＜span class=“js_title_inner“＞结直肠癌五年生存率为何骤降？bulk+单细胞+空间转录组整合揭秘肿瘤微环境“变脸”全过程（附全套复现代码）＜/span＞
为什么结直肠癌的五年生存率在早期接近90%，而一旦进展到IV期，这个数字会断崖式下跌到仅14%左右？
2023年4月，Gastroenterology Report 杂志发表了中山大学附属第六医院兰平教授团队的研究，该研究利用单细胞和空间转录组技术，系统揭示了结直肠癌在进展过程中肿瘤微环境异质性的动态演变规律。
今天我们就来拆解一下这篇文章：Dynamic heterogeneity of colorectal cancer during progression revealed clinical risk-associated cell types and regulations in single-cell resolution and spatial context。
研究概述
本研究整合了8个单细胞转录组（scRNA-seq）、3个空间转录组（ST-seq）以及5个批量转录组（bulk RNA-seq）数据集，旨在分析结直肠癌（CRC）从I期进展到IV期过程中，肿瘤细胞、基质细胞和免疫细胞的比例、功能及谱系分化的动态变化。研究鉴定出了与临床风险高度相关的细胞亚型，并发现LIF–LIFR信号通路是晚期结直肠癌的关键调节中心。实验设计
研究人员收集并处理了来自公共数据库的CRC多组学数据，利用Milo算法检测细胞群丰度在分期进展中的差异，通过Palantir推断分化轨迹，并结合scMetabolism评估细胞代谢状态。随后，利用空间转录组数据验证了这些细胞亚型的空间定位和共定位关系，最后通过80例自主队列样本的qRT-PCR和免疫组化实验，对核心标志物进行了临床验证。
研究结果
Figure 1：研究构建了涵盖结直肠癌I-IV期的单细胞转录图谱，鉴定了包括上皮、基质和免疫细胞在内的八大类细胞。
Figure 2：TM4SF1+恶性上皮细胞在IV期患者中显著增加，这类细胞具有最强的上皮-间质转化能力，且与患者生存期缩短直接相关。
Figure 3：CXCL12+炎症型相关成纤维细胞在IV期肿瘤中富集，其受JUN转录因子调控的特性可能参与了肿瘤纤维化的进展。
Figure 4：CD4+ Treg和Trm细胞在晚期组织中浸润增加，且这些细胞在末端状态表现出极高的代谢水平和TCR信号激活。
Figure 5：CD8+ T细胞主要分化为增殖型和耗竭型两种末端状态，其耗竭程度与细胞的代谢活性呈正相关。
Figure 6：三级淋巴结构（TLS）增强了肿瘤区域的免疫浸润，同时在IV期肿瘤中观察到明显的IgA到IgG的抗体类别转换。
Figure 7：C1QC+巨噬细胞和肥大细胞在IV期显著上调，其代谢重编程过程可能促进了肿瘤的转移。
Figure 8：LIF–LIFR信号通路在晚期肿瘤细胞间高度活跃，临床验证证实LIF高表达是预后不良的独立预测指标。
数据分析
生信分析
本研究涉及scRNA-seq、ST-seq以及bulk RNA-seq三种组学技术。
分析流程
分析首先对单细胞数据进行质控、降维聚类及Harmony批次效应校正；接着运用Milo进行细胞丰度的分期差异分析，Palantir推断发育轨迹，scMetabolism计算代谢通路评分。通过CellChat模拟配体-受体相互作用，结合cell2location对空间转录组点位进行细胞比例反褶积，明确细胞在组织中的物理位置；最后利用CIBERSORTx将单细胞特征映射到bulk转录组中，通过生存分析确认细胞亚型的临床意义。
统计分析
组间显著性差异采用ANOVA分析及Tukey’s多重比较检验；生存曲线分析使用log-rank检验；变量间的相关性通过Pearson相关系数评估，所有统计检验均以P < 0.05为显著性标准。
总结
研究意义
本研究详尽描绘了结直肠癌进展过程中肿瘤微环境的动态重塑图谱，不仅明确了与转移相关的特定恶性细胞亚群，还解析了免疫抑制环境形成的轨迹。研究确立了TM4SF1和LIF作为评估CRC进展和预后的关键生物标志物，为晚期患者的靶向治疗提供了新的潜在路径。
文章复现
这篇文章的原始数据和生信分析代码都公开了，非常全面。
原始数据分别存放在GEO和10x Genomics官方平台，具体编号如下：
• 单细胞数据集：GSE161277, GSE132465, GSE144735, GSE146771, GSE164522, GSE178318, GSE188711, GSE200997
• Bulk RNA-seq数据集：TCGA-COAD, TCGA-READ, GSE17536, GSE17537, GSE39582
• 空间转录组数据集：GSE188711及10x Genomics官网下载链接
代码仓库地址： https://github.com/KeHax/SingleCellCRC-pipeline
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