由单细胞层面探究鼻咽癌的肿瘤异质性和细胞间的互作网络( 三 )


通过对8893个髓样细胞进行聚类分析 , 共获得10和亚群 , 其中5个单核/巨噬细胞 , 三个经典DCs , 一个浆细胞样树突状细胞(pDCs) 。

由单细胞层面探究鼻咽癌的肿瘤异质性和细胞间的互作网络
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在四个树突状细胞簇中 , DC_C2_CD1C、DC_C3_LAMP3和DC_C4_JCHAIN来源于肿瘤 , 而DC_C1_FCER1A来源于PBMC 。
作者将其中高表达与成熟相关的特征基因(LAMP3、MARCKSL1、IDO1、UBD)、激活相关的特征基因(CD80、CD40)和迁移(CCR7、FSCN1、SLCO5A1)的DC_C3_LAMP3拿出来进行了单独的讨论 。 进一步发现 ,DC_C3_LAMP3高表达多个趋化因子配体(CCL17、CCL19和CCL22) , 由此推断可以招募表达相关受体的免疫细胞 , 根据这些特征 , 作者定义DC_C3_LAMP3为之前报道过在肿瘤中广泛存在的LAMP3+ DCs 。

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通过GO和KEGG富集分析发现 , DC_C3_LAMP3在细胞凋亡、NF-κB和MAPK信号途径以及骨髓样细胞分化等途径均有所上调 。

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通过拟时序分析发现DC_C1_FCER1A可以发展形成DC_C2_CD1C和DC_C3_LAMP3 , 其中DC_C3_LAMP3处在终末 , 说明其处最成熟的分化完全状态 。 联合转录因子分析 , 作者构建了鼻咽癌病人外周血与肿瘤微环境之间树突状细胞的迁移、分化和转录因子调控网络 , 发现了KDM2B、KLF6、NFKB1、TRAFD1、HMGN3和JUN等转录因子对促进LAMP3+树突状细胞的成熟 , 降低抗原呈递能力和增强免疫调节能力相当重要 。 通过靶向这些转录因子可能会使LAMP3+树突状细胞重塑为正常的抗原呈递表型 , 从而使LAMP3+树突状细胞在鼻咽癌患者体内重新发挥激活免疫的功能 。

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不同EBV感染状态的恶性细胞的异质性(恶性上皮细胞的亚群分析)
作者使用infercnv通过对比正常上皮细胞来检测肿瘤细胞中发生拷贝数变异的上皮细胞(恶性上皮细胞) 。

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由于EBV是导致NPC恶性转换与肿瘤发生的一个已知因素 , 作者根据EBV分子((LMP-1/BNLF2a/b, RPMS1/A73, LMP-2A/B, BNRF1)的表达与否将这些恶性细胞分为EBV+(EP_C1_LMP1) and EBV? (EP_C2_EPCAM) 。 作者观察到 , 与EP_C2_EPCAM细胞相比 , EP_C1_LMP1中涉及NF-κB和Notch通路的主要基因和CX3CL1在内的趋化因子都高表达 , 并且外周血多种免疫细胞都高表达了CX3CL1的受体CX3CR1 。 进一步作者使用信号通路富集分析表明 , EP_C1_LMP1富集在细胞因子介导、调节细胞死亡、细胞凋亡和癌症相关途径 。

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接下来作者使用常规的分群将这些细胞分成了五个亚群 , 并且使用了GSVA来计算每个细胞的通路评分 。 然后通过差异分析找到每个亚群中的差异通路 。 这也是可以说明细胞间的异质性的一种方法 。

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NPC中不同细胞间的通讯
既然上面作者在多个亚群分析里面都或多或少的提了配受体基因的高表达 , 所以在这一part , 作者就详细讨论了细胞亚群之间的配受体通讯 。 作者使用了CellPhoneDB进行了统计分析 。 接下来就是详细的描述这些通讯关系了 , 比如作者观察到DC_C3_LAMP3细胞、Treg细胞和耗竭CD8T细胞(CD8_C11_PDCD1)通过抑制性、共刺激分子或趋化因子之间的密集细胞相互作用 , 再比如DC_C3_LAMP3细胞亚群可以通过CCL17-CCR4和CCL22-CCR4与PBMC中的Treg_C1_SELL细胞相互作用 , CCR4通过将Treg细胞招募到肿瘤组织 。 Treg_C4_TNFRSF4细胞的CTLA4、ENTPD1和CSF1表达很高 , 这表明DC_C3_LAMP3细胞上的配体受体与CD80/CD86、ADORA2A和SIRPA结合 , 可以说明 Treg_C4_TNFRSF4和DC_C3_LAMP3细胞之间有潜在的相互作用 。 总而言之 , 根据细胞间通讯可以得到很多有用的信息的 , 对于了解不同细胞亚群间的互作网络是十分有帮助的 。

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总 结
通过对NPC队列进行单细胞免疫组测序 , 基于细胞亚群的再分群 , 然后对逐个细胞亚群细致的描述与挖掘 , 结合不同的分析手段(拟时序、GSVA、差异分析、细胞通讯分析)与TCR信息共同验证结论 , 鉴定了对鼻咽癌肿瘤发生过程中重要的细胞亚群和分子、CDR3序列 , 把对于鼻咽癌肿瘤的研究推向了更加精细的单细胞层面 。

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