(2019年3月份)第12周(总第60周 )- 10个单细胞转录组数据探索免疫治疗机理

发表在2018年9月的NC, 文章是:Acquired cancer resistance to combination immunotherapy from transcriptional loss of class I HLA 两例免疫治疗患者,在一位患者身上发现了规律,在另一位患者身上得到了证实。取患者血液和肿瘤,做免疫组化、分选、exome-seq、single cell RNA-seq、qPCR。
两个病人分别是:

  • The primary patient (2586-4) received hypofractionated radiation for HLA upregulation to some but not all disease sites:
  • The second validation patient (9245-3) is a 59-year-old man with metastatic MCC that had initially presented as stage IIIB disease, now metastatic at multiple sites.
    有4个时间节点非常重要:
  • pre-treatment
  • early post treatment day+27,
  • responding post treatment day + 37
  • relapse/acquired resistance post treatment day + 614
    如下所示:
    image-20190407182124215
    最重要的应该是10个单细胞转录组样本的数据分析部分。
    关于 Merkel cell carcinoma (MCC) ,本研究的两个病人都是转移性梅克尔细胞癌(Merkel cell carcinoma,MCC)患者,Merkel细胞癌(MCC)是一种罕见但极具侵袭性的癌症,据估计,疾病相关死亡率高达46%。研究已证实,MCC是一种免疫反应性疾病,免疫检查点抑制剂的问世改变了晚期MCC患者的治疗现状。所以本研究价值非常大。

    单细胞转录组测序数据

    首先是:Gene expression analysis: discovery patient tumor,用的是 10x genomics 3’ Chromium expression assay
    Following sequence alignment and filtering, a total of 7431 tumor cells (2243 cells before and 5188 cells after T cell therapy 分3个时间点 were analyzed.
    然后是:Gene expression analysis: discovery patient PBMC,用的是 10x genomics 3’ Chromium expression assay,Following sequence alignment and filtering, a total of 12,874 cells were analyzed.
    数据在:GSE117988
    | ID | description |
    | —————————————————————————————— | ——————— |
    | GSM3330559 | Tumor Disc Pre |
    | GSM3330560 | Tumor Disc AR |
    | GSM3330561 | PBMC Pre |
    | GSM3330562 | PBMC Disc Early |
    | GSM3330563 | PBMC Disc Resp |
    | GSM3330564 | PBMC Disc AR |
    最后是另外一个病人:Gene expression analysis: validation patient,用的是 10x Genomics 5’ V(D)J 平台测序
    The aggregated corrected-normalized gene-barcode matrix was used to first run PCA and t-distributed stochastic neighbor embedding (tSNE) analyses.
    数据在: GSE118056
    | ID | description |
    | —————————————————————————————— | —————————— |
    | GSM3317833 | PBMC Relapse - L001 |
    | GSM3317834 | PBMC Relapse - L002 |
    | GSM3317835 | Tumor Relapse - L001 |
    | GSM3317836 | Tumor Relapse - L002 |
    而且数据处理代码都上传了:Supplementary Data 3.

    第一个病人的4个时间点的PBMC细胞分群情况

    全部细胞整合分群如下:
    image-20190407182237557
    4个时间点分开分群如下:
    image-20190407182254623
    这样就看到了规律,其中 CD8+ “red” activated cluster 非常重要:
    image-20190407182333079
    同样是CD8阳性的T细胞,很明显这两个群细胞作用不一样,所以作者把 那个 376天复发的单细胞转录组数据里面的 red activated cluster (n = 170) to those in the blue effector/EM cluster (n = 429) 进行差异分析,得到热图 如下:
    image-20190407182656688

    肿瘤部位单细胞转录组测序分析结果

    前面我们介绍到这两个病人的PBMC是有4个时间点,但是肿瘤组织测序,只有治疗前后两个时间点。第一个病人的肿瘤组织单细胞转录组数据分类如下:
    image-20190407191457196
    可以看到肿瘤组织里面的肿瘤细胞比例非常高,这个也很正常,比较纯的肿瘤,但是,很明显原位癌样品和复发的样品差异很大。
    关注原位癌样品和复发的差异分析结果:
    image-20190407192111016
    可以看到,复发样品的HLA-B基因表达量显著降低,所以继续可视化:
    image-20190407192336899
    也是为了说明HLA-B基因表达量被抑制。
    在另外一个病人也看到同样的情况,这个时候是HLA-A基因的表达量降低:
    image-20190407192316571

    外显子测序数据

    文章并没有费力描述病人的外显子数据分析结果,使用的是 Agilent SureSelect Human All Exon V6 芯片,和 illumina HiSeq 2500 测序仪。
    image-20190407192434413

    重点

    本文全部数据都是公开可得的,而且是标准的10x商业仪器数据,实验设计也非常的合理,结果也可圈可点,是单细胞领域入门的绝佳参考文章。

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