《SCIENCE ADVANCES》探秘胶质母细胞瘤：3D 基因组组织及其异质性的深度解析

为探究胶质母细胞瘤（GBM）特异性 3D 基因组组织及其异质性，研究人员开展 Hi-C 实验，揭示其特征及影响，意义重大。

　　

胶质母细胞瘤（Glioblastoma，GBM）是一种极为凶险的恶性脑肿瘤，如同隐藏在大脑中的 “恶魔”，严重威胁着患者的生命健康。它在脑肿瘤中占据着相当高的比例，约 57% 的胶质瘤都属于 GBM。而且，GBM 患者的预后情况非常差，肿瘤内部存在着显著的异质性（Intratumoral heterogeneity，ITH），这就像是肿瘤内部有着各种不同 “小团体” 的肿瘤细胞，它们各自为战，使得治疗面临着巨大的挑战，成为了治疗失败的重要原因之一。

在细胞的微观世界里，基因组的三维（3D）组织对基因表达的调控起着关键作用，它就像是细胞内的 “指挥官”，通过染色体区域、A/B 区室、拓扑相关结构域（Topologically associating domains，TADs）和染色质环等多种层次的染色质折叠来发挥作用。然而，肿瘤基因组中广泛存在的拷贝数变异（Copy number variations，CNVs）和结构变异（Structure variations，SVs），就像是 “捣乱分子”，让这个 “指挥官” 的工作变得复杂混乱，它们能够影响基因的正常表达，进而推动肿瘤的发展。尽管之前有研究对 GBM 细胞系的 3D 基因组进行了探索，但利用原发性患者样本进行的研究却非常有限。为了深入了解 GBM 特异性 3D 基因组组织及其在肿瘤间和肿瘤内的异质性，来自国外（主要涉及美国加利福尼亚大学旧金山分校和西北大学）的研究人员展开了一项重要研究，相关成果发表在《SCIENCE ADVANCES》上。

研究人员开展了一项规模较大的研究，他们收集了 9 名原发性 GBM 患者的 21 个肿瘤样本以及 3 个正常脑样本。在研究过程中，他们运用了多种关键技术方法。首先是 Hi-C 实验，这是一种能够捕获全基因组染色质折叠结构的技术，通过它可以了解基因组在三维空间中的相互作用情况。研究人员对这些样本进行 Hi-C 实验，为后续分析提供了基础数据。同时，他们还运用了 RNA 测序（RNA-seq）和转座酶可及染色质测序（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing，ATAC-seq）技术，这些技术能够帮助研究人员从不同角度研究基因表达和染色质的可及性，与 Hi-C 实验结果相互补充。此外，研究人员还使用了一些生物信息学工具，如 CALDER 软件、Peakachu 软件、NeoLoopFinder 软件和 EagleC 方法等，用于分析数据、识别亚区室、预测染色质环、推断 CNV 和 SV 等。

下面来看看具体的研究结果：

• Hi-C 数据生成：研究人员对 9 名 IDH 野生型 GBM 患者和 3 名正常脑样本进行了 24 次 Hi-C 实验。在采样时，他们巧妙地从同一患者的多个区域选取样本，就像在不同 “角落” 寻找线索，以此来研究肿瘤内的多样性。例如，对于患者 530，研究人员从其大脑的颞叶和额叶多个区域采样，这些样本在距离肿瘤中心的位置上各有不同。通过这些样本，研究人员平均为每个 Hi-C 文库生成了约 7 亿对末端读数，为后续研究提供了丰富的数据资源。

• SVs 对 A/B 区室准确性的影响：基因组可以被划分为 A 和 B 区室，A 区室通常与开放染色质区域相关，而 B 区室则与浓缩区域有关。研究人员在分析过程中发现，复杂的 SV 事件就像 “破坏分子”，会干扰基于主成分分析（PC1）计算的 A/B 区室准确性。比如在样本 P475 和 P524_9 中，由于存在大量 SVs，PC1 值在这些区域大多缺失，导致 A/B 区室的分配可能出现错误。

• 亚区室的识别：为了克服 SVs 带来的影响，研究人员使用 CALDER 软件来识别亚区室。结果发现，CALDER 软件能够在 PC1 无法提供注释的区域定义亚区室，就像在黑暗中点亮了一盏明灯。通过与基因表达和 ATAC-seq 信号的对比，研究人员验证了亚区室识别的可靠性。而且，他们还发现正常样本中的亚区室与特定的组蛋白修饰有关，进一步说明了亚区室的生物学意义。

