分类相关。通过分析MacroSigs在DLBCL患者中的富集情况，发现MacroSig1（GC）在生发中心B细胞型（GCB）DLBCL中富集，MacroSig2（IF）在未分类（UNC）DLBCL中富集，而MacroSig6（DLBCL）在活化B细胞型（ABC）DLBCL中富集。然而，MacroSig3（LZ）和MacroSig4（DZ）在任何COO类别中并未明显富集。进一步的分析表明， MacroSigs在DLBCL单细胞RNA测序数据中富集于单核细胞-巨噬细胞群体。然而，MacroSigs与特定的DLBCL遗传亚型或TME类别并没有一致的富集。因此，这些结果表明，肿瘤相关巨噬细胞浸润可能在遗传和TME中的机制是一致的。
Fig.4 |基于空间的MacroSig与COO DLBCL子类相关
5. 基于空间的MacroSig在DLBCL中与患者的生存率相关
通过对以上提到的八个临床注释的DLBCL数据集（n = 4594，8个数据集）进行评估，发现富集MacroSig6（DLBCL）的病例的总生存期（OS）与富集MacroSig5（RLT）的病例相比较短。这一结果在六个数据集中得到了证实。MacroSig5（RLT）富集的患者具有较少免疫抑制性肿瘤微环境（TME）和较少肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）。此外，发现MacroSig4（DZ）富集的DLBCL患者与MacroSig3（LZ）富集的患者相比，生存期明显较短。多变量分析结果表明，MacroSig4（DZ）仍然是DLBCL患者生存的独立预后因素。这表明，MacroSig4（DZ）在DLBCL患者的生存中具有预后意义，与临床高危因素无关。
Fig.5|DLBCL数据集中患者生存率与MacroSig5/6（RLT/DLBCL）相关
Fig.6|DLBCL数据集中患者生存率与MacroSig3/4（LZ/DZ）相关
6. DLBCL暗区的MacroSig评估
研究发现B细胞暗区生物学的基因表达特征在DLBCL中具有预后意义，并且与分子高级别和双击类特征重叠。通过评估从DSP实验中获取的B细胞暗区的数据特征，发现其具有预后意义，但与DZ-MacroSigs的一致性较差。此外，发现只有少数基因在B细胞衍生的LZ-和DZ-签名之间共享有，表明DLBCL携带这些不同暗区生物学特征的病例具有不良结果，但可能通过不同的生物学机制。研究进一步验证了DZ标记，并发现C1Q表达的巨噬细胞在DLBCL中的暗区中富集，与DLBCL患者的预后相关。这些发现强调了暗区生物学在DLBCL预后中的重要性。
Fig.7 | DLBCL中暗区MacroSig标志基因C1Q的预后评估
04 主要结论
这项研究利用DSP技术分析了反应性淋巴组织（RLT）和弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）中巨噬细胞的基因表达特征。研究揭示了RLT内不同空间位置（亮区/暗区、生发中心/滤泡间）和疾病状态（RLTs/DLBCL）之间的转录组学差异，并据此生成了六个基于空间的巨噬细胞特征（MacroSig）。此外，研究发现特定的MacroSig与DLBCL的起源细胞亚型和总生存率相关联。总体而言，该研究为RLT和DLBCL中巨噬细胞的空间转录组学特征提供了重要见解，并展示了这些特征在生物学和临床方面的意义。这些发现有望补充现有的DLBCL亚类分类，并为进一步研究淋巴生物学和疾病的生物学和临床相关性提供了框架。
