【摘要】 单细胞转录组学彻底改变了我们对肿瘤细胞组成的理解，并使我们能够识别新的细胞亚型。

单细胞转录组学彻底改变了我们对肿瘤细胞组成的理解，并使我们能够识别新的细胞亚型。尽管技术进步很快，但单细胞分析仍然是资源密集型的，阻碍了为临床关联分析足够数量的样本所需的可扩展性。因此，需要更多可扩展的方法来了解单个细胞类型对实体瘤（如食道腺癌）的发展和治疗反应的贡献，其中全面的基因组研究仅导致少数靶向治疗。由于治疗选择有限且诊断较晚，食管腺癌预后较差。了解单个细胞群之间的相互作用和功能障碍为开发新的干预措施提供了机会。为了满足技术和临床需求，我们开发了一种通过荧光将食管癌组织分离为白细胞 (CD45+)、上皮细胞 (EpCAM+) 和成纤维细胞（PDGFRα、CD90、抗成纤维细胞中的两种）的方案-激活的细胞分选和随后的 RNA 测序。我们通过将三个细胞群的转录组图谱映射到参考细胞谱系表达数据来确认它们的成功分离。基因水平分析进一步支持分离高表达白细胞的 CD3、CD4、CD8、CD19 和 CD20、上皮细胞的 CDH1 和 MUC1 以及成纤维细胞的 FAP、SMA、COL1A1 和 COL3A1 的单个细胞群。作为概念证明，我们分析了 9 名患者的肿瘤样本，并探讨了肿瘤和正常组织之间三种细胞群的表达差异。有趣的是，我们发现与正常组织相比，从肿瘤分离的成纤维细胞中血管生成相关基因上调。总体而言，我们建议将我们的方案作为一种与单细胞 RNA 测序相比的补充性和更具可扩展性的方法来研究临床参数与食管腺癌中特定细胞群的转录组学改变之间的关联。我们发现与正常组织相比，从肿瘤分离的成纤维细胞中血管生成相关基因上调。总体而言，我们建议将我们的方案作为一种与单细胞 RNA 测序相比的补充性和更具可扩展性的方法来研究临床参数与食管腺癌中特定细胞群的转录组学改变之间的关联。我们发现与正常组织相比，从肿瘤分离的成纤维细胞中血管生成相关基因上调。总体而言，我们建议将我们的方案作为一种与单细胞 RNA 测序相比的补充性和更具可扩展性的方法来研究临床参数与食管腺癌中特定细胞群的转录组学改变之间的关联。

 

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