來自冷泉港實驗室，德州大學MD Anderson癌癥研究中心的研究人員通過單細胞測序分析了腫瘤，揭示了來自兩個患者的乳腺癌的種群結構，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的腫瘤進展?jié)u進模型，對于癌癥預后及階段確定具有重要的臨床意義。這一重要的研究成果公布在昨天出版的Nature雜志上。

這種單細胞測序方法即single cell sequencing（SNS），這種方法能準確定量一個單細胞核中基因拷貝數(shù)目。癌細胞中，基因組部分被刪除，或者擴增，從而引起關鍵基因的缺失，或者表達過量，干擾正常細胞生長，因此利用這種方法就能分析基因拷貝數(shù)目，從而診斷癌癥。

腫瘤已知在遺傳上是異質性的，但要在單細胞層面上來解剖這種異質性卻有困難。而在這篇文章中，研究人員將全基因組放大方法與對通過熒光激發(fā)的細胞分揀（cell sorting）分離出的單核的測序結合在一起，分析了來自兩個患者的乳腺癌的種群結構。研究人員發(fā)現(xiàn)在這兩個乳腺癌患者的樣品中，腫瘤生長都是通過斷續(xù)的克隆表達實現(xiàn)的，幾乎沒有持久的中間體，這與之前的腫瘤進展的很多漸進模型不同。

一直以來，科學家們都認為癌癥是細胞水平上的單個克隆疾病，從進化上來說，就是所謂的“成功”腫瘤細胞——即能將其遺傳模板傳遞給下一代腫瘤細胞。癌細胞包含能快速擴散的惡性克隆，也就是說，這些是在生長腫瘤的宿主環(huán)境中最適生長的克隆，分析這些克隆能有助于了解為什么癌癥如此頑固，難以治療，以及它們是如何在毒性療法中存活下來的。

科學家們認為癌細胞常常能在周圍癌細胞的基礎上進化，因此遺傳異質性的腫瘤細胞群體由于逐步的進化，而變成了不同階段的化合物，但是在這篇文章中，來自冷泉港實驗室的研究人員則認為這種進化更傾向于間斷化的。

研究人員分析的第二種乳腺癌樣品是單基因型的，研究人員發(fā)現(xiàn)轉移至肝臟的腫瘤在基因型上非常接近，這些亞群并沒有混合在一起。文章采用了一種稱為染色體斷點分析（chromosomal breakpoint analysis）的方法，來分析不同腫瘤細胞亞群之間的聯(lián)系。許多腫瘤細胞（大約30%）都混合包含有DNA缺失和增加的清楚，從而就總體DNA數(shù)目而言，看上去和正常細胞一樣，研究人員將這種細胞稱為假二倍體（pseudodiploid），并首次采用新技術鑒別了這種細胞——利用傳統(tǒng)的方法是無法分辨這些細胞與正常細胞的。有人認為這種細胞是未來克隆事件的潛在來源，還有人認為這種細胞對于腫瘤轉移意義重大。

要想在分子水平上通過腫瘤生長特性來區(qū)分腫瘤的種類是一件非常困難的事情，這只能在臨床上分析實際患者才能得知。而基礎研究認為癌癥是高度異質化的，這也就是說某種類型的癌癥，比如說乳腺癌，或者肺癌，結腸癌，都是分屬于許多不同的癌癥亞類，研究人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了許多癌癥類型的獨特標記。

在這項研究中，研究人員首先準備了兩個預知類型的癌癥樣品，這兩個樣品都屬于一種原發(fā)性侵入乳腺癌：所謂的三陰乳腺癌（triple-negative）類型——這種類型的乳腺癌最具侵襲性。其中一個樣品通過之前的分析，確定為多基因組型（polygenomic）：由不同腫瘤細胞類型組成，其拷貝數(shù)目，基因組類型，以及變化過程通過傳統(tǒng)方法是無法進行檢測的；另外一個樣品是單基因組型（monogenomic）：由單個遺傳類型細胞組成，不同于前一個樣品，這個樣品已經(jīng)轉移到了肝臟，這些樣品都進行了進一步分析。

研究人員通過SNS分析方法——全基因組擴增，以及新一代測序方法，發(fā)現(xiàn)事實上，這三種不同類型的腫瘤細胞亞群都是存在的，每個亞群都由高度相似的拷貝數(shù)目的細胞組成，研究人員認為這很可能代表了腫瘤的三種不同克隆表達。這一新型的單細胞測序在其成本降低之后，對于癌癥預后及階段確定很可能具有臨床意義。

原文摘要：

Tumour evolution inferred by single-cell sequencing

Genomic analysis provides insights into the role of copy number variation in disease, but most methods are not designed to resolve mixed populations of cells. In tumours, where genetic heterogeneity is common1, 2, 3, very important information may be lost that would be useful for reconstructing evolutionary history. Here we show that with flow-sorted nuclei, whole genome amplification and next generation sequencing we can accurately quantify genomic copy number within an individual nucleus. We apply single-nucleus sequencing to investigate tumour population structure and evolution in two human breast cancer cases. Analysis of 100 single cells from a polygenomic tumour revealed three distinct clonal subpopulations that probably represent sequential clonal expansions. Additional analysis of 100 single cells from a monogenomic primary tumour and its liver metastasis indicated that a single clonal expansion formed the primary tumour and seeded the metastasis. In both primary tumours, we also identified an unexpectedly abundant subpopulation of genetically diverse ‘pseudodiploid’ cells that do not travel to the metastatic site. In contrast to gradual models of tumour progression, our data indicate that tumours grow by punctuated clonal expansions with few persistent intermediates.