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10+優質思路揭曉
期刊介紹
Integrative single-cell and bulk transcriptomes analyses reveals heterogeneity of serine-glycine-one-carbon metabolism with distinct prognoses and therapeutic vulnerabilities in HNSCC
整合單細胞和大量轉錄組分析揭示了絲氨酸-甘氨酸-一碳代謝的異質性，在 HNSCC 中具有不同的預後和治療脆弱性
期刊：International Journal of Oral Science
IF：10.8
釋出時間：2024/06/17
技術路線
背景：
絲氨酸-甘氨酸-一碳 （SGOC） 代謝網路將絲氨酸-甘氨酸生物合成、葉酸和蛋氨酸迴圈以及嘌呤核苷酸生物合成包含在一個正反饋迴路中，可以滿足癌細胞的許多需求。
此外，SGOC 代謝的產物和中間體可以在腫瘤微環境 （TME） 中訓練免疫細胞，例如環狀二核苷酸，它們在癌症免疫治療中起關鍵作用。越來越多的證據表明，高度增殖的癌細胞表現出 SGOC 代謝酶的表達增加。
SGOC 代謝可能代表了高度 SGOC 啟用的腫瘤的脆弱性，SGOC 代謝酶可能成為未來癌症治療的潛在治療靶基因。
因此，瞭解 SGOC 代謝在腫瘤發生中的作用及其與抗癌治療的關係具有重要意義。
單細胞RNA測序 (scRNA-seq) 資料分析：
從GSE181919資料集中獲取HNSCC患者的scRNA-seq資料，包括正常組織、腫瘤組織和淋巴結組織。
對資料進行質控、預處理和細胞型別註釋。
利用UMAP降維和聚類分析，識別不同的細胞群。
使用GSVA演算法評估腫瘤細胞和非腫瘤細胞之間代謝通路的差異表達。
構建絲氨酸-甘氨酸-一碳 (SGOC) 代謝網路，並分析其在腫瘤細胞中的表達模式和功能。
腫瘤細胞亞群分析：
根據腫瘤細胞的表達狀態，將其分為不同的亞群。
分析不同亞群的SGOC代謝評分和臨床特徵。
利用GSVA和KEGG分析，探究不同亞群與腫瘤進展和預後之間的關係。
預後模型的構建：
篩選差異表達的SGOC代謝基因，並透過單變數COX迴歸分析確定候選預後標誌物。
使用LASSO-COX迴歸分析構建4基因SGOC預後模型。
在TCGA-HNSC資料集和外部資料集中驗證模型的預測效能。
腫瘤微環境和治療反應分析：
比較高低風險組腫瘤微環境的差異，包括免疫細胞浸潤、免疫相關通路和免疫檢查點表達。
分析高低風險組對化療和免疫治療的反應差異。
治療靶點鑑定：
篩選高低風險組之間差異表達的代謝通路，並重點關注IMPDH1介導的嘌呤生物合成。
在體外和體內評估IMPDH抑制劑對HNSCC細胞增殖、遷移、侵襲和凋亡的影響。
探究IMPDH抑制劑抑制腫瘤生長的潛在機制，包括GTP耗竭核仁應激。
動物實驗：
建立裸鼠皮下移植瘤模型和免疫缺陷小鼠皮下移植瘤模型，評估IMPDH抑制劑對HNSCC腫瘤生長的影響。
透過免疫組化和流式細胞術分析腫瘤組織中的免疫細胞浸潤和細胞凋亡情況。
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研究結果
Fig 2 SGOC代謝上調，並與HNSCC的不良預後相關
透過 scRNA-seq 譜在惡性細胞中鑑定的幾種代謝改變在大塊腫瘤組織中未觀察到。此外，透過 scRNA-seq 譜鑑定的 114 種細胞增殖關鍵代謝途徑中有 38 種 （33%） 在惡性細胞中上調，在大量 RNA-seq 中顯著下調，包括檸檬酸迴圈、糖酵解、氧化磷酸化和脂肪酸生物合成（Fig 2b）。這表明，由先前的體組織研究定義的代謝重程式設計事件在很大程度上被複雜的細胞成分所掩蓋。
與非惡性角質形成細胞相比，SGOC 及其分支代謝途徑在惡性細胞中的表達都更高，而 SGOC 網路的表達在一些大塊腫瘤組織佇列中沒有顯示顯著改變（Fig 2e,f）。此外，單變數 COX 迴歸分析和 Kaplan-Meier 生存分析顯示，SGOC 網路及其組成通路都是預後候選通路（Fig 2g）。SGOC 評分較高的 HNSCC 患者比評分較低的 HNSCC 患者表現出更短的總生存時間 （OS） （Fig 2h）。因此，SGOC 的上調可能代表 HNSCC 中一種突出的代謝紊亂，並且與不良臨床結果相關。
Fig 3 高SGOC代謝表現出侵襲性表型
根據惡性細胞的表達狀態將HNSCC細胞重新分類，不同患者簇組成差異很大，證明了HNSCC的轉錄多樣性（Fig 3b,c）。每個簇根據GSVA得出的SGOC評分都不同，突出了惡性細胞內的高度代謝異質性（Fig 3d,e）。總的來說，這些發現表明SGOC代謝是HNSCC中細胞高侵襲性的指標。
Fig 4 開發用於 HNSCC 患者預後的四基因 SGOC 簽名
透過非惡性細胞和惡性細胞之間的差異表達基因（DEG）的交集鑑定了68個差異表達的SGOC基因（Fig 4a），透過單變數Cox分析，確定16個與OS相關的候選預後生物標誌物（Fig 4b,c）。進一步透過LASSO懲罰Cox迴歸分析，建立4基因SGOC預後簽名。高危組患者的臨床結局較差（Fig 4d-f）。
透過單、多變數Cox迴歸，確定SGOC風險評分、淋巴血管浸潤和神經周圍浸潤是HNSCC OS的獨立危險因素（Table S4）。
同時，驗證了高危患者的SGOC評分更高（Fig 4h），風險評分與細胞週期正相關（Fig 4i）。致癌訊號傳導和癌症標誌在高危患者中進一步加劇（Fig 4j）。
綜上所述，已經證明新的4基因SGOC簽名可能作為預後預測的潛在生物標誌物。探索SGOC代謝的異質性可能有助於為每位HNSCC患者找到精確的治療策略。
Fig 5 基於 SGOC 代謝的獨特免疫學特徵
透過表徵高危組低危組之間TME的異質性，探索潛在的免疫治療脆弱性。
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