JCR一区10.9分｜单细胞：有一手数据的肿瘤课题组怎么冲高分文章

今天给大家分享一篇IF=10.9的单细胞肿瘤的文章，2023年11月发表在Journal for Immunotherapy of Cancer：Single-cell RNA-sequencing atlas reveals an FABP1-dependent immunosuppressive environment in hepatocellular carcinoma，单细胞RNA测序图谱揭示了肝细胞癌中FABP1依赖性免疫抑制环境

基础肿瘤免疫学这个刊IF跌宕起伏，22年小跌了一轮但依旧稳守10+

摘要

• 背景：单细胞RNA测序，也称为scRNA-seq，是一种在单个细胞基础上分析细胞群的方法。它对于更深入地了解复杂肿瘤微环境中的细胞行为特别有用。尽管之前的几项研究已经检查了 scRNA-seq 用于肝细胞癌 （HCC） 组织，但没有人测试和分析不同阶段的 HCC。
• 方法：在这项研究中，我们从3例II期和4例III期肝细胞性肝癌（HCC）病例的周围正常组织和癌组织中分离出免疫细胞，并对它们进行了深度单细胞RNA测序（scRNA-seq）。这次分析包括了15个样本。我们区分了与发育相关的轨迹、独特的免疫细胞亚型，以及与差异基因有关的富集通路。为了证明脂肪酸结合蛋白1（FABP1）和过氧化物酶体增殖物激活受体伽玛（PPARG）之间的相互作用，我们进行了西方印迹和共免疫沉淀实验。体内实验是在通过皮下注射建立的C57BL/6小鼠HCC模型中进行的。
• 结果：与II期HCC组织相比，FABP1在III期HCC组织的肿瘤相关巨噬细胞（TAM）中过表达。在大量HCC人类样本中进行免疫荧光检测，充分支持了这一发现。TAMs中的FABP1缺乏在体外抑制HCC的进展。从机制上讲，FABP1 与 TAM 中的 PPARG/CD36 相互作用，以增加 HCC 中的脂肪酸氧化。与野生型C57BL/6小鼠相比，FABP1-/-小鼠的肿瘤始终显示出衰减。根据质谱流式细胞术结果，FABP1–/–组调节性T细胞和自然杀伤细胞的相对比例呈下降趋势，而树突状细胞、M1巨噬细胞和B细胞呈上升趋势。在进一步的临床转化中，我们发现奥利司他显着抑制了 FABP1 活性，而抗程序性细胞死亡 1（PD-1） 的组合可以协同治疗 HCC 进展。装载奥利司他并与IR780探针连接的脂质体可以进一步增强奥利司他的治疗效果，并可视化药物在体内的代谢。
• 结论：ScRNA-seq图谱揭示了HCC中FABP1依赖性免疫抑制环境。奥利司他显著抑制FABP1活性，而抗PD-1联合治疗HCC进展。本研究确定了HCC进展的新治疗靶点和策略，从新的角度为晚期HCC患者做出贡献。

结果

图1
获取样本的单细胞RNA测序（scRNA-seq）概况并在肝细胞性肝癌（HCC）中生成数据。

• （A）对3例II期和4例III期HCC病例的癌组织及其相邻代表组织中分离的免疫细胞进行scRNA-seq，共分析了15个样本。
• （B）UMAP展示已发现的多种免疫细胞类型。
• （C）热图展示不同细胞群体及区分它们的标记物。
• （D）点图阐释每个细胞群体特有的标记物。
• （E）UMAP展示不同样本中存在的不同免疫细胞群体。
• （F）条形图显示不同样本中存在的不同细胞群体表达的变化，包括肿瘤（II）、肿瘤（III）、正常（II）、正常（III）、血栓（III）、微血管侵袭（MVI）（III）。

图2对II期和III期肝细胞性肝癌患者样本中的T细胞和NK细胞群集进行分析。

• （A）UMAP图解显示发现的许多T细胞和NK细胞类型。
• （B）UMAP展示不同群组中的不同T细胞群体和NK细胞群体。
• （C）UMAP证明各种样本包含多种T细胞和NK细胞群体。
• （D）热图显示区分T细胞和NK细胞群体的多个标记物。
• （E）不同细胞群组的表达谱相似性。
• （F）条形图显示不同样本中T细胞和NK细胞群体的表达。
• （G）条形图显示包括肿瘤（II）、肿瘤（III）、正常（II）、正常（III）、血栓（III）、微血管侵袭（MVI）（III）在内的每个样本中T细胞和NK细胞群体的表达。

图3对II期和III期肝细胞性肝癌样本中的髓系细胞群集进行更深入的分类。

• （A）UMAP图解显示发现的许多髓系细胞群体。
• （B）UMAP展示被分隔到各自群组中的不同髓系细胞群体。
• （C）UMAP证明每个样本中存在不同的髓系细胞群体。
• （D）热图显示每个髓系细胞群体独特的多个标记物。
• （E）热图展示各个样本中髓系细胞群体的表达情况。
• （F）热图显示每个样本中髓系细胞群体的表达。
• （G）条形图显示包括肿瘤（II）、肿瘤（III）、正常（II）、正常（III）、血栓（III）、微血管侵袭（MVI）（III）在内的每个样本中髓系细胞群体的表达。

