大家好，今天跟大家分享一篇题为 Comp arative analysis of single cell transcri ptome reveals hetero geneity and commonality in the immune microenvi ronment of colorectal cancer and inflammatory bowel disease（单细胞转录组的比较分析揭示了结直肠癌癌症和炎症性肠病免疫微环境的异质性和共性）在衰老过程中，慢性炎症会促进肿瘤的发展和转移。慢性炎症性肠病（IBD）患者罹患结直肠癌（CRC）的风险增加。然而，其分子机制尚不清楚。
01
研究背景
在衰老过程中，慢性炎症会促进肿瘤的发展和转移。患有慢性炎症性肠病 （IBD） 的患者患结直肠癌 （CRC） 的风险增加。然而，其分子机制仍不清楚。我们进行了一项大规模单细胞测序分析，包括来自 92 名 CRC 和 24 名 IBD 患者的 432,314 个单细胞。分析的重点是 CRC 和 IBD 在免疫细胞景观、细胞通讯、衰老和炎症反应以及 Meta 计划方面的异质性和共性。
CRC 和 IBD 在细胞比例、差异基因及其功能以及细胞通讯方面具有显著差异。CRC 的进展主要与上皮细胞、成纤维细胞和单核巨噬细胞有关，表现出明显的代谢功能。特别是，单核细胞-巨噬细胞富含衰老和炎症相关的 NF-κB 通路。IBD 富含 B 细胞和 T 细胞的免疫相关功能。CRC 样本中的细胞通讯分析显示，从上皮细胞到 T 细胞的 MIF 信号增加，以及来自单核细胞-巨噬细胞的衰老相关 SPP1 信号的传出信号增加。
值得注意的是，我们还发现了 CRC 和 IBD 之间的一些共同点。传出和传入信号表明促炎细胞因子起重要作用。AUCell 分析的衰老和炎症反应活性也显示出高度的共性。此外，使用带有 NMF 算法的 Meta 程序 （MP），我们发现 CRC 非恶性细胞分别与 CRC 恶性细胞 （68% 重叠） 和 IBD 上皮细胞 （52% 重叠） 共享很大比例的 MP 基因。它广泛参与细胞周期和免疫反应的功能，揭示了其炎症和癌症的双重特性。此外，CRC 恶性和非恶性细胞富集于衰老相关细胞周期 G2M 相变和 p53 信号通路。
见图一
结直肠癌和炎症性肠病的大规模单细胞景观。
图一
（A） 均匀流形近似和投影 （UMAP） 图显示了通过对 175 个样本进行综合分析确定的 CRC 和 IBD 的免疫景观，由 9 个细胞簇、疾病类型、位置、生物体和基因评分（上皮细胞和 CD8 T 细胞）着色。
（B） 每种细胞类型的标记基因或特征基因的表达。
（C） CRC 和 IBD 中识别的 9 种细胞类型的频率比较。
（D） CRC 和 IBD 中 9 种细胞类型以及不同 CRC 分期的比例比较。
（E） 在 CRC 和 IBD 中通过 Ro/e 估计的每个簇的组织偏好，以及不同的 CRC 分期。
见图二
AMR 和高毒力相CRC 和 IBD 中每种细胞类型的异质性。关基因在 CRKP 菌株中的分布。
图二
（A） 每种 CRC 细胞类型的 DEGs 火山图。
（B） 每种 IBD 细胞类型的 DEGs 火山图。CRC 中上皮细胞 （C） 的基因集富集分析 （GSEA） 结果;（D） 在 IBD 中。
见图三
CRC 和 IBD 共有的 9 种细胞类型上调的差异表达基因的通路富集分析。
图三
见图四
单细胞转录分析揭示了 CRC 和 IBD 中的细胞通讯。
图四
（A） 分析 CRC 样品中不同细胞类型之间的相互作用次数和相互作用强度。
（B） 分析 IBD 样品中不同细胞类型之间的相互作用次数和相互作用强度。
（C） 通过比较 CRC 和 IBD 样本中来自巨噬细胞的配体-受体对介导的通讯概率来鉴定信号传导。
（D， E）CRC 和 IBD 样本中的传出信令和传入信令概述。
见图五
AUCell 分析 CRC 和 IBD 中衰老和炎症的调节。
图五
（A） AUCell 对 9 个细胞亚型的每个细胞进行GOBP_AGING评分。
（B）AUCell 在9种细胞亚型中对每个细胞进行GOBP_INFLAMMATORY_RESPONSE评分。黄点表示活动较强，而深蓝色圆点表示活动较弱。
见图六
使用前 50 个基因在 CRC 恶性细胞、CRC 非恶性细胞和 IBD 上皮细胞中识别的 Meta 程序及其功能的维恩图。
图六
（A） Meta 程序数量的比较;（B） MP 相关功能类别的比较。
02
研究结论
尽管我们的研究从不同的角度表征了两种疾病的细胞间异质性，但它有一些局限性。所有样本都是回顾性的，结果主要是第二次开采的结果。很难获得原始数据，因此我们只对单细胞转录谱进行了分析。我们还缺乏 IBD 相关 CRC 疾病的 scRNA-seq 数据，将 IBD 相关 CRC 和散发性 CRC 之间的联系结合起来，将更明确和可靠地比较 IBD 和 CRC 之间的关联。总之，我们的研究强调了 CRC 和 IBD 在单细胞水平上的异质性和共性，CRC 非恶性细胞中炎症-癌症的双重特性可能为疾病转化提供更最新的理解。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
