【Cell子刊】美国卡内基梅隆大学团队：从空间转录组学中恢复单细胞表达谱|cell|免疫|原代|细胞|美国|肿瘤|转录组

【导读】空间转录组学绘制组织切片中的基因表达图谱，揭示其自然背景下的细胞组织。然而，许多技术缺乏单细胞分辨率，无法从混合细胞群中捕获集体基因表达。团队开发了scResolve，这是一种以多细胞分辨率，从空间转录组学数据中恢复单个细胞在其位置的表达谱的方法。

2024年9月25日，美国卡内基梅隆大学计算机科学学院Jose Lugo-Martinez团队在期刊《Cell Reports Methods》上发表了题为“Recovering single-cell expression profiles from spatial transcriptomics with scResolve”的研究论文。研究结果表明，scResolve可准确恢复单个细胞在其位置的表达谱，这是细胞类型反卷积无法实现的。通过scResolve获得的空间分辨细胞水平表达谱，有助于更灵活、更精确的空间分析，对原始多细胞水平分析起到补充作用。

https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(24)00242-X

研究背景

空间转录组学（ST）技术通过将成像与测量组织样本不同位置的基因表达水平的能力相结合，促进了原位细胞研究。尽管越来越多的ST技术不断涌现，例如，ST和Visium，仍然缺乏单细胞水平分析所需的分辨率。在此类技术中，每个测量点覆盖10-20个细胞的组织区域，具体取决于组织，这种分辨率对于代表性良好的大细胞来说可能足够，但对于小细胞或代表性不强的细胞来说，仍是个问题。

在这项工作中，团队提出了一种计算方法scResolve，用于从以多细胞分辨率获取的ST数据中，重建每个单独细胞的表达谱。scResolve可在单细胞分辨率下，进行更灵活、更详细的空间分析。scResolve在不同组织环境中，成功恢复了不同细胞类型中单个细胞的表达谱，改进了以前的方法。此外，团队还证明，通过scResolve回收的细胞群在空间上被正确映射，从而能够识别稀有细胞群。

图形摘要

研究进展

scResolve在人类乳腺癌数据集上的应用

团队发现，上皮细胞在肿瘤区域（INV和DCIS区域，单细胞变化2.73倍，Visium斑点变化1.77倍）富集，这与乳腺癌起源于乳腺上皮的既定理解一致。

此外，团队回收的单细胞揭示了肿瘤环境的复杂性。其中，肿瘤区域33.50%的回收细胞是免疫细胞。然而，肿瘤区域中原始斑点的注释是同质的，并且以上皮细胞为主；这意味着来自复杂细胞类型的信息，被斑点中主要细胞类型的信息所掩盖。

与其他组织区域的T细胞相比，INV区的T细胞在其上调的基因中，显示出检查通路的显著富集。这表明INV区域存在显著的肿瘤免疫相互作用。同样，富集信号都比从原始ST点识别的信号强。

在乳腺癌组织中的应用

scResolve在IPF数据集上应用以发现衰老细胞

尽管团队用于鉴定原代和次生衰老细胞的基因列表只有1个共同基因（两个列表都不到1%），但两组鉴定的细胞显示出很强的空间相关性（PCC为0.89），与既定理解一致。相比之下，当团队应用相同的分析来识别包含原代和次生衰老细胞的Visium斑点时，观察到两种细胞的已识别斑点之间的空间相关性要低得多（PCC为0.10）中的其他结果。尽管原代衰老细胞和次级衰老细胞在scResolve恢复的细胞中，显示出很强的空间相关性，但它们是两组不同的细胞，具有不同的原代和继发性衰老评分分布。

此外，scResolve提供单细胞分辨率的能力，允许详细检查组织微环境（也称为生态位）内的衰老细胞聚集。与衰老细胞和非衰老细胞之间，以及非衰老细胞本身之间的距离相比，生态位内不同类型衰老细胞之间的平均距离较小，这反映了衰老细胞之间的相互作用。

不同衰老制造者的测试，以及原代和次级衰老细胞的差异基因表达分析

研究结论

scResolve能够从多细胞点中去卷积不同细胞类型的单细胞表达谱，并将细胞分配到位置。这可用于细化组织切片的细胞类型分布，并分析跨组织区域的细胞类型特异性差异表达。然而，当相似细胞类型在染色图像中视觉相似且空间接近时，它在准确区分相似细胞类型方面仍然存在局限性。用户在使用scResolve比较同一组织区域内，视觉或功能相似的细胞类型之间的单个基因表达时，应谨慎行事。团队还建议用户在使用scResolve验证其结果时，比较Visium斑点上的细胞类型反卷积结果。最新的Visium平台现在可以将免疫荧光技术与转录组学分析相结合，从而能够同时测量蛋白质丰度和基因表达。将荧光图像中的详细蛋白质组图整合到scResolve流程中，可以进一步提高其准确性。例如，通过将转录组学谱与蛋白质组学标记信号相关联，将超分辨率步骤扩展到荧光图像上，可以更好地区分相似细胞类型的细胞表达谱。此外，膜蛋白信号可用于细胞分割步骤，以进一步提高分割准确性。

参考资料：

1.Chen, A. ∙ Liao, S. ∙ Cheng, M. ...

Spatiotemporal transcriptomic atlas of mouse organogenesis using DNA nanoball-patterned arrays

Cell. 2022; 185:1777-1792.e21

2.Cho, C.-S. ∙ Xi, J. ∙ Si, Y. ...

Microscopic examination of spatial transcriptome using Seq-Scope

Cell. 2021; 184:3559-3572.e22

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