腦轉移瘤（BrM）指原發於身體其他部位的腫瘤細胞轉移至顱內，造成腫瘤在顱內生長的一種疾病，以肺癌腦轉移最為常見，其次為乳腺癌和黑色素瘤。
據統計，癌症患者發生 腦轉移的機率高達20%-40%[1]，即使進行了積極的綜合治療， 腦轉移瘤患者2年和5年的中位生存率也僅為8.1%和2.4%[2]。
遺憾的是，目前醫學界對於 腫瘤細胞轉移到腦中並定植的分子機制知之甚少，也缺乏關於腦轉移瘤內細胞組成及功能狀態的詳細信息，這些都阻礙著研究人員對腦轉移瘤進行深入研究。
近期，來自 加州大學舊金山分校的Hugo Gonzalez教授團隊通過對腦轉移瘤組織進行單細胞測序（scRNA-seq），並結合質譜流式（CyTOF）等技術， 揭示了腦轉移瘤細胞以增殖和炎症作為主要的兩種細胞狀態，並對基質中的免疫細胞與細胞微環境的關係進行了總結和剖析，有助於對腦轉移瘤細胞特性及其與細胞微環境交互的理解，相關成果發表於《細胞》雜誌[3]。
論文首頁截圖
研究人員收集了原發腫瘤為黑色素瘤（n=3）、乳腺癌（n=3）、肺癌（n=3）、卵巢癌（n=2）、結直腸癌（n=1）、腎癌（n=1）、成人橫紋肌肉瘤（n=1）以及不明原發癌（n=1）等15例患者的腦轉移瘤標本，對其進行單細胞測序，並對其中11個樣本基於免疫表型進行質譜流式分析。
最後總 共捕獲了80377個單細胞轉錄本，通過評估標記物表達、染色體畸變、拷貝數變異等對細胞進行注釋，將其標記為 49488個腦轉移瘤細胞（MTC）及30889個腦轉移瘤相關非惡性基質細胞。
有趣的是，來自不同患者的腫瘤基質細胞在降維圖（UMAP）中形成了多個聚集性的簇，而每個患者的腦轉移瘤細胞則形成了獨立的簇，且每個病例之間均沒有重疊，這提示了 腦轉移瘤細胞具有高度患者間異質性（圖1）。
圖1 對15位患者的腦轉移瘤組織進行scRNA-seq和CyTOF，通過UMAP降維，並對細胞進行注釋
研究人員首先分析了腫瘤中的基質細胞，發現其 主要由血管細胞（內皮細胞和壁細胞）、炎性免疫細胞和間充質祖細胞組成，並根據標記基因的表達確定了20個不同的簇（圖2）。
圖2腫瘤中的基質細胞：具有標記基因CLDN5和PECAM1的內皮細胞（EC-1，EC-2和EC-3簇）、具有標記基因RGS5和ACTA2的壁細胞（PC）和血管平滑肌細胞（vSMCs，PC-1，PC-2，PC-3簇）、具有標記基因ISLR和CTHRC1的間充質基質細胞樣細胞（MSC-like-1和MSC-like-2）、具有標記基因CD3D和IL7R的 T細胞（T:CD8+:EM，T:CD4+:CM1，T:CD4+:cm2，Tregs和T:Cm）、具有標記基因JCHAIN和MZB1的B細胞（B-c1和B-c2）、具有標記基因AIF1和LYZ的轉移相關巨噬細胞（MAMs:APOE+和MAMs:S100A8+）、具有標記基因CD1C和CLEC10A的樹突狀細胞（DC，cDC2:CD1C+/CLEC10A+）及具有標記基因GFAP和S100B的星形膠質細胞
基質中的 血管細胞構成了血-腫瘤介面（BTI），與腦轉移瘤患者的化療抵抗息息相關。根據scRNA-seq結果，血管內皮細胞主要分為了三個簇（EC-1、EC-2和EC-3），其中EC-3為動脈樣內皮細胞（標誌基因為EFNB2和GJA5），EC-2為靜脈樣內皮細胞（標誌基因為ACKR1和NR2F2），EC-1則介於兩者之間。 EC-1簇細胞表達與血管生成和膠原沉積等過程相關的基因，EC-2簇則表達與缺氧、炎症和抗原呈遞相關的基因。
此外，研究人員還在內皮細胞中檢測到6個多特異性ATP結合盒（ABC），包括ABCB1（即多藥耐藥蛋白1，MDR）和ABCG2，這兩種轉運蛋白都是正常血腦屏障中的關鍵分子，在靜脈樣（EC-2簇）內皮細胞匯聚的區域明顯高表達（圖3）。
圖3 在內皮細胞中檢測到6個多特異性ATP結合盒（ABC），ABCB1和ABCG2在靜脈樣（EC-2簇，紅色）內皮細胞匯聚的區域明顯高表達
接著研究人員分析了腦轉移瘤中浸潤免疫細胞的特徵，發現 腦轉移瘤中的免疫細胞以T細胞和巨噬細胞為主，其中T細胞展現出了更高的異質性，主要由5個簇組成： CD8+效應記憶T細胞（T:CD8+:EM簇，表示CD8+ effector memory T cells，下文以此類推）、 中央記憶T細胞（T:CD4+:CM1簇、T:CD4+:CM2簇和T:CM簇）和 調節性T細胞（Tregs簇）。
