结直肠癌免疫逃逸机制研究新突破：单细胞分析揭示患者分层新视角

创作时间:

作者:

@小白创作中心

结直肠癌免疫逃逸机制研究新突破：单细胞分析揭示患者分层新视角

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/lijianpeng0302/article/details/141526639

结直肠癌（CRC）是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，其复杂的肿瘤微环境（TME）对疾病进展、治疗反应和临床结局有着重要影响。近期，一项发表在《Nature》杂志上的研究通过大规模单细胞转录组分析，揭示了CRC患者的TME异质性，并基于此对患者进行了分层，发现了不同的免疫逃逸机制。这项研究不仅增进了我们对CRC发病机制的理解，更为个性化免疫治疗提供了新的视角。

研究背景与方法

CRC的复杂性和异质性一直是研究者们关注的重点。近期，一篇题为《Integrative single-cell analysis of human colorectal cancer reveals patient stratification with distinct immune evasion mechanisms》的研究论文，通过大规模的单细胞转录组分析，为CRC的肿瘤微环境（TME）异质性及其免疫逃逸机制提供了新的见解。

研究团队整合了来自约200名供体的人类CRC单细胞转录组数据，构建了一个高质量的单细胞图谱，涵盖了健康组织、炎症组织、息肉、癌旁组织和肿瘤组织等多种样本类型。通过对这些数据的深入分析，研究人员不仅刻画了CRC肿瘤微环境的转录重塑情况，还鉴定出一类具有T细胞招募潜力的肿瘤特异性内皮细胞亚群（HEV-CXCL10）。

研究发现

基于TME的异质性，研究团队将CRC患者分为六个不同的亚组。每个亚组的患者在TME细胞组成上表现出独特的特征，并且癌细胞利用不同的免疫逃逸机制来逃避免疫系统的攻击。例如，某些亚组的癌细胞高度表达PD-L1/PD-1轴和CD47-SIRPA轴，这些机制有助于癌细胞躲避免疫细胞的识别和攻击。

通过将单细胞转录谱与全基因组关联研究（GWAS）鉴定的CRC风险基因相关联，研究发现间质细胞（如成纤维细胞和内皮细胞）在CRC遗传易感性中扮演了重要角色。间质细胞的转录变化与CRC风险基因显著相关，这表明间质细胞不仅是肿瘤微环境的重要组成部分，还可能是CRC发病机制中的关键效应细胞。

研究意义与未来展望

这项研究不仅增进了我们对CRC肿瘤微环境复杂性的理解，还为CRC的个性化治疗提供了新的视角。通过识别具有不同免疫逃逸机制的患者亚组，研究者们能够设计出更加精准的免疫疗法，以针对特定患者的需求。

此外，研究还强调了间质细胞在CRC发病和进展中的重要作用。这为我们探索CRC的遗传机制和开发新的治疗靶点提供了重要线索。

Bhattacharyya距离：量化转录相似性的关键工具

在统计学中，Bhattacharyya距离（又称巴氏距离或巴塔恰里雅距离）用于度量两个概率分布的相似性。这个概念与Bhattacharyya系数密切相关，后者是衡量两个统计样本或总体之间重叠量的指标。这两项度量均以1930年代在印度统计研究所工作的统计学家Anil Kumar Bhattacharya的名字命名。

Bhattacharyya距离的概念

Bhattacharyya距离用于测量两个离散或连续概率分布的相似性。对于定义在同一域X上的两个概率分布p和q，它们的Bhattacharyya距离定义依赖于分布的具体类型（离散或连续）。

对于离散概率分布，Bhattacharyya距离可以定义为特定形式的Bhattacharyya系数（BC）的某种函数，其中BC是0到1之间的值，表示两个分布的重叠程度。
对于连续概率分布，Bhattacharyya系数和距离的定义则基于概率密度函数的积分。

作用

Bhattacharyya距离的主要作用是量化两个概率分布之间的差异或相似性。它在多个领域中有重要应用，包括但不限于：

模式识别：在模式识别中，Bhattacharyya距离可用于比较未知样本与已知类别的概率分布，从而进行分类决策。
图像处理：在图像处理领域，Bhattacharyya距离可用于图像分割、特征匹配等任务，通过比较图像区域的概率分布来实现。
生物信息学：在生物信息学中，它可用于分析基因表达数据，比较不同条件下基因表达分布的相似性。
统计分析：在更广泛的统计分析中，Bhattacharyya距离提供了一种量化两个数据集相似性的方法，有助于揭示数据之间的潜在联系和差异。

在该研究中，Bhattacharyya距离被用来评估不同条件下主要细胞类型之间转录组的相似性差异。具体来说，这一度量标准被应用于评估肿瘤、癌旁组织和炎症组织之间主要细胞类型的转录相似性。通过计算Bhattacharyya距离差异，研究能够量化不同组织或细胞类型之间转录组的相似程度，揭示不同患者群体之间的转录组差异，并可能揭示与免疫逃逸机制相关的分子特征。