Cell文章：空间多组学技术助力胶质瘤细胞的空间构成解析

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文章题目：Integrative spatial analysis reveals a multi-layered organization of glioblastoma

发表时间：2024.05

期刊名称：Cell

影响因子：45.5

实验平台：10x 单细胞测序；10x visium空间转录组技术；Akoya CODEX空间蛋白技术

DOI：https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.03.029

研究概述

单细胞测序数据分析确定胶质瘤的细胞类型组成

· 单细胞技术平台及样本选择：

10x 单细胞测序技术：胶质瘤数据集（n=28）

研究者首先通过单细胞测序数据，确定胶质瘤的细胞类型组成。在之前的工作中，已经定义了IDH野生型GBM癌细胞及免疫细胞主要状态:神经祖细胞样 (neural progenitor-like，NPC)、少突胶质细胞祖细胞样 (oligo- dendrocyte progenitor-like，OPC)、星形胶质细胞样 (astrocyte-like，AC) 、间充质样细胞样(mesenchymal-like，MES)、三种主要的恶性细胞状态以及胶质瘤亚型中的核心免疫细胞。

接下来，进一步通过空间转录组技术（10x Visium）和空间蛋白技术（Akoya CODEX）确定神经胶质瘤微环境中这些已定义的细胞成分的空间分布。

空间多组学技术（RNA+蛋白）揭示GBM中细胞空间分布特征

· 空间平台及样本选择：

10x Visium：19个胶质瘤样本（GBM+IDHm）进行空间转录组学分析；

Akoya CODEX：对12个GBM样本进行空间蛋白质组学分析；

Visium数据集：已发表的13个高级别胶质母细胞瘤（GBM）数据集。

Fig 1 空间多组学空间平台及样本选择

研究内容

通过整合空间转录组及空间蛋白数据，研究者发现胶质瘤由小的局部环境组成，每个环境通常富含一种主要的细胞状态。其次，胶质瘤中细胞分布存在有序结构化和无序化的两种分布形式，并与缺氧水平的增强或减弱相吻合。有序结构化分布区域，特定的“状态配对”在多个尺度上处于优先接近状态，通过这些细胞配对的相互作用，共同搭建了一套五层空间结构（缺氧/坏死生态位；缺氧邻近层；血管生成免疫中枢层；神经发育/GBM层；正常脑细胞层），并与缺氧密切相关。远离缺氧/坏死灶的肿瘤区域空间结构较为无序，例如早期IDH突变胶质瘤并未出现缺氧状态，细胞空间分布呈现出较无序状态。

综上所述，本研究为胶质瘤细胞的空间分布形式提供了新的框架，并强调缺氧是这一框架的长期和核心的驱动因素。