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肝臟是結直腸癌最常見的轉移部位，結直腸癌肝轉移會修飾肝臟的微環境，從而提供有利于結直腸癌細胞生長的生態位。小編今天給大家分享的今年1月發表在Clin. Cancer Res.（IF:13.801）雜志上的文章就使用單細胞數據對結直腸癌肝轉移進行了研究。該文章對結直腸癌肝轉移的腫瘤微環境(TME)變化進行了詳細刻畫，并識別了巨噬細胞與成纖維細胞互作形成的免疫抑制空間網絡。

Colorectal Cancer Metastases in the Liver Establish Immunosuppressive Spatial Networking between Tumor-Associated SPP1₊ Macrophages and Fibroblasts

結直腸癌肝轉移中建立SPP1⁺腫瘤相關巨噬細胞和成纖維細胞間的免疫抑制空間網絡

一．研究背景

研究發現近50%的結直腸癌患者都會發生轉移，其中最常見的轉移部位是肝臟，結直腸癌肝轉移也是導致患者死亡的主要原因。此外，結直腸癌肝轉移會涉及到一系列細胞過程，同時肝臟微環境中的各種細胞也會發生改變來適應外來的結腸癌細胞，這些肝臟特異性的變化能夠促進轉移結直腸癌的生長，并抑制患者的免疫應答。

二．文章摘要

研究使用單細胞RNA測序(scRNA-seq)對微衛星穩定(MSS)的結直腸癌轉移(mCRC)到肝臟的樣本、配對的正常肝組織及外周血單核細胞(PBMCs)進行了一系列分析。此外，研究使用多重空間成像和組織去卷積對結果進行了驗證。最終研究識別出結直腸癌肝轉移腫瘤微環境(TME)特異的具有代謝改變及泡沫樣特征的SPP1⁺巨噬細胞，研究也發現該類巨噬細胞能夠和成纖維細胞互作，從而相互影響其基因表達。此外，研究也觀察到該TME中成纖維細胞比例的增加與患者的不良預后相關。

三．文章的主要內容及結果

1. 結直腸癌肝轉移的TME特征

研究首先對結直腸癌肝轉移的腫瘤微環境進行了介紹。研究基于三種方法來刻畫結直腸癌轉移TME的特征(圖1A)，其中所有腫瘤均為MSS，并對mCRC組織、匹配的正常肝臟及PBMCs樣本進行了scRNA-seq分析(表1)。研究共測序了轉移病灶的44522個細胞，其中包括22718個正常肝臟細胞、14848個mCRC細胞和6970個PBMCs。接著研究在對數據進行質控后進行了聚類，結果觀察到大多數細胞亞群都包括不同的樣本(圖1B)。研究進一步根據特定的標記基因進行了細胞注釋，識別出了正常肝細胞、膽管細胞、上皮細胞、內皮細胞、成纖維細胞、髓系細胞、T細胞、NK細胞和B細胞(圖1C-D)，并對這些細胞的數量和比例進行了分析(圖1E)。

2. mCRC、正常肝臟和PBMCs中的髓系細胞

這一部分研究對不同樣本中的髓系細胞進行了進一步分析。研究首先對髓系細胞進行了重聚類(圖2A和B)，結果觀察到mCRC樣本中的巨噬細胞與匹配的正常肝組織和外周血單核細胞分離，其中簇1和3為mCRC巨噬細胞(圖2A和B)。接下來研究識別了髓系亞群的標記基因(圖2C)，觀察到SPP1主要在簇1和簇3中表達。此外，研究比較了轉移性巨噬細胞與正常肝組織中巨噬細胞的基因表達(圖2D)，結果發現SPP1⁺腫瘤相關巨噬細胞中APOC1、APOE、TREM2和CTSB等基因表達水平升高，其中包括炎癥纖維化和脂質代謝相關的基因，接著研究對轉移TME特異巨噬細胞的差異表達基因進行了富集分析(圖2E)，研究也觀察到mCRC巨噬細胞顯著富集了泡沫型巨噬細胞和肝硬化瘢痕相關巨噬細胞的特征基因(圖2F)。

