变革性见解！南方医科大学携手澳门科技大学：揭秘肝癌发生的新机制

2月17日，南方医科大学/澳门科技大学研究人员合作共同在期刊《Advanced Science》上发表了研究论文，题为“Deciphering the Oncogenic Landscape of Hepatocytes Through Integrated Single-Nucleus and Bulk RNA-Seq of Hepatocellular Carcinoma”，在这项研究中，研究人员对 22 名肝细胞癌（HCC）患者的样本进行单细胞核 RNA 测序，揭示了 10 种不同的肝细胞亚型。这些亚型与患者的预后密切相关。研究人员开发了一种评分方法，创建了一个具有出色诊断准确性的分位数分布模型（QDM）。利用 QDM 筛选潜在的生物标志物，发现 PDE7B 是一个关键基因，其抑制会促进 HCC 的进展。本研究提供了迄今为止最大的单细胞肝细胞数据集，为肝细胞癌的发生机制提供了变革性的见解，并为推进肝细胞癌的诊断、预后和个性化治疗策略构建了一个全面的框架。

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202412944

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研究背景

肝细胞癌（HCC）是原发性肝癌的主要组织学亚型，占原发性肝癌病例的80%以上，是全球癌症相关死亡率的第三大原因。HCC是一种以多基因失调和显著异质性为特征的恶性肿瘤，其诊断和治疗面临挑战。因此，临床上迫切需要对HCC的致癌机制进行精确的描述。

尽管血清甲胎蛋白（AFP）作为肝细胞癌（HCC）诊断的关键生物标志物被广泛使用（特异性为 80% - 90%），但其敏感性有限（40% - 60%）。相反，结合了 AFP 的多参数血清学模型相较于单独使用单一生物标志物，显示出更优的诊断性能。GALAD 模型利用了三个血清学标志物（AFP、AFP-L3 和 DCP）以及患者的年龄和性别，在多个国际队列中实现了超过 0.90 的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）。在一项多机构队列研究中，GALAD 模型的诊断 AUROC 达到 0.935，优于单独的生物标志物 AFP（0.863）、AFP-L3（0.810）、PIVKA-II（0.872）以及 BALAD-2 模型（0.883）。近年来，出现了多种不依赖血清蛋白的新型诊断模型，包括由 DNA 甲基化（AUROC：0.978 - 0.981）、肿瘤突变负荷（AUROC：0.928 - 0.950）以及唾液蛋白糖基化模式（AUROC：0.857 - 0.886）驱动的模型。尽管这些新模型在临床上受到一定限制，但它们在 HCC 诊断方面显示出显著潜力。

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利用 snRNA-Seq 解析肝细胞癌（HCC）肝细胞的分子通路

研究人员研究了 Hep0 与 Hep2/9 相比的致癌图谱和分子机制。鉴于癌后肝细胞的肿瘤异质性增加，研究人员将 Hep0 定义为非癌状态。研究人员确定了 Hep0 与 Hep2/9 之间的标记基因。在前 10 个 KEGG 富集通路中，有 5 个通路在 Hep0 与 Hep2 以及 Hep0 与 Hep9 组中均富集。这些通路的下调促进了肝癌的发展，尤其是“视黄醇代谢和色氨酸代谢”，这也得到了bRNA-seq 数据的验证。同样，Hep9 与 Hep0 以及 Hep2 与 Hep0 的比较显示肿瘤相关通路富集，包括“轴突导向、细胞外基质受体相互作用、化学致癌活性氧物质和癌症中的蛋白聚糖”。然而，这两组之间没有共同的通路，这突显了 HCC 中肿瘤细胞的异质性。

基因集富集分析（GSEA）进一步揭示了 Hep0 与 Hep2 以及 Hep0 与 Hep9 组之间基因表达的变化及其相关的生物学过程。确定了与肝细胞癌（HCC）相关的关键代谢通路，如“糖酵解/糖异生、碳代谢和嘌呤代谢”，为 HCC 发展的潜在生物学机制及治疗靶点提供了见解。

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通过整合snRNA-Seq和bRNA-Seq来探索肝细胞的致癌景观

在肝细胞癌（HCC）进展过程中，研究人员观察到多个细胞色素 P450（CYP）家族基因表达受到抑制，并且关键的生理代谢过程如“羧酸代谢、烯烃化合物代谢和类固醇代谢”出现显著紊乱。尤其是，研究人员鉴定出五个与 HCC 进展高度相关的显著上调差异表达基因（DEGs）：ACSL4、GPC3、IGF2BP2、PPP1R9A 和 ROBO1。除 PPP1R9A 外，其余基因在 TCGA 数据集中均显示表达升高，表明它们可能作为 HCC 的生物标志物。

METAFlux 是一种预测癌症代谢通量的计算框架，揭示了肿瘤微环境内的代谢异质性和相互作用。利用 METAFlux，研究人员评估了 Hep0/2/9 亚型之间的代谢变化，并发现包括“糖酵解/糖异生、核苷酸代谢、鞘糖脂生物合成-神经酰胺系列和鞘糖脂生物合成-球状系列”在内的代谢通路存在渐进且显著的差异。同时，bRNA-seq 数据显示，这些四种代谢通路在癌组织中显著上调，表明它们可能对肝细胞癌（HCC）的发展和进展产生影响。

肝细胞癌（HCC）的发病机制与多种癌基因的异常激活有关，转录因子（TFs）的调控网络为探索该疾病的分子机制提供了重要途径。通过将 SCENIC 算法应用于 bRNA-seq 数据，研究人员在癌组织中鉴定出多个上调的调控子，包括 PDX1、MAZ 和 SOX4。随后，研究人员评估了 Hep0/2/9 中的调控子活性得分，并将其与 bRNA-seq 确定的调节因子进行了比较。该分析揭示了五个值得注意的调节因子。尽管这些调节因子已知与肝癌的发生发展有关，但其调控靶点的全面阐明仍不明确，这凸显了进一步详细研究的必要性。

本研究旨在为阐明肝细胞癌（HCC）中的基因调控网络做出贡献。以 PDE7B 为研究重点，研究人员利用 bRNA-seq 和 snRNA-seq 来预测靶向 PDE7B 的转录因子，并根据其重要性系数对其进行排序。通过这些分析的交叉点，研究人员确定了三个转录因子作为 PDE7B 的调节因子：ESR1、MSRA 和 PLG。目前，关于 PDE7B 与这些转录因子之间的调控关系的研究尚少。揭示这些调控机制为肝癌的发病机制和进展提供了新的见解。（转化医学网360zhyx.com）

通过整合 bRNA-seq 与 snRNA-seq 探索肝细胞的致癌景观

参考资料：

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202412944

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