《Cell》可以转移到大脑的癌细胞有哪些特征？

可以转移到大脑的癌细胞有哪些特征？

　　

脑转移瘤(Brain metastases, BrM)是指身体其他部位的肿瘤细胞转移到大脑，导致肿瘤在大脑中生长的疾病。肺癌的脑转移最常见，其次是乳腺癌和黑素瘤。

据统计，癌症患者发生脑转移的概率高达20%-40%[1]。即使进行积极的综合治疗，脑转移患者2年和5年的中位生存率也只有8.1%和2.4%。[2]。

不幸的是，医学界对肿瘤细胞迁移和定植大脑的分子机制知之甚少，而且缺乏关于脑转移瘤细胞组成和功能状态的详细信息，这阻碍了研究人员对脑转移瘤的研究。研究的深度。

最近，美国加州大学旧金山分校的Hugo Gonzalez教授团队通过对脑转移瘤组织的单细胞测序(scRNA-seq)，结合CyTOF等技术，发现脑转移瘤细胞具有增殖和炎症的功能。

细胞主要有两种状态，对基质中免疫细胞与细胞微环境的关系进行总结和分析，有助于了解脑转移瘤的特征及其与细胞微环境的相互作用。相关结果发表在《Cell》杂志[3]上。

研究人员收集了黑色素瘤(n=3)、乳腺癌(n=3)、肺癌(n=3)、卵巢癌(n=2)、结直肠癌(n=1)、肾癌(n=1)、成人横纹肌肉瘤(n=1)和不明原发癌(n=1)等15例患者的脑转移瘤(n=1)，并采用单细胞测序技术对其进行了测序。其中11例根据免疫表进行了测序、质谱分析。

最后，共捕获80,377个单细胞转录本，通过标记表达、染色体畸变、拷贝数变异等方式对细胞进行注释，标记为49,488个脑转移瘤细胞(brain metastases cells，MTCs )和30,889个脑转移相关的非恶性间质细胞。

有趣的是，来自不同患者的肿瘤间质细胞在UMAP上形成多重聚集簇，而来自每个患者的脑转移细胞形成独立簇，且不同病例之间的差异不同。无重叠，提示脑转移瘤患者间存在高度异质性。

研究人员首先分析了肿瘤中的基质细胞，发现它们主要由血管细胞(内皮细胞和壁细胞)、炎症免疫细胞和间充质祖细胞组成，并根据标记基因的表达鉴定出20个不同的簇。

间质中的血管细胞构成血瘤界面(blood-tumor interface, BTI)，与脑转移患者化疗耐药密切相关。

根据scRNA-seq结果，血管内皮细胞主要分为3类(EC-1、EC-2和EC-3)，其中EC-3为动脉样内皮细胞(标记基因为EFNB2和GJA5)， EC-2为静脉样内皮细胞(标记基因为ACKR1和NR2F2)， EC-1介于两者之间。

EC-1团簇细胞表达与血管生成、胶原沉积等相关的基因，而EC-2团簇细胞表达与缺氧、炎症和抗原呈递相关的基因。

此外，我们在内皮细胞中检测到6个多特异性ATP结合cassettes (ABCs)，包括ABCB1(即multidrug resistance protein 1, MDR)和ABCG2，静脉样(EC-2簇)内皮细胞的关键分子A在内皮细胞聚集的区域显著过表达。 

然后研究人员分析了脑转移灶中浸润性免疫细胞的特征，发现脑转移灶中的免疫细胞主要为T细胞和巨噬细胞，其中T细胞具有较高的异质性，主要由五种Cluster组成:CD8+效应记忆T细胞(T:CD8+:EM集群，代表CD8+效应记忆T细胞)，中央记忆T细胞(T:CD4+:CM1集群，T:CD4+:CM2集群，T:CD4+:CM2集群，T:CD4+:CM2集群，CM集群)，调节性T细胞(Treg集群)。

这些细胞有不同的免疫状态和功能。例如，T:CD8+:EM簇中富含细胞毒性分子(如GZMA和IFNG)， T:CD4+:CM簇中高表达免疫调节标志物如LTB和IL32。T:CM簇表达低水平的CD4和CD8A，虽然也表达LTB和IL32，但也丰富的干扰素相关基因，如ISG15和MX1。

为了更好地理解这些T细胞的状态和功能转变，研究人员使用了一种非线性降维技术来捕捉高维数据[4]中的几何和功能状态。这一分析表明，5个T细胞簇按扩散组分1 (DC1)分数排序。

前50名中基因与DC1呈正相关,有相关淋巴细胞活化分子(如CORO1A和LCK)、分子与趋化性和迁移(如CCR7和趋化因子受体CXCR4),这些前50名DC1相关基因的表达之间有很强的相关性和T细胞激活基因簇(GO:0042110)，提示T细胞激活状态的差异驱动T细胞多样性。

为了了解每个T细胞状态在细胞微环境中的作用，研究人员评估了调节微环境和代谢相关基因的表达，发现干扰素信号相关基因主导T:Cm簇，并与高T细胞活化相关。在T:CD8+：EM和T:CD4+：CM簇中，相关的耗竭特征富集，而DC1评分较低的T细胞簇（T:CD4+：CM2、Treg和T:CM）显示出强烈的耗竭。

此外，从活化的T细胞到无功能T细胞的表型转变与细胞代谢从主要的糖酵解和TCA循环到主要的脂质代谢的转变相一致，揭示了T细胞的功能状态(从激活/耗尽到无功能)，伴随代谢和微环境重编程。

最后，研究人员还研究了脑转移的主体——肿瘤细胞。通过非负性基质因子分解(NMFS)[5]方法，识别出两种潜在的肿瘤细胞亚群，并在脑转移动物模型中发现外部数据集和相同现象:一组与增殖、pre-mRNA剪接相关的基因高表达，另一组与应激、炎症、翻译、细胞外基质沉积相关的基因高表达。这两种细胞群的产生可能与细胞外基质有关。

本研究也有一定的局限性，由于缺乏颅外原发肿瘤的匹配数据，无法研究脑转移瘤与原发肿瘤的差异和相关性。

总之，本研究提供了脑转移瘤细胞类型和细胞功能状态的全面分析，对肿瘤脑转移中微环境特性相互作用的理解将有助于未来靶向脑转移的治疗方法的发展。

1.Kamp MA, Slotty PJ, Cornelius JF, Steiger HJ, Rapp M, Sabel M: The impact of cerebral metastases growth pattern on neurosurgical treatment. Neurosurg Rev 2018, 41(1):77-86.

2.Achrol AS, Rennert RC, Anders C, Soffietti R, Ahluwalia MS, Nayak L, Peters S, Arvold ND, Harsh GR, Steeg PS et al: Brain metastases. Nat Rev Dis Primers 2019, 5(1):5.

3.Gonzalez H, Mei W, Robles I, Hagerling C, Allen BM, Hauge Okholm TL, Nanjaraj A, Verbeek T, Kalavacherla S, van Gogh M et al: Cellular architecture of human brain metastases. Cell 2022, 185 (4): 729-745 e720.

4.Haghverdi L, Buettner F, Theis FJ: Diffusion maps for high-dimensional single-cell analysis of differentiation data. Bioinformatics 2015, 31(18):2989-2998.

5.Puram SV, Tirosh I, Parikh AS, Patel AP, Yizhak K, Gillespie S, Rodman C, Luo CL, Mroz EA, Emerick KS et al: Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer. Cell 2017, 171(7):1611-1624 e1624.

---

---