卵巢癌耐药解码:单细胞多组学揭示表观遗传新特征

B站影视 韩国电影 2025-11-17 17:55 1

摘要:“持久性细胞”被定义为能够耐受癌症治疗并重新进入细胞周期的细胞群体,是导致肿瘤复发的关键。解析这类细胞的表观遗传特征对于开发新的治疗策略至关重要

[1]。“持久性细胞”被定义为能够耐受癌症治疗并重新进入细胞周期的细胞群体,是导致肿瘤复发的关键。解析这类细胞的表观遗传特征对于开发新的治疗策略至关重要[2]2025年10月17日-10月21日,欧洲肿瘤内科学会(ESMO)年会在德国柏林隆重召开。一项题为《卵巢癌耐药解码:单细胞多组学揭示表观遗传新特征》的研究,以壁报形式重磅发布(摘要号:15P),旨在探究高级别浆液性卵巢癌耐药的表观遗传机制[4]。本文对该项研究主要内容进行解读,供读者参考。

研究方法

本研究采用了单细胞多组学测序技术。研究设计与样本来源:

研究纳入了非恶性的输卵管(FT)组织(n=5)、未经治疗的初治HGSOC样本(n=6)、接受新辅助化疗(NACT)后的HGSOC样本(n=3)以及具有已知化疗反应性的配对患者来源异种移植模型(PDX)(n=3)。研究人员优化了从实体肿瘤中分离细胞核的多组学分析方法,以此获得了高质量且可重复的数据。主要分析策略:

通过对比分析FT组织与化疗前后HGSOC的基因表达和开放染色质状态,研究旨在描述“持久性细胞”的独特表观遗传特征。分析流程包括细胞亚群鉴定、差异基因表达分析、DNA结合因子(DBF)富集评分计算(使用ChromVAR方法)以及生存分析关联。研究设计及关键分析步骤如(图1)所示。图1.对化疗初治、化疗经治的HGSOC及非恶性输卵管组织进行的单细胞多组学测序分析

研究结果

HGSOC与正常输卵管的转录组和表观基因组程序存在显著差异

研究首先比较了非恶性FT与初治HGSOC肿瘤之间的分子特征。通过差异表达基因分析,发现了在HGSOC中发挥作用的已知转录因子(图2b)。基因集富集分析揭示了HGSOC肿瘤中富集的致癌通路(图2c)。进一步通过分析DNA结合因子之间的协同作用,研究发现了FT与初治肿瘤在表观遗传调控网络上的根本性差异(图2d, e)。图2.非恶性输卵管与初治HGSOC的转录组与表观基因组比较化疗调控HGSOC的转录组和表观基因组景观

对比初治与NACT后残留的HGSOC肿瘤,研究发现了化疗引起的显著转录组和表观基因组改变(图3a, b)。这些改变中包含了与患者治疗反应和预后相关的基因集(图3c),表明化疗塑造了独特的肿瘤微环境。图3.化疗对HGSOC转录组与表观基因组景观的调控鉴定表观遗传持续存在特征

通过整合分析NACT后残留肿瘤与初治耐药肿瘤中共同富集的DNA结合因子,研究成功定义了一个由178个转录因子和染色质调控因子组成的“表观遗传持续存在特征”(EPS)(图4a-c)。该特征包含如PAX8、MECOM、WT1等已知致癌程序的转录因子,以及AP-1家族(FOS, JUN)等应激适应机制相关因子(图4d)。生存分析显示,该特征预测的靶基因(与应激、上皮-间质转化EMT和细胞静息相关)高表达与患者更短的无进展生存期(PFS)显著相关(HR = 1.23, p = 0.037)(图4e)。图4.在化疗后残留HGSOC中富集的EPS,具备区分患者化疗敏感性的能力PDX模型验证持续存在特征与化疗反应的相关性

在PDX模型中,研究根据化疗后肿瘤面积变化将模型分为敏感型、中性型和耐药型(图5b)。分析发现,化疗后残留的PDX肿瘤细胞中,EPS评分显著升高(图5c, d)。通过UMAP可视化可以看到,EPS在PDX上皮细胞中呈现特定的分布模式,进一步证实该特征与化疗耐药状态密切相关(图5e)。图5.PDX模型验证EPS与化疗反应的相关性。

结论

本研究通过优化的单细胞多组学技术,成功鉴定并验证了一个由178个转录因子和染色质调控因子定义的、具有临床相关性的表观遗传持续存在特征。该特征在耐药肿瘤中富集,在循环细胞中较少见,并能有效预测HGSOC对化疗的反应。研究结果表明,靶向该特征调控的表观遗传机制,是克服HGSOC化疗耐药、改善患者预后的潜在新策略。

参考文献

[1]Siegel RL, Kratzer TB, Giaquinto AN, Sung H, Jemal A. Cancer statistics, 2025. Ca. 2025;75:10.

[2]Weroha SJ, Becker MA, Enderica-Gonzalez S, et al. Tumorgrafts as in vivo surrogates for women with ovarian cancer. Clin Cancer Res. 2014;20(5):1288-1297.

[3]Sandoval L, Mohammed Ismail W, Mazzone A, et al. Characterization and optimization of multi-omic single-cell epigenomic profiling. Genes. 2023;14:750.

[4]Sandoval L, Dumbrava MG, Ismail WM, et al. Decoding Resistance in High Grade Serous Carcinoma Through Single-Cell Multiomic Profiling. 2025 ESMO. Abstr. 15P.

审批编号:CN-171464 有效期至: 2026-03-12
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来源:医学界

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