肝脏是结直肠癌最常见的转移部位，结直肠癌肝转移会修饰肝脏的微环境，从而提供有利于结直肠癌细胞生长的生态位。小编今天给大家分享的今年1月发表在Clin. Cancer Res.（IF:13.801）杂志上的文章就使用单细胞数据对结直肠癌肝转移进行了研究。该文章对结直肠癌肝转移的肿瘤微环境(TME)变化进行了详细刻画，并识别了巨噬细胞与成纤维细胞互作形成的免疫抑制空间网络。

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

结直肠癌肝转移中建立SPP1+肿瘤相关巨噬细胞和成纤维细胞间的免疫抑制空间网络

一．研究背景

研究发现近50%的结直肠癌患者都会发生转移，其中最常见的转移部位是肝脏，结直肠癌肝转移也是导致患者死亡的主要原因。此外，结直肠癌肝转移会涉及到一系列细胞过程，同时肝脏微环境中的各种细胞也会发生改变来适应外来的结肠癌细胞，这些肝脏特异性的变化能够促进转移结直肠癌的生长，并抑制患者的免疫应答。

二．文章摘要

研究使用单细胞RNA测序(scRNA-seq)对微卫星稳定(MSS)的结直肠癌转移(mCRC)到肝脏的样本、配对的正常肝组织及外周血单核细胞(PBMCs)进行了一系列分析。此外，研究使用多重空间成像和组织去卷积对结果进行了验证。最终研究识别出结直肠癌肝转移肿瘤微环境(TME)特异的具有代谢改变及泡沫样特征的SPP1+巨噬细胞，研究也发现该类巨噬细胞能够和成纤维细胞互作，从而相互影响其基因表达。此外，研究也观察到该TME中成纤维细胞比例的增加与患者的不良预后相关。

三．文章的主要内容及结果

1. 结直肠癌肝转移的TME特征

研究首先对结直肠癌肝转移的肿瘤微环境进行了介绍。研究基于三种方法来刻画结直肠癌转移TME的特征(A)，其中所有肿瘤均为MSS，并对mCRC组织、匹配的正常肝脏及PBMCs样本进行了scRNA-seq分析(表1)。研究共测序了转移病灶的44522个细胞，其中包括22718个正常肝脏细胞、14848个mCRC细胞和6970个PBMCs。接着研究在对数据进行质控后进行了聚类，结果观察到大多数细胞亚群都包括不同的样本(B)。研究进一步根据特定的标记基因进行了细胞注释，识别出了正常肝细胞、胆管细胞、上皮细胞、内皮细胞、成纤维细胞、髓系细胞、T细胞、NK细胞和B细胞(C-D)，并对这些细胞的数量和比例进行了分析(E)。

2. mCRC、正常肝脏和PBMCs中的髓系细胞

这一部分研究对不同样本中的髓系细胞进行了进一步分析。研究首先对髓系细胞进行了重聚类(A和B)，结果观察到mCRC样本中的巨噬细胞与匹配的正常肝组织和外周血单核细胞分离，其中簇1和3为mCRC巨噬细胞(A和B)。接下来研究识别了髓系亚群的标记基因(C)，观察到SPP1主要在簇1和簇3中表达。此外，研究比较了转移性巨噬细胞与正常肝组织中巨噬细胞的基因表达(D)，结果发现SPP1+肿瘤相关巨噬细胞中APOC1、APOE、TREM2和CTSB等基因表达水平升高，其中包括炎症纤维化和脂质代谢相关的基因，接着研究对转移TME特异巨噬细胞的差异表达基因进行了富集分析(E)，研究也观察到mCRC巨噬细胞显著富集了泡沫型巨噬细胞和肝硬化瘢痕相关巨噬细胞的特征基因(F)。

3. 肝脏转移微环境中的基质细胞

接着研究对结直肠癌肝转移微环境中的基质细胞进行了分析。研究首先对基质细胞进行了重聚类，结果观察的mCRC的基质细胞与正常肝脏的基质细胞分离(A)，这些基质细胞主要为成纤维细胞、内皮细胞和肝星状细胞，其中mCRC相关的成纤维细胞(CAF)主要位于簇1和4(B和C)。研究发现簇1细胞中POSTN、FN1、MGP等基因表达升高(D)。接下来，研究发现CAF与细胞外基质(ECM)的结构及分泌相关(E)。

4. 巨噬细胞和CAFs的相互作用网络

研究在这一部分详细分析了巨噬细胞和CAFs的互作网络。研究首先使用NicheNet算法识别了mCRC CAFs中基质相关基因表达相关的配体(A)。接下来，研究分析了能够导致巨噬细胞状态重编程并显示出炎性纤维化和脂质代谢特征的配体(B)，这些配体可以靶向巨噬细胞并调节SPP1、FN1和APOE的表达。这些结果表明来自CAFs的配体可能通过配体-受体相互作用来重编程mCRC巨噬细胞。

5. 肝脏中mCRC TME的空间特征

这一部分研究对肝脏中mCRC TME的空间特征进行了分析。研究首先使用CODEX成像技术在单细胞分辨率下识别细胞类型(A)。经过图像处理，共识别出来自15个mCRC的330893个细胞。接着对这些细胞聚类后研究观察到细胞群来自不同肿瘤，表明充分消除了批次效应(B)。接下来研究根据抗体染色模式，识别了肿瘤上皮细胞、CAFs、巨噬细胞、内皮细胞、CD4 T细胞、CD8 T细胞和Tregs，并通过比较相应的图像验证了这些细胞类型(C和D)，研究观察到不同细胞类型在mCRC中的比例不同(E)。研究进一步观察到与其他细胞类型相比，TME巨噬细胞高表达LGALS3(F和图G)，CAFs高表达COL4A1(F)。此外，作者研究了巨噬细胞和CAFs之间的空间邻近性，结果在9个mCRC样本中检测到CAFs和巨噬细胞之间显著的空间邻近性。

6. mCRC独立数据集中CAFs对临床结局的影响

最后一部分研究在一个独立数据集中对CAFs的预后作用进行了分析。研究对从肝脏切除的93个mCRC的基因表达数据进行了分析，首先使用去卷积方法CIBERSORTx来推断该数据集中的细胞浸润，结果根据从肿瘤特异细胞识别的每个细胞亚群的基因特征(A)，推断出了肿瘤上皮细胞、TME特异性CAFs、SPP1+巨噬细胞、DCs、内皮细胞、CD8 T细胞、CD4 T细胞、Treg细胞、NK细胞、B细胞和浆细胞的丰度。接着研究评估了细胞丰度对预后的影响，结果发现CAFs的比例升高与较差的临床结局相关( B)。

到这里这篇文章的主要内容就介绍完了。文章使用单细胞数据对结直肠癌肝转移中的肿瘤微环境进行了全面分析，并识别出巨噬细胞与成纤维细胞形成的特异的免疫抑制空间网络。小编认为文章的亮点在于识别出了TMF特异的细胞亚群及其互作网络，并使用空间图像数据及组织数据对结果进行了验证，有理有据，逻辑清晰，这值得小伙伴们参考学习。