空间多组学新技术Slide-tags分析黑色素瘤

        2023年12月13日，美国Broad研究所Fei Chen和Evan Z. Macosko等在Nature上发表了文章Slide-tags enables single-nucleus barcoding for multimodal spatial genomics，通过开发Slide-tags空间多组学技术，对完整组织中使用单个细胞核进行已知空间位置DNA条形码珠标记，这些被标记的细胞核可以进行多种单细胞核组学分析，适应于几乎任何单细胞测量技术，为空间组学的研究提供了一个通用的平台。

        空间测序技术需要解决核酸类大分子在空间位置中的定位。理想的空间转录组学技术应该能够有效得从组织切片中获得细胞特征、具有微米分辨率可以分辨细胞位置并且能够适用于任何单细胞方法。为了实现这一目标，作者们开发了一种空间转录组测序策略称为Slide-tags。之前作者们开发了密集的空间索引DNA条码磁珠，磁珠的大小为10 μm。该磁珠包括空间条形码位置信息以及光切割连接器，用光切割空间条形码对细胞核进行标记，从而可以捕捉和标记mRNA的空间信息。

        为了检测该策略的可行性，作者们首先进行基准测试。在成年小鼠海马区20 μm结构进行基于液滴的小RNA测序。海马区结构高度特异性且可识别，有助于对空间测序技术进行验证。作者们在小鼠脑中海马区3mm组织切片中共获得1661个细胞核，使用标准单细胞分析流程进行聚类分析，并使用已经建立的细胞类别标记物对不同细胞类型进行标记。每个细胞核可以被多个空间条形码检测，具有更高的置信度。使用该方法，作者们将空间位置进行分配，可以精准再现海马区预测的不同细胞类型空间排列结果。所得到的空间转录组结构与现有的原位杂交技术数据也相匹配。作者们发现Slide-tags技术所产生的数据与理论上单细胞核RNA-seq技术所得到空间定位精度几乎没有区别。

        作者们还对人类大脑皮层的不同细胞类型空间排列进行了解析。对一位78岁供体前额叶皮质区域100 mm2区域进行Slide-tags测序。聚类分析揭示出了预期的神经元和胶质细胞类型，也可以再现已知的细胞层与空间结构分布。这些结果可以准确量化兴奋性以及抑制性神经细胞在脑区的分布。之后，作者们对人类扁桃体进行Slide-tags分析。空间转录组学技术所面临的其中一个重要挑战是对密集组织比如免疫组织进行适当分隔。作者们对人类扁桃体8747个细胞核进行了测序，空间映射出了5,778个高质量snRNA-seq图谱，揭示出B细胞和T细胞亚群在空间中的分布以及组织中不同空间结构所处的区域位置。

        最后，作者们对人黑色素瘤进行了Slide-tags的多组学分析。癌症细胞中表观遗传失调，大量关于肿瘤的研究也揭示了肿瘤细胞克隆特异性、微环境以及免疫区室的异质性。但是对于肿瘤进行空间转录组分析仍然是一项巨大的挑战。作者们对两个黑色素瘤进行了单细胞核测序snRNA-seq、snATAC-se以及T细胞受体测序。这些结果揭开了转移性黑色素瘤中处于不同微环境的相同细胞类型中驱动癌细胞状态转变的特异性转录因子基序。

        原文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06837-4