Cancer Cell | 单细胞图谱揭开非小细胞肺癌肿瘤分类新标准

免疫治疗是非小细胞肺癌（Non-small cell lung cancer，NSCLC）的主要治疗方法之一。虽然肿瘤突变负荷（Tumor mutational burden，TMB）与免疫治疗的响应应答相关，但是免疫应答与肿瘤基因型之间的关系还知之甚少。

2021年11月11日，美国西奈山伊坎医学院Miriam Merad研究组与Ephraim Kenigsberg研究组合作发文题为Single-cell analysis of human non-small cell lung cancer lesions refines tumor classification and patient stratification，通过建立病人非小细胞肺癌中肿瘤细胞的scRNA-seq以及CITE-seq分析，确定了肿瘤突变负荷以及TP53突变的情况，从而构建了NSCLC肿瘤的细化分类以及患者分层，为免疫疗法的响应提供了新的数据库参考。

为了对肿瘤微环境中的免疫细胞的转录状态进行检测，作者们对未进行治疗的、早期的NSCLC患者体内的肿瘤进行切除并对细胞进行分析（图1）。作者们通过CITE-seq（Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by Sequencing）、scRNA-seq以及TCR-seq（T cell receptor sequencing）整合免疫细胞表面标记的抗体分析生成了三个数据库。作者们对8名患者的肿瘤和非肺部组织进行了CITE-seq，对另外27名患者进行了scRNA-seq。CITE-seq中采用了15个用于注释细胞类型的抗体，并最终扩展到81个抗体进行更具体的研究。除此之外，作者们的还对三名患者进行了scRNA-seq/TCR-seq的联合分析。

图1 对病人NSCLC肿瘤组织的CITE-seq、scRNA-seq以及TCR-seq分析

总的来说，来自35个肿瘤和29个相匹配的非肺部样本中的361,929个单细胞被分为30个注释的转录状态细胞群。基于RNA的聚类分析，作者们共鉴定除了49个免疫细胞群体，包括T细胞、B细胞、浆细胞、肥大细胞、浆细胞样树突状细胞以及单核吞噬细胞等。CITE-seq数据使用成熟的蛋白质细胞标记物进一步确认了细胞身份。为了确定组织取样是否会导致分析结果的差异，作者们对8名患者的每个肿瘤的三个不同区域进行了取样对比分析。作者们发现免疫细胞表型的差异主要是由肿瘤之间的差异而非区域取样差异造成的。因此，肿瘤微环境中的特征稳健且可重复，促使作者们进一步分析其中转录状态的差异与肿瘤分型之间的关系。

通过对肿瘤的scRNA-seq以及CITE-seq分析，作者们发现肿瘤中树突细胞（Dendritic cells，DC）组分主要包括cDC1、cDC2、富含调控因子的成熟mregDC以及DC3类型（图2）。其中DC3是肿瘤中最普遍存在的DC亚型，并且在肿瘤中数量会增加，而mregDC是最为罕见的类型。先前的研究表明mregDC的激活对于诱导肿瘤定向T细胞应答至关重要，因此作者们想对单个载玻片上的肿瘤样品进行连续免疫组化染色，研究检测mregDC在肿瘤中的分布【1】。作者们发现在靠近T细胞的三级淋巴结构区域（Tertiary lymphoid structures，TLS）存在MYH11+滤泡树突状细胞的聚集。TLS结构的形成有助于患者接受免疫疗法以及预后【2,3】。通过对DC3细胞类型的分析，作者们发现DC3的特征介于单核细胞样细胞和cDC2样细胞之间。另外，通过基因表达的差异分析作者们鉴定发现一个DC模块基因mod28富集表达在肿瘤病灶区域，其中包括CD1A以及CD207基因表达，这些基因标记出LCH（Langerhans cell histiocytosis）朗格汉斯细胞组织细胞增生症细胞，因此作者们又将该细胞群的分类名称为LCH-like细胞。

随后作者们对NSCLC中的T细胞进行了细致分类。CITE-seq对T细胞的分析鉴定发现CD8+细胞具有自然杀伤细胞样（Natural killer-like）特征，另外也有多种因子表达的激活型T细胞等。除此之外，通过对病人体内的NSCLC肿瘤进行配对的scRNA-seq/TCR-seq分析，作者们发现激活型T细胞是肿瘤中存在最多的类群，而且与非肺部组织相比肿瘤内包含多种类型的T细胞，比如激活型T细胞、周期型T细胞以及调节型T细胞等。

作者们对的肿瘤中免疫细胞的数量进行分析后发现，B细胞和浆细胞的数量在肿瘤中都出现了显著的升高，但是B细胞与浆细胞之间的比例相对来说是比较稳定的。为了建立起细胞表型驱动病人多样性的关联，作者们希望对细胞类型出现频率进行归一化分析。通过该分析，作者们发现激活型T细胞、IgG+浆细胞以及MoMΦ-II细胞对于肺癌的出现具有很高的相关性。因此，作者们将该细胞组成称为肺癌激活模块（Lung cancer activation module，LCAM）。作者们可以根据肿瘤免疫微环境中存在的免疫细胞的类型对病人进行分型，与已有的聚类方法Seurat【4】相比LCAM分型方法具有很高的准确性和稳健性，对其他独立于本工作的数据库【5】进行测试也可以确认该LCAM分类方法具有很高的可重复性。

作者们发现LCAM评分与病人吸烟的情况具有相关性，该细胞模块的表达是对突变和异位表达的肿瘤抗原的适应性反映的标志。而且，LCAM与TP53突变负担也存在相关性，TP53突变的肿瘤与TP53野生型的肿瘤相比，LCAM评分更高。而且TP53的突变与肿瘤突变负担也存在相关性。为了鉴定这些发现在其他肿瘤中是否具有普适性，作者们在肺鳞状细胞癌中也进行了相似的分析，发现肺鳞状细胞癌中也表现出较高的LCAM评分水平。因此，LCAM与肿瘤突变负担相关，可能可以作为特异性免疫检查点阻断反应的非冗余生物标志物。

 工作模型

总的来说，该工作通过对35个NSCLC病人中相匹配的肺部肿瘤与非肺部组织的scRNA-seq、CITE-seq以及TCR-seq，构建了迄今为止最大的早期肺癌免疫反应细胞图谱，并通过对其中免疫细胞类型的分析建立了对NSCLC肿瘤进行详细分型的LCAM模块，LCAM评分较高说明患者正在经历一个更有力的抗原特异性抗肿瘤适应性免疫应答过程，同时说明LCAM可以作为更直接的衡量抗原特异性抗肿瘤免疫激活的指标。

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.ccell.2021.10.009