Nature重大成果：肿瘤单细胞测序技术

　　

生物通报道：来自冷泉港实验室，德州大学MD Anderson癌症研究中心的研究人员通过单细胞测序分析了肿瘤，揭示了来自两个患者的乳腺癌的种群结构，挑战了传统的肿瘤进展渐进模型，对于癌症预后及阶段确定具有重要的临床意义。这一重要的研究成果公布在昨天出版的Nature杂志上。

这种单细胞测序方法即single cell sequencing（SNS），这种方法能准确定量一个单细胞核中基因拷贝数目。癌细胞中，基因组部分被删除，或者扩增，从而引起关键基因的缺失，或者表达过量，干扰正常细胞生长，因此利用这种方法就能分析基因拷贝数目，从而诊断癌症。

肿瘤已知在遗传上是异质性的，但要在单细胞层面上来解剖这种异质性却有困难。而在这篇文章中，研究人员将全基因组放大方法与对通过荧光激发的细胞分拣（cell sorting）分离出的单核的测序结合在一起，分析了来自两个患者的乳腺癌的种群结构。研究人员发现在这两个乳腺癌患者的样品中，肿瘤生长都是通过断续的克隆表达实现的，几乎没有持久的中间体，这与之前的肿瘤进展的很多渐进模型不同。

一直以来，科学家们都认为癌症是细胞水平上的单个克隆疾病，从进化上来说，就是所谓的“成功”肿瘤细胞——即能将其遗传模板传递给下一代肿瘤细胞。癌细胞包含能快速扩散的恶性克隆，也就是说，这些是在生长肿瘤的宿主环境中最适生长的克隆，分析这些克隆能有助于了解为什么癌症如此顽固，难以治疗，以及它们是如何在毒性疗法中存活下来的。

科学家们认为癌细胞常常能在周围癌细胞的基础上进化，因此遗传异质性的肿瘤细胞群体由于逐步的进化，而变成了不同阶段的化合物，但是在这篇文章中，来自冷泉港实验室的研究人员则认为这种进化更倾向于间断化的。

研究人员分析的第二种乳腺癌样品是单基因型的，研究人员发现转移至肝脏的肿瘤在基因型上非常接近，这些亚群并没有混合在一起。文章采用了一种称为染色体断点分析（chromosomal breakpoint analysis）的方法，来分析不同肿瘤细胞亚群之间的联系。许多肿瘤细胞（大约30%）都混合包含有DNA缺失和增加的清楚，从而就总体DNA数目而言，看上去和正常细胞一样，研究人员将这种细胞称为假二倍体（pseudodiploid），并首次采用新技术鉴别了这种细胞——利用传统的方法是无法分辨这些细胞与正常细胞的。有人认为这种细胞是未来克隆事件的潜在来源，还有人认为这种细胞对于肿瘤转移意义重大。

要想在分子水平上通过肿瘤生长特性来区分肿瘤的种类是一件非常困难的事情，这只能在临床上分析实际患者才能得知。而基础研究认为癌症是高度异质化的，这也就是说某种类型的癌症，比如说乳腺癌，或者肺癌，结肠癌，都是分属于许多不同的癌症亚类，研究人员已经发现了许多癌症类型的独特标记。

在这项研究中，研究人员首先准备了两个预知类型的癌症样品，这两个样品都属于一种原发性侵入乳腺癌：所谓的三阴乳腺癌（triple-negative）类型——这种类型的乳腺癌最具侵袭性。其中一个样品通过之前的分析，确定为多基因组型（polygenomic）：由不同肿瘤细胞类型组成，其拷贝数目，基因组类型，以及变化过程通过传统方法是无法进行检测的；另外一个样品是单基因组型（monogenomic）：由单个遗传类型细胞组成，不同于前一个样品，这个样品已经转移到了肝脏，这些样品都进行了进一步分析。

研究人员通过SNS分析方法——全基因组扩增，以及新一代测序方法，发现事实上，这三种不同类型的肿瘤细胞亚群都是存在的，每个亚群都由高度相似的拷贝数目的细胞组成，研究人员认为这很可能代表了肿瘤的三种不同克隆表达。这一新型的单细胞测序在其成本降低之后，对于癌症预后及阶段确定很可能具有临床意义。

（生物通：万纹）

原文摘要：

Tumour evolution inferred by single-cell sequencing

Genomic analysis provides insights into the role of copy number variation in disease, but most methods are not designed to resolve mixed populations of cells. In tumours, where genetic heterogeneity is common1, 2, 3, very important information may be lost that would be useful for reconstructing evolutionary history. Here we show that with flow-sorted nuclei, whole genome amplification and next generation sequencing we can accurately quantify genomic copy number within an individual nucleus. We apply single-nucleus sequencing to investigate tumour population structure and evolution in two human breast cancer cases. Analysis of 100 single cells from a polygenomic tumour revealed three distinct clonal subpopulations that probably represent sequential clonal expansions. Additional analysis of 100 single cells from a monogenomic primary tumour and its liver metastasis indicated that a single clonal expansion formed the primary tumour and seeded the metastasis. In both primary tumours, we also identified an unexpectedly abundant subpopulation of genetically diverse ‘pseudodiploid’ cells that do not travel to the metastatic site. In contrast to gradual models of tumour progression, our data indicate that tumours grow by punctuated clonal expansions with few persistent intermediates.