胰腺癌的高维解构识别了瘤的微环境和发育干性特征,预测了生存率

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 基因组学就是基因组学.
• 癌症生物学 癌症生物学

背景情况:

• 胰腺管腺癌 (PDAC) 瘤微环境 (TME) 包含多种细胞状态,但它们的发育干性和共发生性尚不清楚.
• 了解这些细胞动态对于改善患者的治疗结果和开发向疗法至关重要.

研究的目的:

• 定义PDAC TME中的发育干细胞和同时发生的细胞状态.
• 用临床组织样本识别高维基基因表达特征,预测患者的存活率.

主要方法:

• 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 在未经治疗的PDAC内镜超声波引导细针活检 (EUS-FNB) 样本上进行.
• 来自EUS-FNB,手术切除和公共数据集的数据被结合起来,以增加统计能力 (n=80).
• 细胞状态进行了注释,对发育干度进行了评分,并使用Ecotyper在大量RNA-seq数据 (n=268) 上识别了同时发生的细胞状态的群体.

主要成果:

• 一个独特的TME社区,其特征是具有侵略性的基底类恶性细胞,SPP1+巨细胞和肌纤维细胞癌相关纤维细胞 (CAFs),与预后不佳有关.
• 在恶性细胞和CAF中观察到具有持续影响生存的发育干细胞连续性.
• 对EUS-FNB标本诊断时间的高维分析被证明是可行的,用于预测生存率.

结论:

• 包括EUS-FNB样本在内的PDAC组织的高维基基因表达分析揭示了关键的TME和茎状特征.
• 确定了TME组成,CAF/恶性干细胞和患者存活率之间的新联系.
• 这些发现支持改善PDAC患者的预先风险分层和个性化临床决策.