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基于人类乳腺细胞图谱中各细胞亚型之间的位置关系和空间联系

上海生物芯片 来源:上海生物芯片 2023-07-23 15:02 次阅读

人类细胞图谱计划(Human Cell Atlas,HCA)旨在描述人体中每个细胞(约37万亿个)的详细特征,呈现不同类型细胞在人体组织的三维结构,勾勒他们在人体系统内的联系,揭示图谱变化与健康和疾病的关系。

近日,HCA分支的人类乳腺细胞图谱(HBCA)项目出现了最新进展,结果发表在Nature(IF=69.504)杂志上,题为“A spatially resolved singlecell genomic atlas of theadult human breast”。 该研究构建了单细胞和空间分辨率的综合人类乳腺细胞图谱(HBCA),并且从空间生物学角度解析了乳腺组织中各种细胞亚群之间的关系,这为专家研究乳房相关疾病提供了详细的单细胞空间多组学信息。

67e59484-27a5-11ee-962d-dac502259ad0.png680983a8-27a5-11ee-962d-dac502259ad0.png成人乳房的解剖结构和病理 H&E 展示,下半部分显示了主要细胞类型 人类乳房是顶泌器官,在怀孕后产生乳汁滋养婴儿方面发挥着重要的生理作用。这种腺体功能是由上皮系统介导的,该系统由高度分支的小叶单位组成,产生的乳汁通过复杂的导管网络运输。乳腺上皮系统嵌入富含脂肪的组织中,周围是致密的脉管系统和淋巴管网,直接与区域淋巴结相连。人类乳腺组织由四个主要空间区域组成:1) 终末导管小叶单位 (TDLU) 和致密的分支上皮小叶,2) 大部分为双层上皮的管状导管,3) 富含细胞外基质 (ECM)结缔组织,4)富含脂肪的区域。以前的研究主要集中在上皮细胞的特征上,许多非上皮细胞类型仍未得到充分研究。689cf4b2-27a5-11ee-962d-dac502259ad0.png

HBCA 项目的概述和工作流程

研究者使用单细胞转录组测序(10x Genomics)分析了62 名女性的 535,941 个细胞和 20 名女性的 120,024 个细胞核(为了探究脂肪细胞的异质性),确认了乳腺组织中主要的细胞类型。接下来,作者使用两种空间组学技术(ST, 10x Genomics和smFISH)和CODEX(Akoya空间单细胞蛋白组技术)检测乳腺组织中各种细胞亚群的空间分布情况。研究者还进行了空间邻域分析(见下图g,l),结果表明,乳腺上皮细胞和非上皮细胞之间存在紧密的空间相关性。随后,研究者分别研究了上皮细胞和非上皮细胞的分布特征。691d7b64-27a5-11ee-962d-dac502259ad0.png

g,来自 12 个组织的 smFISH 数据中细胞类型的空间共定位,其中节点大小代表细胞数量,边缘宽度代表共定位的概率。l,来自 4 个组织的 CODEX 数据中分段细胞类型的空间共定位图。

在研究者对乳腺上皮细胞的分析中,主要分析了他们在前期研究中鉴定的三种主要细胞类型:基细胞(Basal)、激素反应型腔细胞(LumHR)和分泌型腔细胞(LumSec)。研究者定义了LumHR细胞的3种亚群和LumSec细胞的5种亚群。另外,研究者还在导管区域和小叶区域通过空间多组学检测确定了几种乳腺上皮细胞的空间分布规律,完成了乳腺上皮细胞的空间图谱。

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o,来自 P66 的 CODEX 数据显示用 PCNA 标记的导管和小叶中的增殖细胞。r,smFISH 数据(P46-S1 和 P46-S4)显示在导管和小叶区域特异性表达的基因。

构建图谱必然需要全面解析组织中各类细胞类型,但以往研究者们往往忽略乳腺组织中的非上皮细胞。在本研究中,研究者发现这些细胞不仅在乳腺组织中占有较高比例,且与乳腺上皮细胞存在显著的空间相关性。研究者在解析乳腺组织中免疫细胞的过程中发现:其呈现出非常丰富的异质性。T细胞和NK细胞有14种亚群;B细胞有5种亚群;髓系细胞有12种亚群。随后,研究者在乳腺组织的不同分区中用空间技术检测了免疫细胞的空间分布。

研究者也对乳腺组织中的成纤维细胞、脂肪细胞、血管内皮细胞、淋巴内皮细胞和周细胞进行了空间生物学解析,详细地描绘出乳腺组织中各类细胞亚型与他们空间分布关系的图谱。最后,研究者还对比了不同患者的年龄、绝经状态、体重、更年期等多个生理状态的样本之间的细胞异质性,这丰富了研究者构建的这个图谱中的异质性参数

结论:

研究者使用单细胞空间多组学技术对人类乳腺组织微环境进行了解析,不仅对更多细胞类型进行了研究,也从空间层面上解析了各细胞亚型之间的位置关系和空间联系,从而构建了人类乳腺细胞图谱。这些数据为研究乳腺生物学和乳腺相关疾病提供了人类乳腺组织前所未有的参考。

责任编辑:彭菁

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原文标题:Nature(IF=69.504) | 单细胞空间多组学技术描绘人类乳腺细胞图谱

文章出处:【微信号:SBCNECB,微信公众号:上海生物芯片】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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