• 区室动态变化：研究人员通过基于亚区室的全基因组分类和聚类分析发现，不同样本的区室存在独特的模式。例如，患者 P530 的颞叶区域样本和额叶区域样本分别聚集在不同的簇中，这表明它们在基因组组织上存在差异。同时，研究人员还发现转录活性较高的区域更稳定，而转录抑制区域则更具动态性，这就像是细胞内的 “稳定部队” 和 “灵活部队”，各自发挥着不同的作用。

• GBM 样本特异性亚 A/B 区室：通过比较 GBM 样本和正常样本的 Hi-C 数据，研究人员发现了大量的 A/B 区室转换区域。这些区域的基因表达变化与区室转换模式一致，比如与胶质瘤预后和免疫浸润相关的基因 CHI3L2，在 GBM 样本中从 B 区室转换到 A 区室后，表达水平显著升高。而且，研究人员还发现了一些在 GBM 样本和正常样本之间反复出现的 A/B 转换区域，这些区域可能对 GBM 的发生发展具有重要意义。

• 肿瘤内亚 A/B 区室的异质性：在对具有空间映射样本的 3 名患者（P524、P529 和 P530）进行研究时，研究人员发现同一患者内部也存在基因组范围内的亚 A/B 区室转换。例如，在患者 P530 的颞叶和额叶样本中，就有许多基因所在的亚区室发生了转换，并且这些基因的表达模式也相应改变。通过分析这些基因的功能，研究人员发现 A 到 B 转换区域的基因与免疫过程调节有关，而 B 到 A 转换区域的基因则与神经元相关过程有关，这提示了不同脑区肿瘤的异质性特征。

• GBM 特异性染色质相互作用：研究人员利用 Peakachu 软件在 GBM 样本中识别染色质环，发现增强子 - 启动子（Enhancer-Promoter，E-P）环和启动子 - 启动子（Promoter-Promoter，P-P）环与基因表达激活有关，而且增强子的数量与基因表达呈正相关。他们还鉴定出了 GBM 特异性染色质环，这些环上的基因与神经系统发育、免疫反应等过程相关，进一步揭示了 GBM 的分子特征。

• 染色质相互作用的肿瘤内异质性：研究人员将患者 P530 的颞叶和额叶样本分别合并，获得了超高分辨率的 3D 基因组数据集。在这个数据集中，他们发现了许多颞叶和额叶特异性的染色质环，这些环与相应区域的基因表达差异有关。例如，在颞叶样本中，API5 基因附近存在特异性染色质环，且该基因在颞叶区域表达更高；而在额叶样本中，SELL 基因附近有独特的染色质环，其表达水平也更高。这种肿瘤内染色质相互作用的异质性表明，不同脑区的肿瘤在转录调控上存在差异。

• TAD 边界的破坏：研究人员使用 cooltools 软件定义 TAD 边界，发现 CNVs 和 SVs 就像 “拆迁队”，能够破坏 TAD 边界。大多数 CNVs 的断点位于正常样本不同的 TAD 中，而大部分 SVs（包括缺失、重复和倒位）也会跨越不同的 TAD，这些变化可能会影响基因的正常调控。

• SVs、亚区室和基因表达的关系：研究人员发现，SVs 在 A 或 B 区室中的富集情况在不同样本中有所不同，没有明显的规律。对于靠近 SV 断点的基因，其表达与 A/B 区室转换的关系并不明确，这表明局部染色质状态可能对基因表达产生复杂的影响。此外，研究人员还利用 Hi-C 数据构建了 3 名患者的系统发育树，发现基于 CNVs 和 SVs 的结果与基于突变的结果相似，这说明 Hi-C 数据可以用于进行系统发育分析。

• 增强子劫持和缺失：研究人员发现，SVs 可以导致增强子劫持（Enhancer hijacking）和增强子缺失（Enhancer amputation）两种情况。在一些案例中，同一靶基因会同时涉及这两种情况，最终对基因表达产生复杂的影响。例如，在 P524_9 样本中，ZFP36L1 基因附近的缺失导致了增强子劫持，基因表达增加；而在 P530 的一些样本中，DLG2 和 ZBED6 基因虽然发生了增强子劫持，但由于同时存在增强子缺失，基因表达反而下降。

研究人员通过对多个 GBM 样本和正常样本的研究，在多个 3D 基因组层面揭示了 GBM 特异性、肿瘤间和肿瘤内的异质性，系统地分析了 CNVs 和 SVs 对 3D 基因组和转录调控的影响，发现了增强子劫持和缺失这两种机制及其复杂关系。不过，研究人员也指出，样本中细胞类型组成的差异可能会对研究结果产生影响，未来可以通过单细胞 Hi-C 实验或更智能的算法来进一步解决这个问题。这项研究为深入理解 GBM 的发病机制提供了重要线索，也为开发更有效的治疗策略奠定了基础，就像在黑暗中为攻克 GBM 点亮了一盏希望之灯，指引着后续研究的方向。