Nature Genetics：多模態測序可從少量冷凍腫瘤標本中獲得高質量的結果

來源：作者：人氣：-發表時間：2023-01-29 09:53:00【大中小】

摘要：哥倫比亞大學的研究人員發明了一種多模態測序技術，可以從小體積的冷凍腫瘤標本中獲得高質量的結果——研究生物庫中存檔的癌癥組織的能力應該會增加用于科學分析的腫瘤樣本的數量和種類，并促進生物標志物和藥物靶點的發現。

研究人員發明了一種新的RNA測序方法，可以從小體積的冷凍腫瘤標本中獲得高質量的結果。他們在兩項臨床研究中證明了他們技術的成功，這些臨床研究分析了數十個腫瘤樣本，包括存檔的和新收集的，以了解它們對抗腫瘤治療的反應。

圖1 研究人員發明了一種新的RNA測序方法，可以從小體積的冷凍腫瘤標本中獲得高質量的結果（圖源：[1]）

在過去十年中，使用RNA測序來測量單細胞分辨率下的基因表達是研究癌癥組織最具變革性的工具之一。通過檢查單個細胞的RNA，研究人員可以更好地了解腫瘤內細胞的多樣性，以及這些腫瘤細胞如何生長以及如何與免疫細胞相互作用。這些都是理解癌癥進展的特征和癌癥對治療的耐藥性的重要因素，兩者都是開發新的癌癥治療方法的關鍵。

重大的挑戰

在傳統的臨床工作流程中廣泛采用單細胞RNA測序的一個主要障礙是，所需的新鮮組織的數量遠遠超過臨床目的常規收集的數量。對新鮮組織的需求意味著樣本采集后必須立即進行分析。這些要求極大地限制了對患者樣本進行的科學分析。

新技術

為了克服這些障礙，哥倫比亞大學的研究小組創造了一種新的測序方法，從少量冷凍腫瘤標本中獲得了最佳結果。這些標本通常在臨床試驗期間收集并儲存在生物庫中，可能包括來自罕見癌癥和具有獨特病史或危險因素的患者的組織。這項新技術對這些類型的標本進行測序的能力大大增加了可用于科學分析的腫瘤樣本的數量和種類。

圖2 新鮮和冷凍樣本的設門方法和其他測序質量指標（圖源：[1]）

“我們對這項工作及其潛力感到非常興奮，”生物醫學工程助理教授Elham Azizi說。

“從冷凍樣本中工作的能力為多機構合作打開了大門，這將推動生物標志物和藥物靶點的發現。它還使我們有機會將尖端計算技術應用于分析和整合未解鎖的臨床數據，”Azizi解釋說。

“由于我們的方法只需要少量的組織，剩余的樣本可以用于其他研究。這對研究人員和臨床醫生，最重要的是，對我們的患者來說是雙贏的。”

研究結果擴大了對癌癥進展的理解

這項新研究從單細胞RNA測序、單細胞t細胞受體測序、全基因組測序和空間RNA測序(一種保留腫瘤結構的創新RNA測序方法)中獲得結果，這些都是在相同的樣本上進行的。通過連接癌癥數據的多種模式，研究人員提供了遺傳改變、細胞功能、免疫細胞動力學和細胞在患者組織環境中的空間定位的全面視圖。這些改進極大地拓寬了他們對癌癥進展和耐藥機制的理解。

下一個步驟

該團隊目前正在應用他們新穎的實驗和計算技術來分析更大的臨床隊列。這些數據使他們能夠更好地研究疾病進展，并檢查在黑色素瘤和其他癌癥類型的臨床試驗中治療方法的影響。

圖3 在接受抗pd1治療的患者身上收集的匹配T細胞受體測序結果的Circos圖。顏色表示收集時間(藍色:治療前，橙色:治療中，綠色:治療后)，連接表示相同TCRs的重疊。這些結果表明，隨著時間的推移，T細胞克隆型顯著多樣化。

ECHIDNA，一種新的計算工具

與此同時，研究人員還在開發一種創新的計算工具，用于全基因組數據和單細胞RNA測序的系統整合分析，名為ECHIDNA。他們希望這種機器學習算法能夠成為理解腫瘤細胞中基因改變(基因型)和細胞功能(表型)之間關系的關鍵，并將其應用于更大的黑色素瘤患者群體，以表征治療耐藥性的各種機制。未來的工作還將包括建立新的計算方法，在組織學切片的空間背景下集成這些數據，以表征腫瘤-免疫細胞相互作用的空間動態。

Izar指出:“除了了解癌癥組織，我們的方法還可以研究其他疾病的組織反應和組織免疫學。在過去，我們使用了本文提出的方法的早期版本來研究跨多個器官對致命COVID-19感染的組織反應。這證明了癌癥研究發展的一個例子，可以推動整個生命科學研究。”

參考資料：

[1] Multi-modal single-cell and whole-genome sequencing of small, frozen clinical specimens