整合单细胞和批量 RNA 测序数据以表征肝细胞癌中糖脂代谢极化的异质性：开启肝癌精准诊疗新征程

《Journal of Translational Medicine》：Integrating single-cell and bulk RNA sequencing data to characterize the heterogeneity of glycan-lipid metabolism polarization in hepatocellular carcinoma

为揭示肝癌代谢异质性，研究人员整合多组学数据进行研究，确定两种亚型及相关特征，助力临床转化。

　　肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma，HCC）是一种在全球范围内严重威胁人类健康的恶性肿瘤。2022 年，肝癌的新发病例高达 865,269 例，死亡人数达 757,948 人，在癌症相关死亡原因中排名第三，而 HCC 约占肝癌病例的 90% 。它具有高度的复杂性和分子表型异质性，就像一个神秘而多变的 “敌人”，让医学研究者们难以捉摸。

近年来，随着多组学技术的发展，人们对 HCC 的分子亚型有了更深入的了解。然而，代谢作为癌症的一个重要特征，其在 HCC 中的异质性尚未完全被揭示。肝脏作为人体最大的代谢器官，代谢紊乱与肝癌的发生密切相关。糖和脂质代谢在 HCC 癌细胞的信号传导、免疫逃逸和转移中发挥着关键作用。但以往大多数关于 HCC 分子分层的研究主要依赖高通量技术，存在成本高、技术流程复杂和潜在批次效应等问题，难以在临床广泛应用。

为了深入了解 HCC 代谢异质性，广西医科大学第一附属医院的研究人员开展了一项综合性研究。该研究成果发表在《Journal of Translational Medicine》上。

研究人员首先收集了广西医科大学第一附属医院 110 例原发性 HCC 患者的肿瘤组织样本（内部队列），同时收集了来自 The Cancer Genome Atlas Program（TCGA）、International Cancer Genome Consortium（ICGC）和 Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium（CPTAC）数据库的公开 RNA 测序数据 。

在研究方法上，研究人员利用代谢相关通路进行共识聚类分析，确定了 HCC 的两种代谢亚型：糖代谢型肝癌（glycan-HCC）和脂质代谢型肝癌（lipid-HCC） 。他们运用单样本基因集富集分析（single-sample gene set enrichment analysis，ssGSEA）计算代谢通路的富集分数，通过无监督聚类和监督聚类分析对亚型进行识别和验证 。

为了评估不同亚型的预后价值，研究人员进行了生存分析。Kaplan-Meier 和限制平均生存时间（Restricted mean survival time，RMST）分析显示，glycan-HCC 患者的总生存期较差 。

在多组学分析方面，研究人员发现 glycan-HCC 和 lipid-HCC 在基因突变状态、转录组水平和肿瘤免疫微环境（Tumor immune microenvironment，TIME）等方面存在显著差异 。例如，在 TCGA 数据库中，glycan-HCC 组中 TP53 突变频率显著高于 lipid-HCC 组，而 CTNNB1 突变率则较低 。

研究人员还开发了多种临床实用的代谢亚型检测方法。基于基因表达的特征基因签名算法、对比增强超声（Contrast-enhanced ultrasound，CEUS）的肝脏影像报告和数据系统（Liver imaging reporting and data system，LI-RADS）、影像组学技术以及血清甲胎蛋白（alpha-fetoprotein，AFP）水平检测 。这些方法与高通量技术分类具有较高的一致性，为临床代谢亚型的检测提供了更便捷、经济的替代方案。

通过单细胞 RNA 测序（single-cell RNA sequencing，scRNA-seq）分析，研究人员发现 glycan-HCC 与多方面的免疫畸变有关，包括 T 细胞耗竭和 SPP1⁺巨噬细胞富集 。

总的来说，该研究通过整合单细胞和批量 RNA 测序数据，全面揭示了 HCC 中糖脂代谢极化的异质性，确定了两种具有不同多组学特征和预后的代谢亚型。开发的多种临床实用检测方法为 HCC 代谢亚型的临床转化提供了可能，促进了对 HCC 代谢异质性的理解和临床应用。不过，研究也存在一些局限性，如回顾性研究的性质限制了其临床应用，缺乏体外和体内机制验证等 。未来，需要进一步开展前瞻性研究和多模态预测亚型方法的开发，以推动 HCC 精准诊疗的发展。