哈啰大家好！~首先依旧是熟悉的表情包亮明身份！

    今天小编要来给大家分享一篇文献，这也是我第一次在平台上尝试做文献解读，可能会说得比较多，比较冗长，有什么不成熟的地方，希望大家在评论里多提建议哈~

    这篇文章于2018.12.24发表在NATURE MEDICINE上，聚焦多发性骨髓瘤（Multiple myeloma)。这种病虽然在过去的十年间死亡率有所下降，但依然没有较好的治疗方法，并且有着几乎百分百的复发率，是一种浆细胞恶性肿瘤。作者的团队运用单细胞测序以及相应的分析方法，对不同恶性阶段的骨髓瘤个体进行了深入细致的研究，试图阐明骨髓瘤患者浆细胞高异质性产生的原因，并总结了单细胞方法在骨髓瘤的诊断、治疗和预后方面的积极作用。

    文章一共涉及到40例人类样本，其中有11例正常人样本作为对照，在29例病人样本中，有16例是有临床症状的（symptomatic）骨髓瘤病人，而其中有12例为Multiple myeloma，4例为AL amyloidosis。在剩余13例无临床症状的（asymptomatic)病人中，有7例为MGUS（有1%的风险恶化为骨髓瘤）和6例SMM（有10%的风险恶化成骨髓瘤）。所有个体均分别抽取了骨髓与血液中的浆细胞样本。

    由于骨髓瘤病人，尤其在患病早期状态下，其浆细胞的异质性非常大，因此无法精确对不同阶段，尤其是无症状阶段的病人进行分层。这种高异质性也能通过分群可视化结果看出来。

    这乱成一锅粥一样的分群效果是不是似曾相识？没错，在前几天我们介绍scmap这个工具的时候有提到过，遇到批次效应比较严重的样本，或者异质性比较大的样本，就会出现这种重合度比较差的分群模式。

    如上图，每一个柱形图上面的标注代表这个群中占比最多的样本来源。（比如第一个柱形图，代表第六群C6中占比最多的是6例SMM病人样本中的第二个SMM02）从这张图也能看出，除了正常人样本（灰色）集中在第一群和第二群之外，其他基本一个样本一个群。

    接下来，文章并没有纠结于杂乱的分群，而是以一部分先验知识为基础，探索了一些具有代表性的基因。结果发现虽然样本间存在较高的异质性，但是在某些基因的表达上，样本之间还是有共性存在，并且从这些基因的表达共性出发，结合湿实验技术，发掘出了一些有趣的结论。

    例如，CCND1在11个病人样本中都有表达，并且通过间期荧光原位杂交技术（iFISH) 的结果显示，在这11例样本中，有10个都存在IGH易位。

    接下来，文章用另外一个新的策略来分群。区别于scmap那种类似blast比对的策略，这里采用了K近邻方法做的一个分类器，用来将疾病细胞和正常细胞区分开。

   如上图，纵轴代表拒绝0假设（即属于正常细胞）的P值，黑色部分是正常细胞，红色部分是非正常细胞。在去除正常细胞之后，文章对全部非正常细胞进行重新分群，通过计算群与群之间和群内部的相关性，可以观察到同一类样本中的差异分布。

   之后再通过观察到的样本分群差异，从基因表达模式和染色质结构改变等层面进行研究，找寻异质性产生的机制。

    比如对于SMM02样本与其他SMM样本在分群上产生的差异，首先，在基因表达层面，发现在SMM02样本中，存在两个明显的亚群C1和C2。

    并且通过染色体结构发现相比于其他SMM样本，只有SMM02样本在22号染色体存在一段缺失

   在更细致的分析过程中又发现这种22号染色体的缺失发生在SMM02的C2亚群中。

    在文章后半部分，作者还关注到了单细胞方法对经过治疗的样本中残余肿瘤细胞的检测，以及在外周血中存在的少量肿瘤细胞的精确检验等问题。

    结果显示，单细胞测序方法可以有很高的灵敏度，经过治疗所残余的少量肿瘤细胞（约小于2%）也能被很好地检测出来。这对于更细致地观察病人的预后效果和降低复发率有非常积极的作用。此外，通过单细胞方法可以筛选并检测到外周血中的极少量肿瘤细胞，其与骨髓中的恶性肿瘤细胞的表达模式有较高的相似性。这将有利于对该疾病的确诊，使得病人可以仅通过外周血来诊断病情而不必须抽取骨髓。

    总之，这篇文献比较全面的分析了单细胞方法在多发性骨髓瘤的诊断、治疗和预后过程中起到的积极作用。在面对样本异质性如此大的不利情况下，作者从不同中找相同，由大到小，把大问题抽丝剥茧成具体的问题，并辅助湿实验方法对具体问题加以细致的分析和验证，从中挖掘出有趣有用的点，这种思路值得我们借鉴。

    今天的文献分享就到这里，感谢大家收看，我们下次再见~（挥小手）