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文献信息
【文献标题】Delineating the dynamic evolution from preneoplasia to invasive lung adenocarcinoma by integrating single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics
【发表杂志】Exp Mol Med.（IF：12.153）
【发表时间】2022年11月
【应用技术】10x Genomics scRNA-seq；10x Genomics ST-seq
【关 键 词】肺腺癌（LUAD），肺原位腺癌（AIS)，肺微浸润腺癌（MIA)，浸润性肺腺癌（IAC)，空间转录组联合单细胞测序
闪光点
作为当下测序技术的新宠，空间、单细胞转录组测序联用已然成为癌症方向研究的热点。本文首次利用单细胞和空间转录组技术对肺腺癌（LUAD）侵袭过程中细胞特异性变化及空间分布变化进行研究。并首次在单细胞水平发现AT2细胞和Clara细胞都可能是肺腺癌的起源细胞，挑战了肺腺癌单纯AT2起源的经典理论。
方法与结论
样本：肺原位腺癌（AIS)，肺微浸润腺癌（MIA)，浸润性肺腺癌（IAC)
亮点图解析
单细胞转录组测序（scRNA-seq）能够获得每个细胞的表达信息，但是由于前期组织样本被消化成单细胞悬液，导致细胞在自然组织中空间分布信息的丢失。空间转录组（ST-seq）能够获得空间维度的转录本分布信息，但是每个spot可能捕获了多个细胞的基因表达信息，所以达不到单细胞的分辨率[1]。
scRNA-seq得不到细胞空间位置信息，ST-seq达不到单细胞分辨率，但是如果将两者结合起来分析，就能够获得在天然组织环境中单个细胞的转录特征，从而研究特定细胞亚群在发育、稳态或疾病中的相互作用，轻松达到“1+1>2”的效果。
癌症浸润的意思就是肿瘤细胞突破基底膜并破坏周围组织，肿瘤细胞会改造、重建微环境（TME），来帮助其更好地生长、转移。scRNA-seq与ST-seq联用，可以将肿瘤细胞亚群映射到组织空间区域，并描述它们与TME细胞亚群的相互作用。
本文使用RCTD（单细胞、空间联合的分析方法）[2]将单细胞类型分配到空间转录组spots上，具体来说就是通过计算每个spot的基因表达谱与参考数据集（scRNA-seq数据集）中的不同细胞类型的基因表达谱之间的相似度或相关性，来推断每个spot内包含了哪些细胞类型，以及它们各自占的比例。之后通过分析比较LUAD侵袭过程中癌症区域各细胞亚群的富集程度来研究TME细胞空间分布在LUAD侵袭中的影响。
肺癌、乳腺癌、导管癌、胃癌等都会出现浸润癌阶段，研究癌症侵袭浸润过程中癌细胞以及TME细胞亚群特异性变化、空间分布变化及细胞分子机制有助于我们揭示癌症的动态演化规律，为癌症的临床早期诊断和精准治疗提供理论基础和指导。
详细解析
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引用文献
[1] Rao, Anjali et al. “Exploring tissue architecture using spatial transcriptomics.” Nature vol. 596,7871 (2021): 211-220. doi:10.1038/s41586-021-03634-9
[2] Cable, Dylan M et al. “Robust decomposition of cell type mixtures in spatial transcriptomics.” Nature biotechnology vol. 40,4 (2022): 517-526. doi:10.1038/s41587-021-00830-w
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