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研究背景
在衰老过程中，慢性炎症会促进肿瘤的发展和转移。患有慢性炎症性肠病 （IBD） 的患者患结直肠癌 （CRC） 的风险增加。然而，其分子机制仍不清楚。我们进行了一项大规模单细胞测序分析，包括来自 92 名 CRC 和 24 名 IBD 患者的 432,314 个单细胞。分析的重点是 CRC 和 IBD 在免疫细胞景观、细胞通讯、衰老和炎症反应以及 Meta 计划方面的异质性和共性。
CRC 和 IBD 在细胞比例、差异基因及其功能以及细胞通讯方面具有显著差异。CRC 的进展主要与上皮细胞、成纤维细胞和单核巨噬细胞有关，表现出明显的代谢功能。特别是，单核细胞-巨噬细胞富含衰老和炎症相关的 NF-κB 通路。IBD 富含 B 细胞和 T 细胞的免疫相关功能。CRC 样本中的细胞通讯分析显示，从上皮细胞到 T 细胞的 MIF 信号增加，以及来自单核细胞-巨噬细胞的衰老相关 SPP1 信号的传出信号增加。
值得注意的是，我们还发现了 CRC 和 IBD 之间的一些共同点。传出和传入信号表明促炎细胞因子起重要作用。AUCell 分析的衰老和炎症反应活性也显示出高度的共性。此外，使用带有 NMF 算法的 Meta 程序 （MP），我们发现 CRC 非恶性细胞分别与 CRC 恶性细胞 （68% 重叠） 和 IBD 上皮细胞 （52% 重叠） 共享很大比例的 MP 基因。它广泛参与细胞周期和免疫反应的功能，揭示了其炎症和癌症的双重特性。此外，CRC 恶性和非恶性细胞富集于衰老相关细胞周期 G2M 相变和 p53 信号通路。
见图一
结直肠癌和炎症性肠病的大规模单细胞景观。
图一
（A） 均匀流形近似和投影 （UMAP） 图显示了通过对 175 个样本进行综合分析确定的 CRC 和 IBD 的免疫景观，由 9 个细胞簇、疾病类型、位置、生物体和基因评分（上皮细胞和 CD8 T 细胞）着色。
（B） 每种细胞类型的标记基因或特征基因的表达。
（C） CRC 和 IBD 中识别的 9 种细胞类型的频率比较。
（D） CRC 和 IBD 中 9 种细胞类型以及不同 CRC 分期的比例比较。
（E） 在 CRC 和 IBD 中通过 Ro/e 估计的每个簇的组织偏好，以及不同的 CRC 分期。
见图二
AMR 和高毒力相CRC 和 IBD 中每种细胞类型的异质性。关基因在 CRKP 菌株中的分布。
图二
（A） 每种 CRC 细胞类型的 DEGs 火山图。
（B） 每种 IBD 细胞类型的 DEGs 火山图。CRC 中上皮细胞 （C） 的基因集富集分析 （GSEA） 结果;（D） 在 IBD 中。
见图三
CRC 和 IBD 共有的 9 种细胞类型上调的差异表达基因的通路富集分析。
图三
见图四
单细胞转录分析揭示了 CRC 和 IBD 中的细胞通讯。
图四
（A） 分析 CRC 样品中不同细胞类型之间的相互作用次数和相互作用强度。
（B） 分析 IBD 样品中不同细胞类型之间的相互作用次数和相互作用强度。
（C） 通过比较 CRC 和 IBD 样本中来自巨噬细胞的配体-受体对介导的通讯概率来鉴定信号传导。
（D， E）CRC 和 IBD 样本中的传出信令和传入信令概述。
见图五
AUCell 分析 CRC 和 IBD 中衰老和炎症的调节。
图五
（A） AUCell 对 9 个细胞亚型的每个细胞进行GOBP_AGING评分。
（B）AUCell 在9种细胞亚型中对每个细胞进行GOBP_INFLAMMATORY_RESPONSE评分。黄点表示活动较强，而深蓝色圆点表示活动较弱。
见图六
使用前 50 个基因在 CRC 恶性细胞、CRC 非恶性细胞和 IBD 上皮细胞中识别的 Meta 程序及其功能的维恩图。
图六
（A） Meta 程序数量的比较;（B） MP 相关功能类别的比较。
02
研究结论
尽管我们的研究从不同的角度表征了两种疾病的细胞间异质性，但它有一些局限性。所有样本都是回顾性的，结果主要是第二次开采的结果。很难获得原始数据，因此我们只对单细胞转录谱进行了分析。我们还缺乏 IBD 相关 CRC 疾病的 scRNA-seq 数据，将 IBD 相关 CRC 和散发性 CRC 之间的联系结合起来，将更明确和可靠地比较 IBD 和 CRC 之间的关联。总之，我们的研究强调了 CRC 和 IBD 在单细胞水平上的异质性和共性，CRC 非恶性细胞中炎症-癌症的双重特性可能为疾病转化提供更最新的理解。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
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