Science：利用單細胞RNA測序分析黑色素瘤

　　單細胞分析是一種開創性方法，如今在整個生物領域中正被用來研究一個共同的問題：如何研究異質細胞群體中的細胞多樣性。這種多樣性能夠對細胞存活和增殖、對藥物療法和干預作出的反應以及很多其他的生物過程產生深刻影響。單細胞技術已被用于眾多研究---比如，研究自身免疫疾病中的免疫反應異質性，研究傳染病中的宿主-病原體相互作用，研究人轉錄組。如今，它被用來研究癌癥組織---一種多樣性的復雜細胞環境，這經常難倒科學家們。

　　在過去兩年來，在美國布羅德研究所骨干成員、麻省理工學院生物學教授和霍華德-休斯醫學研究所研究員Aviv Regev的領導下，計算生物學家、細胞回路專家和布羅德研究所成員Levi Garraway的癌癥研究團隊合作接受這個挑戰。

　　在一項新的研究中，通過與麻省理工學院副教授、單細胞分析先鋒Alex Shalek合作，Garraway團隊研究黑色素瘤，即最為致命的皮膚癌。他們的研究有助揭示腫瘤的多樣性細胞環境，這不僅對腫瘤中的癌細胞異質性，也對可能影響癌癥行為和對治療作出的反應的T細胞和其他細胞，提供深入認識。相關研究結果發表在2016年4月8日那期Science期刊上，論文標題為“Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq”。論文共同第一作者是Regev實驗室的博士后研究員Itay Tirosh和Garraway實驗室研究員Benjamin Izar，其中Benjamin Izar也是這篇論文的共同通信作者。另外兩名共同通信作者是Regev和Garraway。

　　在此之前，科學家們大多數進行“大體積（bulk）”腫瘤測序，特別是為了研究整塊腫瘤組織，利用RNA測序（RNA-seq）或DNA測序（DNA-seq）分析癌癥基因組或轉錄組。尤其是對RNA-seq而言，對整塊腫瘤組織進行分析受到限制，這是因為人們研究的是腫瘤細胞、免疫細胞、成纖維細胞和巨噬細胞的混合物---所有的這些細胞混合在一起，它們可能會或可能不會導致癌癥惡化和耐藥性。

　　這些不同的細胞具有非常不同的基因表達模式，因而在這種典型的“大體積”測序過程中，它們的表達模式基本上受到平均化，而且它們全部混合在一起，人們也不能夠分析單個細胞。

　　在這項新的研究中，研究人員利用單細胞RNA-seq方法每次一個細胞地研究整個腫瘤以便確定哪些類型的細胞存在于腫瘤中。他們不僅分析了惡性腫瘤細胞，而且也分析了腫瘤內所有不同類型的細胞。這是首次開展這樣的研究。如今，他們知道每種腫瘤的細胞組成，也知道每種類型的細胞的基因表達模式，這樣就能夠回個頭去重新分析一些大體積腫瘤測序數據（比如，癌癥基因組圖譜）以便從現存的數據中找出細胞如何相互作用和一定程度上利用細胞重建大塊腫瘤樣品的整體行為。

　　單細胞RNA-seq是一種相對較新的方法，但是它可能有助解決與腫瘤中細胞多樣性相關的問題。主要原因在于理解這種多樣性：當醫生治療癌癥時，一些病人對治療作出反應，而其他病人不會，而且即便對治療作出較好的反應，癌癥也經常會復發。人們也并不理解為何一些細胞可能被殺死，而其他的細胞可能不會被殺死，但是人們猜測這種差異與腫瘤環境中的細胞多樣性存在關聯。

　　Levi實驗室多年來一直在研究黑色素瘤及其耐藥性。他們證實在BRAF基因發生突變的黑色素瘤中，在藥物治療中被殺死的腫瘤細胞偏好表達一種含基因MITF的通路，其中MITF是皮膚中黑色素細胞的主要調節基因；不被藥物治療殺死的腫瘤細胞表達另一種通路，其中一種主要基因是AXL。研究人員發現在研究黑色素瘤時，不僅能夠將腫瘤細胞分為主要表達MITF的細胞和主要表達AXl的細胞，而且通過在單細胞水平上進行更加深入的研究，結果觀察到每種黑色素瘤都具有這兩種類型的細胞，而且能夠測量它們所占的比例。

　　正如之前所提及的那樣，研究人員不僅研究了黑色素瘤中的癌細胞，而且也研究大量的其他類型的細胞，特別是免疫系統中的T細胞。在分析T細胞時，他們發現作為免疫療法的靶標，在T細胞群體內，有一些T細胞可能更容易對這些療法敏感。

　　研究人員正在利用單細胞測序技術分析卵巢癌和結腸癌，而且準備進一步將這種方法用于諸如胰腺癌和乳腺癌之類的其他腫瘤中。