Progreso de la investigación ｜ Cuando el cáncer de mama se encuentra con la tecnología de secuenciación unicelular (Parte 1)
1. Selección de la muestra
Se identificaron veintiséis cánceres de mama primarios (11 ER+, 5 HER2+, 10 TB2+ y 1 TB2+). sc RNA-seq se realizó en HER2+ y 10 TNBC); la secuenciación espacial del transcriptoma se realizó en 6 cánceres de mama (2 ER+, 4 TNBC) se realizó secuenciación CITE-seq; .
2. Subtipos de tumores
ER+, HER2+ y TNBC.
3. Ideas de investigación
4. Conclusiones principales
Este artículo combina la secuenciación de ARN unicelular y la secuenciación espacial del transcriptoma para construir la base de datos sobre cáncer de mama más completa para fecha El mapeo espacial y unicelular, y el desarrollo de un método de clasificación de subtipos intrínsecos (SCSubtype) compatible con sc RNA-seq, revelaron la heterogeneidad celular de los tumores recurrentes. El inmunofenotipado mediante CITE-seq proporciona firmas inmunes de alta resolución y descubre nuevas poblaciones de macrófagos PD-L1/PD-L2+ asociadas con resultados clínicos. Análisis de deconvolución de una gran cohorte de cáncer de mama utilizando características unicelulares y clasificándolas en nueve "ecotipos", que diferían según el subtipo clínico, el subtipo SCSubtipo y el tipo de célula de las muestras tumorales. También existen diferencias significativas en el pronóstico entre los diferentes ecotipos. Este estudio proporciona un mapa espacial y unicelular completo de la estructura celular del cáncer de mama, lo que ayuda a comprender la heterogeneidad del tumor y promover el progreso del tratamiento personalizado del cáncer de mama.
1. Selección de muestras
Se analizaron muestras de tumores de 8 pacientes femeninas con cáncer de mama primario y muestras pareadas de sangre, mama y ganglios linfáticos normales mediante células CD45+ de clasificación por fluorescencia por citometría de flujo (FACS). se clasificaron para sc RNA-seq; otros 3 tejidos de cáncer de mama (BC9-11) se usaron para sc TCR-seq y 5' sc RNA-seq.
2. Tipo de subtipo de tumor
Incluye tumores que expresan el receptor de estrógeno (ER+), tumores que expresan el receptor de progesterona (PR+), tumores que expresan el receptor 2 del factor de crecimiento epidérmico humano (Her2+) y tumores triple negativos (TNBC), ninguno de los tres se expresa.
3. Ideas de investigación
4. Hallazgos principales
Se utilizó el transcriptoma unicelular para describir ampliamente la heterogeneidad de las células inmunes en los tejidos del cáncer de mama y determinar A variedad de tipos de células inmunitarias, incluidos monocitos, macrófagos, mastocitos, células T, células B, células dendríticas y neutrófilos. Mediante el desglose de subpoblaciones, *** identificó 83 poblaciones distintas de células inmunitarias, incluidas 38 poblaciones de células T, 27 poblaciones de células de linaje mieloide, 9 poblaciones de células B y 9 poblaciones de células asesinas naturales. En comparación con el tejido mamario normal, las poblaciones de células presentes sólo en los tumores contenían 14 poblaciones de células mieloides y 17 poblaciones de células T (aproximadamente el doble del número de poblaciones de células observadas en el tejido normal). El estudio de las trayectorias de diferenciación de las células T revela cambios continuos en el estado de las células T, lo que cambia la noción clásica de que el microambiente tumoral está moldeado por estados previamente discretos de menor diferenciación o activación. El análisis conjunto de los conjuntos de datos sc RNA-seq y sc TCR-seq en este estudio ayudará a comprender mejor los mecanismos funcionales subyacentes mediante los cuales las células inmunitarias promueven e inhiben la progresión tumoral.
1. Selección de muestras
Se seleccionaron subtipos de cáncer de mama normal, tejido precanceroso BRCA1 +/- y principales de cáncer de mama de 69 muestras de tejido quirúrgico diferentes de ***55 pacientes. TNBC, ER+, HER2+, cáncer de mama masculino), tumores pareados y ganglios linfáticos (LN) afectados.
2. Subtipos de tumores
ER+, HER2+ y TNBC.
3. Ideas de investigación
4. Conclusiones principales
Este estudio proporciona el mapa de ARN unicelular más completo del tejido mamario humano hasta la fecha, proporcionando a los científicos una mejor comprensión de los diferentes tipos de células proporciona un marco. Además, los investigadores también estudiaron las características biológicas de varios subgrupos según los diferentes subgrupos. Por ejemplo, encontraron que la transición premenopáusica a posmenopáusica se asoció con cambios significativos en el mesénquima, con reducciones en PDGFRb y genes relacionados con la matriz en los fibroblastos; La progresión de lesiones precancerosas hacia tumores se asocia con una mayor infiltración inmune en los portadores de la mutación BRCA1; el epitelio tumoral muestra una diversidad similar en diferentes subtipos de cáncer de mama... Las células T de memoria residente en tejido (TRM) son evidentes en los tumores TNBC y HER2+, pero no en los tumores. tumores ER+; la población de células CD8+ es mayor en los tumores TNBC y las células T CD8+ están reducidas en los tumores ER+, lo que sugiere un patrón diferente de regulación inmune en comparación con los tumores TNBC y HER2+; los macrófagos circulantes asociados a tumores (TAM) están activos en los tumores ER+; en pacientes con tumores ER+, la selección clonal y la migración a gran escala son responsables de la metástasis en los ganglios linfáticos, etc. Nuestros hallazgos son importantes para comprender cómo se desarrolla el cáncer de mama y cómo las células del entorno contribuyen a su desarrollo, propagación y respuesta al tratamiento.
Para muestras altamente heterogéneas, como tejido tumoral, la tecnología tradicional de secuenciación de alto rendimiento solo puede proporcionar el nivel de transcripción promedio de todas las células de la muestra, mientras que el transcriptoma unicelular supera la tecnología tradicional de secuenciación de gran capacidad. logra el propósito de investigación de analizar el estado y la función de la expresión genética a nivel de una sola célula, y es particularmente adecuado para analizar la composición de múltiples células, estudiar las funciones de células complejas, rastrear el proceso de desarrollo de las células y explorar las interacciones entre las células. Es particularmente adecuado para analizar la composición de múltiples células, estudiar las funciones de células complejas, rastrear el desarrollo celular y estudiar las interacciones entre células. El artículo mencionado anteriormente utiliza tecnología de secuenciación unicelular para analizar la compleja composición celular del cáncer de mama altamente heterogéneo y explora en profundidad la heterogeneidad y los diferentes significados histológicos del microambiente tumoral, resolviendo así el problema de la heterogeneidad del tumor y proporcionando una base para futuras investigaciones. Elucidación de los tumores. El origen y desarrollo, metástasis y resistencia al tratamiento.
Referencias
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