恭喜南京医大团队又带着【单细胞+空间转录组】上分10+!思路已就位,大家跟着学起来!

想要开展一个新课题，大家觉得的从哪个方向更好上手呢？如果是小羊的话，那咱们当然优选“单基因+生信”方向啊，从生信角度揭示该基因在某个疾病发展中的重要作用，随后以围绕其功能展开课题，可以算是一个很好的研究方向了。

今天就给大家分享一篇南京医大团队发表在J Immunother Cancer（IF 10.2）上的文章，他们是围绕基因KRAS展开，并研究其突变状态下结直肠癌（CRC）免疫抑制空间生态位情况。（KRAS是CRC中最易发生突变的基因，并且与肿瘤发展和耐药性都显著相关，临床意义很高啊。从突变这个角度找目标基因，这个点大家也可以利用起来）

思路上，文章则是主要利用了单细胞分析结合空间转录组作为前期研究框架，不仅系统绘制了一个KRAS突变型CRC关键细胞的空间分布情况，还揭示了一个潜在的通讯轴。

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研究结果

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ScRNA-seq识别KRAS突变相关上皮细胞

我们整合了来自27个KRAS野生型和KRAS突变CRC样本的scRNA-seq数据，这些样本来自公开scRNA-seq数据库。随后我们使用Scrublet去除潜在双重蛋白，随后过滤掉UMI <200或线粒体和核糖体基因含量超过50%的低质量细胞。最终得到136,890个高质量细胞。我们进行了标准化和归一化，挑选了5,000个高度变异基因，并对线粒体和核糖体基因含量进行了线性回归。

对细胞组成的进一步分析显示，Epi_01亚群在KRAS突变体与KRAS野生型组之间的比例相似。这一观察使设KRAS突变可能主要通过重塑TME发挥其生物学效应，而非该上皮亚克隆的内在扩展。

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Fib_CTHRC1和Mono_S100A8在KRAS突变CRC中发挥关键作用

Fib_CTHRC1成纤维细胞分泌胶原蛋白，与KRAS突变上皮细胞上的整合素受体相互作用，形成物理屏障，排斥淋巴细胞浸润。

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空间分析显示KRAS突变CRC的异质性更高

肿瘤异质性被广泛认为是驱动治疗耐药性的关键因素之一。肿瘤的异质性越大，药物治疗的效果就越差。为分析肿瘤异质性，采用推理CNV方法评估每个部位的CNV状态。我们选择了表达高水平免疫细胞标志物（如PTPRC、CD3D和CD3E）的点点，作为计算每个点CNV分数的参考点。

基于每个点的CNV评分进行莱顿聚类分析，观察到KRAS突变组中的CRC_MUT_A1和CRC_MUT_B1均表现出五个不同的CNV状态亚组。相比之下，野生型组的CRC_WT_C1和CRC_WT_D1亚组仅有四个CNV状态亚组。

这表明KRAS突变肿瘤表现出更多突变状态，反映出更高的异质性。这种异质性可能与KRAS突变肿瘤中观察到的治疗耐药性有关。

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KRAS突变CRC的空间架构

空间分析揭示KRAS突变型肿瘤具有更高的拷贝数变异（CNV）异质性，与治疗耐药性相关。