3. 肝臟轉移微環境中的基質細胞

接著研究對結直腸癌肝轉移微環境中的基質細胞進行了分析。研究首先對基質細胞進行了重聚類，結果觀察的mCRC的基質細胞與正常肝臟的基質細胞分離(圖3A)，這些基質細胞主要為成纖維細胞、內皮細胞和肝星狀細胞(HSC;圖3 B)，其中mCRC相關的成纖維細胞(CAF)主要位于簇1和4(圖3B和C)。研究發現簇1細胞中POSTN、FN1、MGP等基因表達升高(圖3D)。接下來，研究發現CAF與細胞外基質(ECM)的結構及分泌相關(圖3E)。

4. 巨噬細胞和CAFs的相互作用網絡

研究在這一部分詳細分析了巨噬細胞和CAFs的互作網絡。研究首先使用NicheNet算法識別了mCRC CAFs中基質相關基因表達相關的配體(圖4A)。接下來，研究分析了能夠導致巨噬細胞狀態重編程并顯示出炎性纖維化和脂質代謝特征的配體(圖4B)，這些配體可以靶向巨噬細胞并調節SPP1、FN1和APOE的表達。這些結果表明來自CAFs的配體可能通過配體-受體相互作用來重編程mCRC巨噬細胞。

5. 肝臟中mCRC TME的空間特征

這一部分研究對肝臟中mCRC TME的空間特征進行了分析。研究首先使用CODEX成像技術在單細胞分辨率下識別細胞類型(圖5A)。經過圖像處理，共識別出來自15個mCRC的330893個細胞。接著對這些細胞聚類后研究觀察到細胞群來自不同腫瘤，表明充分消除了批次效應(圖5B)。接下來研究根據抗體染色模式，識別了腫瘤上皮細胞、CAFs、巨噬細胞、內皮細胞、CD4 T細胞、CD8 T細胞和Tregs，并通過比較相應的圖像驗證了這些細胞類型(圖5C和D)，研究觀察到不同細胞類型在mCRC中的比例不同(圖5E)。研究進一步觀察到與其他細胞類型相比，TME巨噬細胞高表達LGALS3(圖5F和圖G)，CAFs高表達COL4A1(圖5F)。此外，作者研究了巨噬細胞和CAFs之間的空間鄰近性，結果在9個mCRC樣本中檢測到CAFs和巨噬細胞之間顯著的空間鄰近性。

6. mCRC獨立數據集中CAFs對臨床結局的影響

最后一部分研究在一個獨立數據集中對CAFs的預后作用進行了分析。研究對從肝臟切除的93個mCRC的基因表達數據進行了分析，首先使用去卷積方法CIBERSORTx來推斷該數據集中的細胞浸潤，結果根據從腫瘤特異細胞識別的每個細胞亞群的基因特征(圖6A)，推斷出了腫瘤上皮細胞、TME特異性CAFs、SPP1⁺巨噬細胞、DCs、內皮細胞、CD8 T細胞、CD4 T細胞、Treg細胞、NK細胞、B細胞和漿細胞的豐度。接著研究評估了細胞豐度對預后的影響，結果發現CAFs的比例升高與較差的臨床結局相關(圖6 B)。

到這里這篇文章的主要內容就介紹完了。文章使用單細胞數據對結直腸癌肝轉移中的腫瘤微環境進行了全面分析，并識別出巨噬細胞與成纖維細胞形成的特異的免疫抑制空間網絡。小編認為文章的亮點在于識別出了TMF特異的細胞亞群及其互作網絡，并使用空間圖像數據及組織數據對結果進行了驗證，有理有據，邏輯清晰，這值得小伙伴們參考學習。