图4在不同样本中，随时间变化的髓系细胞群集分布的演变。

• （A）UMAP图解展示髓系细胞群体中的FABP1表达。
• （B）通过CytoTRACE分析不同髓系细胞亚群的发展轨迹。
• （C）通过CytoTRACE分析不同类型样本的发展轨迹。
• （D）包括肿瘤（II）、肿瘤（III）、正常（II）、正常（III）、血栓（III）、微血管侵袭（MVI）（III）在内的每个组织样本的发展轨迹。
• （E）点图展示不同数据子集中FABP1的表达。
• （F）点图展示各种组织样本中FABP1的表达。
• （G）小提琴图展示各种组织样本中各个子集的FABP1表达。

图5
HCC中TAM的FABP1表达及体外验证。

• （A）免疫荧光图像展示了不同阶段HCC患者组织中FABP1的表达。共分析了来自15名不同阶段疾病患者的27个样本。每行代表一位患者，这里展示了每个阶段三位患者最具代表性的图像。
• （B）对用TAM上清液处理的癌细胞进行的EdU实验，分为不同组。
• （C）使用TAM上清液对癌细胞进行的跨膜实验，分为各种组。
• （D）使用TAM上清液对各个不同组的癌细胞进行的划痕实验。
  DAPI，4',6-二氨基-2-苯基吲哚；EdU，5-乙炔基-2'-脱氧尿苷；FABP1，脂肪酸结合蛋白1；HCC，肝细胞性肝癌；MVI，微血管侵袭；TAM，肿瘤相关巨噬细胞。

图6FABP1与TAM中的PPARG相互作用，以增加HCC中的脂肪酸氧化。

• （A-B）在向TAM细胞添加HCC癌细胞上清液激活后，si-FABP1和si-NC组中M1/M2表型基因表达的qRT-PCR结果。
• （C-D）各组中PD-L1信使RNA和蛋白的表达。
• （E-F）Mac-FABP1细胞群体中差异表达基因的KEGG和GO分析。
• （G）蛋白PPARG和CD36的表达。（H）FABP1和PPARG的共免疫沉淀。
• （I）TAM细胞的si-NC和si-FABP1组中脂肪总量的减少。

图7
FABP1-KO和WT小鼠肿瘤的质谱细胞术。

• （A）共有31个细胞群集需要被划分，每个相应的细胞群集随后被定义。
• （B）T-SNE图展示了31个细胞群集在各个样本中的分布。
• （C）柱状图显示了各组中每个细胞群集的出现次数。
• （D）T-SNE图展示了皮下肝细胞性肝癌肿瘤中不同组PD-L1、PD-1、TIGIT、TIM-3和CTLA-4的分布。
• （E）柱状图显示了各组中PD-L1、PD-1、TIGIT、TIM-3和CTLA-4细胞数量的分布。

图8
FABP1缺乏增强了肝细胞性肝癌对抗PD-1治疗的敏感性。

• （A）肿瘤体积变化分析。
• （B）肿瘤重量变化分析。
• （C-D）不同组的免疫荧光及分析。
• （E-F）不同组的免疫组化结果及分析。
• （G-H）六个对抗PD-1治疗无反应和五个对抗PD-1治疗有反应的人类样本用于免疫荧光检测及分析。每行代表一位患者，这里展示了三位患者最具代表性的图像。

图9
奥利司他作为FABP1抑制剂减少了肝细胞性肝癌的肿瘤生长，并增强了抗PD-1的效果。

• （A）奥利司他和FABP1结合位点的图谱。
• （B）奥利司他偶联荧光在脂质体上的动态光散射潜力。
• （C）奥利司他偶联荧光在脂质体上的zeta电位。
• （D）加载奥利司他偶联荧光的脂质体显示。
• （E）加载奥利司他与IR780探针的脂质体荧光成像。
• （F）加载奥利司他偶联IR780探针的脂质体在两只小鼠中的代谢分布。
• （G）各组中肿瘤的图像。
• （H）不同组的免疫组化结果。
• （I-J）不同组的免疫荧光及分析。

文章提及的部分名词对照表

小总结

• 该篇文章属于实力作，有经费和精力的课题组可以学习借鉴一下，这个单细胞验证靶点的正确打开方式：先对HCC做的免疫细胞聚类分群；细分T细胞和NK细胞以及在样本中的表达情况；细分髓样细胞的表达情况和CytoTRACE轨迹分析；实验验证FABP1在HCC肿瘤微环境的表达；探讨FABP1如何实现抗肿瘤，以及与PPARG的相互作用对肿瘤的影响；做了流式确定FABP1在免疫系统的作用，对抗PD-1治疗的敏感性；最后探讨奥利司他作为FABP1抑制剂的优化，最后是前瞻性的一个讨论，如作为肝转移或者CRC的治疗靶点
• 上10分的文章排除开发算法和工具的，做基础研究的肿瘤研究的，其实都不太会有过多花里胡哨的图，都是找准切入点做深入探讨的，毕竟生信只是一个工具，目的是解决科学性问题。当然这是两拨群体了，性质不同，科研没有高低贵贱之分，该毕业的还是要毕业，该冲文章的还是要冲文章，各取所需