基于单细胞测序绘制肿瘤微环境相关细胞代谢图谱

　　肿瘤作为一个异常复杂的“生态系统”，不同类型的肿瘤细胞与非肿瘤细胞共同构成了肿瘤微环境。肿瘤存在肿瘤间异质性和肿瘤内异质性，可以说肿瘤内每种细胞都存在于不同的微环境中，每种细胞都可能有不同的代谢状态。由于异质性，肿瘤细胞会通过改变自身代谢模式（即“代谢重编程”）来适应不同的微环境，以满足其对能量等物质的特殊需求并发挥特定功能。目前，大部分人类和动物模型肿瘤代谢研究都是对体外组织培养样本的整体评估，忽略了单细胞水平遗传和环境因素的影响。

　　单细胞测序技术的兴起，为肿瘤代谢研究提供了新的技术手段。借助单细胞测序技术，科学家可以获得整个肿瘤组织中单个细胞的基因表达谱，了解不同细胞类型的代谢信息，评估肿瘤微环境的新陈代谢情况，进而研究肿瘤的发生和发展。

　　近日，来自美国杜克大学医学院的Jason W. Locasale、Ziwei Dai和Zhengtao Xiao三位科学家共同报道了肿瘤微环境代谢研究的最新成果。该研究首次在单细胞水平解析了肿瘤微环境中的细胞代谢基因表达谱，揭示了肿瘤代谢异质性在单细胞和组织水平上的显著差异，表明单细胞水平研究对深入了解肿瘤微环境代谢异质性有着关键作用。8月21日，相关研究成果发表在Nature Communications上。

　　为在单细胞水平分析代谢基因表达谱，研究团队开发了一套生物信息分析流程，可以分析单细胞的代谢基因表达和基因表达异质性，以及肿瘤细胞和相邻非肿瘤细胞的代谢活性。简单来说，研究人员是将缺失数据填补和数据归一化方法应用于基因表达检测，以弥补测序技术噪声的影响。通过聚类分析来描述单细胞的整体代谢情况，然后利用自主开发的定量指标鉴定不同细胞类型的特异代谢特征。同时，研究人员还设计了可量化肿瘤细胞和非肿瘤细胞代谢异质性的算法。

图：单细胞代谢基因表达分析流程。

　　研究人员共分析了来自两种代表性人类肿瘤的9000多个单细胞的代谢基因表达谱，包括黑色素瘤和头颈癌。为评估该研究中单个肿瘤细胞的转录组图谱是否与常用组织样本的转录组图谱一致，研究人员将测序数据与来自TCGA的RNA-seq数据进行了比较。研究发现，该单细胞RNA-seq研究中的肿瘤样本与TCGA中的肿瘤样本大致相当。与基于肿瘤组织的基因检测方法相比，单细胞水平的代谢基因检测具有更强的分辨率，对大块肿瘤组织进行检测很难捕捉单个肿瘤细胞的代谢特征。肿瘤细胞和非肿瘤细胞在单细胞水平上表现出更强的代谢异质性。

图：肿瘤中组织和单细胞RNA-seq检测基因表达的差异。

　　研究发现，黑色素瘤和头颈癌中的肿瘤细胞代谢通路都发生显著上调。其中黑色素瘤细胞有45条通路上调，癌相关成纤维细胞20条，巨噬细胞为22条，其他类型细胞都少于10条；头颈癌细胞中有56条通路上调，成纤维细胞中28条，巨噬细胞中24条，B细胞为11条，其他细胞类型都少于10条。与非肿瘤细胞相比，肿瘤细胞代谢通路的总体活性更高，更具有可塑性，更易导致肿瘤微环境中细胞的特异性代谢重编程。

图：a：定量肿瘤细胞代谢异质性的工作流程。b和c：黑色素瘤与头颈癌代谢通路的异质性分析。

　　研究分析发现，线粒体活性的变化是肿瘤细胞和非肿瘤细胞之间代谢异质性的主要原因。同时，糖酵解和氧化磷酸化的代谢活性都与单细胞水平的缺氧相关。研究人员还鉴定了不同免疫细胞和间质细胞亚型的代谢特征，并在体外培养条件下发现这些细胞表现出不同的代谢模式。

　　值得注意的是，在肿瘤微环境中，不同患者来源的肿瘤细胞拥有不同的代谢基因表达特征，但不同类型非肿瘤细胞的代谢基因表达并不受患者来源的影响，且不同细胞类型具有各自独特的基因表达特征。

　　以上研究成果突显了肿瘤微环境对不同细胞类型的代谢产生的巨大影响。利用肿瘤中单个细胞的基因表达谱，我们能够区分免疫细胞和间质细胞亚群的代谢特征，直接反映肿瘤及其微环境的代谢情况，包括许多已知和未知的细胞类型。但由于细胞类型的多样性和单细胞中的基因表达噪声，目前测序技术对单细胞的代谢表征能力仍受到一定限制。相信随着单细胞测序技术的发展和越来越多肿瘤类型和患者数据的积累，单细胞测序技术将为识别具有不同代谢表型的细胞亚群提供更高的分辨率，使在单细胞和基因组水平分析肿瘤代谢异质性成为可能，从而进一步了解肿瘤微环境在肿瘤发生发展中的作用。

　　参考资料：

　　Metabolic landscape of the tumor microenvironment at single cell resolution

　　https://www.nature.com/articles/s41467-019-11738-0