這些細胞具有不同的免疫狀態與功能，如T:CD8+:EM簇富含細胞毒性分子（如GZMA和IFNG），T:CD4+:CM簇則代表一種高表達LTB、IL32等免疫調節標記物的激活狀態，而表達低水平CD4和CD8A的T:CM簇雖然也表達LTB和IL32，但其還富集干擾素相關基因（如ISG15和MX1）。
為了更好地理解這些T細胞狀態及功能轉變，研究人員使用了一種非線性降維技術，用以捕捉高維數據中的幾何結構和功能狀態[4]。這一分析表明，這5個T細胞簇按擴散成分1（DC1）分數有序排列。
在與DC1呈正相關的前50個基因中，有與淋巴細胞活化相關的分子（如CORO1A和LCK）、與趨化和遷移相關的分子（如CCR7和CXCR4），且這前50個DC1相關基因的表達與T細胞激活基因簇（GO：0042110）之間有很強的相關性，表明T細胞激活狀態的不同驅動了T細胞的多樣性。（圖4）
圖4 5個T細胞簇按擴散成分1（DC1）分數有序排列，且前50個DC1相關基因的表達與T細胞激活基因簇（GO：0042110）之間有很強的相關性
為了了解每種T細胞狀態與細胞微環境相關作用，研究人員評估了調控微環境和代謝相關基因的表達，結果發現干擾素信號相關基因在T:Cm簇中占主導地位，與T細胞高激活相關的耗竭特徵富集在T:CD8+:EM和T:CD4+:CM簇中，而那些DC1評分較低的T細胞簇（T:CD4+:cm2，Treg和T:Cm）則表現出強烈的無功能特徵。
此外， 從激活的T細胞到無功能的T細胞的這種表型轉變，與細胞代謝從糖酵解和三羧酸循環為主向脂質代謝為主的轉變相吻合，以上結果揭示了T細胞功能狀態（從激活/耗竭到無功能），與伴隨的代謝和微環境重編程相關。
該研究也存在一定局限性，由於缺乏匹配的顱外原發腫瘤的數據，導致無法研究腦轉移瘤與原發腫瘤之間的差異與聯繫。
總的來說，這個研究 全面分析了腦轉移瘤中細胞類型和細胞功能狀態，通過對腦轉移瘤細胞、免疫細胞和其他基質細胞的單細胞解析度分析，加深了對腫瘤細胞固有特性和細胞微環境特性在腫瘤腦轉移中的相互作用的理解，有助於將來針對腦轉移瘤的療法的開發。
參考文獻
1.Kamp MA, Slotty PJ, Cornelius JF, Steiger HJ, Rapp M, Sabel M: The impact of cerebral metastases growth pattern on neurosurgical treatment. Neurosurg Rev 2018, 41(1):77-86.
2.Achrol AS, Rennert RC, Anders C, Soffietti R, Ahluwalia MS, Nayak L, Peters S, Arvold ND, Harsh GR, Steeg PS et al: Brain metastases. Nat Rev Dis Primers 2019, 5(1):5.
3.Gonzalez H, Mei W, Robles I, Hagerling C, Allen BM, Hauge Okholm TL, Nanjaraj A, Verbeek T, Kalavacherla S, van Gogh M et al: Cellular architecture of human brain metastases. Cell 2022, 185(4):729-745 e720.
5.Puram SV, Tirosh I, Parikh AS, Patel AP, Yizhak K, Gillespie S, Rodman C, Luo CL, Mroz EA, Emerick KS et al: Single-Cell Tranomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer. Cell 2017, 171(7):1611-1624 e1624.