Cell：新研究构建出结直肠癌的二维和三维空间图谱

在美国，45岁带来了一个相当不愉快的成年仪式：开始定期进行结肠镜检查，即用配备有灯光和摄像头的内窥镜来目测结肠是否有癌症的迹象。相对来说，结肠癌生长缓慢，如果早期发现，通常可以通过手术治疗。然而，它未被发现的时间越长，治疗就越困难，这就使得它成为美国癌症相关死亡的第四大原因。

尽管有这种高度可视化的筛查过程，但个别患者的治疗决定仍然主要由传统的组织学指导--病理学家通过在显微镜下检查携带肿瘤样本的载玻片来评估结直肠癌。

如今，在一项新的研究中，来自美国哈佛医学院的一个研究团队将组织学与前沿的单细胞成像技术相结合，构建出大规模的结直肠癌二维和三维空间图谱。这些图谱在组织学特征之上叠加了大量的分子信息，以提供关于癌症结构的新信息，以及它如何形成、进展和与免疫系统相互作用。相关研究结果近期发表在Cell期刊上，论文标题为“Multiplexed 3D atlas of state transitions and immune interaction in colorectal cancer”。

论文通讯作者、哈佛医学院布拉瓦特尼克研究所系统药理学教授Peter Sorger说，“我们的方法为150年的病理诊断提供了一个分子窗口---揭示了许多传统上被认为是孤立的元素和结构实际上是以意想不到的方式相互关联的。一个比喻是，以前我们只是在看大象的尾巴或脚，但如今，我们第一次可以开始一次看到整头大象。”

这些图谱是Sorger及其研究团队更广泛的努力的一部分，即为不同的癌症类型构建图谱，作为美国国家癌症研究所人类肿瘤图谱网络的一部分，将免费提供给科学界。此前，他们使用类似的方法构建了早期黑色素瘤的深度图谱，其他癌症的图谱也已在开发中。最终，他们希望这些癌症图谱将推动研究，并改善诊断和治疗。

新与旧的结合

长期以来，组织学一直是癌症诊断和治疗的基石：病理学家在显微镜下检查用苏木精和伊红（H&E）染色的肿瘤样本，挑出关键特征以确定癌症的等级和阶段。肿瘤学家利用这些信息制定治疗计划，通常涉及一些手术、药物和放疗的组合使用。基于H&E的组织学相对简单、便宜、快速，并能揭示出很多关于肿瘤的信息。

论文共同作者、哈佛医学院系统生物学副教授Sandro Santagata说，“我们现有的结直肠癌图谱源于病理学---在150年的过程中，我们已找出了诊断患者的最重要的H&E特征。”

然而，传统的组织学有其局限性---即它没有捕捉到癌症的分子构成或物理结构，这使得它难以充分利用癌症研究人员在过去50年里获得的信息。Sorger说，“组织学是非常强大的，但我们往往不知道它在现代分子方面意味着什么。”

在这项新的研究中，这些作者将组织学与通过一种叫做循环免疫荧光（cyclic immunofluorescence, CyCIF）的多重成像技术获得的单细胞分子成像数据相结合。他们利用这些信息构建了结直肠癌较大区域的详细二维图谱。论文共同第一作者、哈佛医学院系统药理学实验室平台主任Jia-Ren Lin将这些图谱拼接在一起，实现了对肿瘤的大规模三维重建。

Santagata说，我们的图谱包括来自大片肿瘤的近1亿个细胞的信息，并提供了对结直肠癌的前所未有的了解。他补充说，它们允许人们开始询问有关正常组织和肿瘤组织之间的差异以及肿瘤内部变化的关键问题，并揭示了“以前从未观察到的令人兴奋的结构特征，以及与这些特征相关的分子变化”。

这些作者显示，单个肿瘤可以有更多或更少的侵袭性部分以及更多或更少的恶性区域，从而导致肿瘤的一个部分过渡到下一个部分的组织学和分子梯度。

Santagata说，“在每个肿瘤内，有广泛的结直肠癌的特性---我们看到许多不同的有不同特征的区域，以及它们之间的过渡。”他补充说，从这项新的研究开始，科学家们如今可以探索是什么驱动个体肿瘤内的这些差异。比如，这些图谱显示免疫环境在单个肿瘤内有很大的不同。

Sorger说，“它们在单个肿瘤中的差异和在肿瘤之间的差异一样大---这很重要，因为肿瘤-免疫相互作用是你试图用免疫疗法进行靶向的对象。”与他们在黑色素瘤中的发现类似，这些作者观察到负责抵抗癌症的T细胞并没有直接受到肿瘤细胞的抑制，而是受到肿瘤周围环境中其他免疫细胞的抑制。

Santagata说，“这让我们对肿瘤环境的多样性和可塑性有了全新的认识---它们是丰富的社区，我们如今有了更好的装备来弄清它们是如何发展的。”

这些图谱还提供了对肿瘤结构的新见解。例如，科学家们以前曾发现他们认为是一种叫做粘蛋白（mucin）的粘液状物质的二维池，里面漂浮着一簇簇的癌细胞。然而，在这项新的研究中，这种三维重建显示这些粘蛋白池实际上是一系列由通道相互连接的洞穴，带有指状的癌细胞突起。

Santagata说，“这是我们以前从未真正欣赏过的这些肿瘤结构的一种狂野的新看法。因为我们可以在三维中观察到它们，我们对这些结构有一种清晰明了的看法，我们如今可以研究它们为什么在那里，它们如何形成，以及它们如何塑造肿瘤进化。”

对结果进行临床转化

最终，这些结直肠癌图谱的目标与这些作者正在开发的所有癌症图谱的目标是一样的：推动研究，改善诊断和治疗。Sorger指出，精准医疗，即针对每名病人的癌症进行量身定制的治疗，正成为治疗中越来越重要的一部分。

他说，“这里的重大转化故事是积累知识，使精准医疗对大多数患者实用。我们目前正在与布里格姆妇女医院和丹娜-法伯癌症研究所合作，以确定我们的方法如何应用于临床。”

Santagata补充说，“这使我们能够提取整个额外的分子和结构特征层，我们认为这将提供诊断和预后信息，并提高我们针对这些癌症的能力。”

如今，这些作者希望进一步完善他们进行肿瘤三维重建的能力，并继续将新的成像技术纳入他们的图谱。他们还希望建立一个更大的结直肠癌样本队列用于绘制图谱，并探索他们的图谱所强调的疾病的基本生物学。

对于Sorger来说，该项目代表了病理学家、工程师和计算科学家之间不寻常的合作。随着成像数据的涌入，计算科学家使用机器学习来识别有趣的发现，并将其提交给病理学家，而病理学家则标记出关键特征，用机器学习进行解析。

这些作者选择了黑色素瘤和结直肠癌作为起点，因为它们是由大型实体肿瘤组成的常见癌症，医疗需求未得到满足，需要做出重要的治疗决定。接下来，他们计划处理乳腺癌和脑癌。他们还希望培训其他科学家使用这些成像技术来建立他们自己的癌症图谱，这将为创建更多的图谱铺平道路。（生物谷 Bioon.com）

参考资料：

Jia-Ren Lin et al. Multiplexed 3D atlas of state transitions and immune interaction in colorectal cancer. Cell, 2023, doi:10.1016/j.cell.2022.12.028.