脑肿瘤引发颅骨广泛结构紊乱及颅骨骨髓免疫微环境改变

颅骨骨髓免疫微环境在脑肿瘤中的新作用:基于小鼠与人类多中心研究解读 一、学术背景及研究意义 脑肿瘤,尤其是胶质母细胞瘤(Glioblastoma, GBM),是中枢神经系统最具侵袭性的恶性肿瘤之一。过去人们主要将其视为局部疾病,但近年来的证据显示,GBM具有广泛的系统性影响,包括对免疫系统主要和次要器官的重塑,如脾脏、胸腺、骨髓等。近年来的研究发现,颅骨骨髓(Skull Marrow, SM)作为脑组织的“免疫仓库”,在脑损伤和疾病(如自身免疫脑炎、中风等)时能向脑内补充单核细胞和中性粒细胞,但在脑癌(尤其GBM)背景下的具体作用尚不明确。 颅骨骨髓微环境的独特性在于:它通过贯穿颅骨至硬膜(dura)的血管化骨化通道(ossified vascular channels)与脑表面建立了直接的...

基于物理组织特性的准空间单细胞转录组揭示肝脏早期衰老相关微环境

重新定义肝脏早期衰老微环境:Quasi-spatial单细胞转录组揭示纤维化壁龛的形成与细胞异质性 背景及研究动因 衰老是生命过程中不可避免的一环,其最显著的特征之一便是器官组织中衰老细胞(senescent cells)的积累。这些细胞常由组织损伤诱发,且随着机体免疫监视能力衰退,愈发难以被及时清除。衰老细胞的存在及其所分泌的炎症相关分子(即衰老相关分泌表型,SASP)对组织微环境具有复杂影响,既可能参与生理性修复,也可能诱发慢性炎症,损害组织稳态。然而,当前科技手段在解析这些细胞在组织内的具体分布、表型多样性乃至其对微环境的影响上,仍面临诸多难题。尤其在肝脏这类容易伴发纤维化的重要器官上,衰老细胞相关壁龛的形态、动态发展规律以及各类细胞间复杂的空间互作关系,尚不清晰。 近年来,单细胞组学...

单细胞和空间转录组测序揭示早发与晚发前列腺癌的异质性微环境与进展特征

背景介绍:年龄相关前列腺癌异质性与精准医疗新机遇 前列腺癌(Prostate Cancer, PCA)是全球男性中发病率第二高、癌症相关死亡率第五的恶性肿瘤。伴随全球人口老龄化及健康筛查推进,前列腺癌的发病年龄呈现多样化,早发型(Early-onset prostate cancer, EOPC,通常定义为55岁及以下男性发病)病例近年显著增加,且预后较差。因此,探索不同年龄起病前列腺癌之间的生物学差异,尤其是肿瘤微环境(Tumor Microenvironment, TME)构造与演变,对于实现年龄特异性的精准干预及个体化治疗具有重大意义。 临床观察显示,EOPC相较于晚发型(Late-onset prostate cancer, LOPC)不仅临床-病理表现差异明显,且预后生存水平更低。...

小胶质细胞转录状态及其功能意义:环境驱动多样性

学术背景 小胶质细胞(microglia)是中枢神经系统(CNS)中唯一的常驻巨噬细胞,在发育、稳态和疾病中发挥关键作用。传统观点认为小胶质细胞是均一的“静息”或“激活”状态,但单细胞测序技术的出现揭示了其显著的转录异质性。然而,这种异质性的功能意义、驱动因素以及跨物种(如小鼠与人类)的差异仍不明确。 本综述由Beth Stevens团队撰写,旨在系统梳理小胶质细胞在不同环境(如发育、衰老、神经退行性疾病)中的转录状态多样性,探讨状态与功能的关联,并分析人类小胶质细胞研究的挑战与策略,为靶向小胶质细胞的治疗提供理论框架。 论文来源 作者:Constanze Depp、Jordan L. Doman等(共同一作),Beth Stevens(通讯作者) 机构:Boston Children’s ...

利用可扩展单细胞扰动筛选系统重建分子通路特征

在功能基因组学领域,研究人员一直致力于通过观测数据预测因果调控关系。然而,尽管现代技术能够测量多种分子模态,从观测数据中推断出因果调控关系仍然具有挑战性。特别是,信号通路调控因子的下游效应物(effectors)的识别和量化是基因组学研究的重点之一。CRISPR等基因组编辑工具的出现为大规模并行筛选提供了可能,尤其是与单细胞RNA测序(scRNA-seq)结合的Perturb-seq技术,能够通过遗传扰动实现因果推断。然而,现有的Perturb-seq应用主要集中在静止细胞中,可能无法准确描述依赖于上下文的基因功能。 为了解决这一问题,研究人员开发了一种可扩展的Perturb-seq工作流程,结合了组合索引和下一代测序技术,系统地识别了不同生物背景下信号调控因子的靶标。通过这一方法,研究人员...

单细胞拷贝数变异与事件历史重建的SCICONE模型

肿瘤的发展过程中,基因组拷贝数变异(Copy Number Alterations, CNAs)是驱动肿瘤异质性和进化的重要因素。理解这些变异对于开发个性化的癌症诊断和治疗方法至关重要。单细胞测序技术提供了最高分辨率的拷贝数分析,能够深入到单个细胞水平。然而,低读深(low read-depth)的全基因组测序数据给拷贝数变异的检测带来了巨大的统计和计算挑战。现有的计算方法大多忽略了细胞之间的进化关系,导致检测结果不够准确。因此,开发一种能够结合细胞进化历史的拷贝数检测方法成为当前研究的迫切需求。 论文来源 本论文由ETH Zurich(瑞士联邦理工学院)和SIB Swiss Institute of Bioinformatics(瑞士生物信息学研究所)的研究团队共同完成,主要作者包括Jac...