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Nature Biotech重大成果:肿瘤异质性图谱

                        Nature Biotech重大成果:肿瘤异质性图谱

近日来自斯坦福大学的研究人员开发了一种新型的单细胞PCR微流体技术,并利用这一技术对数百个结肠癌细胞进行了单细胞基因表达分析,由此获得了人类结肠癌异质性图谱。相关研究成果发表在《自然生物技术》(Nature Biotechnology)杂志上。


近日来自斯坦福大学的研究人员开发了一种新型的单细胞PCR微流体技术,并利用这一技术对数百个结肠癌细胞进行了单细胞基因表达分析,由此获得了人类结肠癌异质性图谱。相关研究成果发表在《自然生物技术》(Nature Biotechnology)杂志上。

肿瘤异质性是恶性肿瘤重要特征之一。肿瘤异质性可以表现在肿瘤分化水平及肿瘤功能水平上,出现异质性的抗原表达或出现不同生物特性细胞亚群。这种肿瘤异质性特性往往给肿瘤的研究和**带来极大的困难。

“在过去的数年里,我们一直致力于开发出一种单细胞基因组分析技术,”文章的**作者、斯坦福大学工程学院及生物工程和应用物理系教授Stephen Quake说:“在新研究中我们利用开发的新技术获得了可喜的具有重要生物学意义的成果。”

研究人员利用这项新技术逐个地对细胞中的基因表达情况进行了分析,从中鉴别出了47种差异性表达的基因,并基于这些结果对结肠癌组织的细胞进行了亚型分类。

“在一次实验中,我们获得了特定组织细胞组成的‘快照’,鉴别出了不同的细胞亚型,并找到了识别这些细胞的新型标记物,”文章的**作者Tomer Kalisky说。

新研究的重要发现之一就是揭示了肿瘤异质性产生的根源。长久以来科学家们认为肿瘤是在演进的过程中失去了基因组稳定,发生随机变化而生成了不同生物特性细胞亚群。新研究发现结肠癌细胞形成遵循了正常结肠细胞的分化过程。打个比喻,就如同漫画肖像,绘制的是同一张脸谱,只是某些特征被充分夸大了。癌细胞形成机制与正常细胞完全相同,只是小部分的细胞类型发生了不正常的扩大或减少。

“我们观察到结肠癌组织显示了与正常结肠上皮相似的谱系多样性,其中包括了不成熟组细胞样细胞和成熟的特化细胞,”Dalerba说。

此外,分析结果还显示在肿瘤组织中基因表达上越是接近不成熟细胞的细胞越是呈现恶性特征。基于这些结果,研究人员开发出了一种两基因分类系统,并证实相比于常规的病理学分级,这一简单的分析系统能够更准确地确定**的预后。

研究人员期望在未来能将这些技术广泛地应用到癌症的诊疗和预后分析中。

(生物通:何嫱)

生物通推荐原文摘要:

Single-cell dissection of transcriptional heterogeneity in human colon tumors

Cancer is often viewed as a caricature of normal developmental processes, but the extent to which its cellular heterogeneity truly recapitulates multilineage differentiation processes of normal tissues remains unknown. Here we implement single-cell PCR gene-expression analysis to dissect the cellular composition of primary human normal colon and colon cancer epithelia. We show that human colon cancer tissues contain distinct cell populations whose transcriptional identities mirror those of the different cellular lineages of normal colon. By creating monoclonal tumor xenografts from injection of a single (n = 1) cell, we demonstrate that the transcriptional diversity of cancer tissues is largely explained by in vivo multilineage differentiation and not only by clonal genetic heterogeneity. Finally, we show that the different gene-expression programs linked to multilineage differentiation are strongly associated with patient survival. We develop two-gene classifier systems (KRT20 versus CA1, MS4A12, CD177, SLC26A3) that predict clinical outcomes with hazard ratios superior to those of pathological grade and comparable to those of microarray-derived multigene expression signatures