郭国骥教授团队发布高通量、高灵敏度单细胞核总RNA测序技术并绘制泛肿瘤单细胞图谱

2023 年11 月27 日，《先进科学》（Advanced Science）在线刊登了浙江大学医学院郭国骥教授团队的研究成果“Pan-cancer single-nucleus total RNA sequencing using snHH-Seq”（DOI：10.1002/advs.202304755）。论文报道了一种高通量、高灵敏度的单细胞核总RNA 测序方法snHH-seq（high-throughput and high-sensitivity single-nucleus total RNA sequencing），并使用该方法绘制了囊括9种肿瘤、70余万单细胞的泛肿瘤单细胞图谱，全面解析肿瘤转录组数据，包括表达水平、突变、剪接模式、克隆动态等，为全面理解癌症发病及进展的分子机制奠定基础，为改善癌症诊断、预后和治疗结果提供助力。

研究人员首先将随机引物和预索引策略结合在液滴微流控平台上开发了snHH-seq，并建立了详细的分析流程用于更好地解析snHH-seq数据。使用细胞核进行单细胞测序，解除了对非新鲜样本分析的限制，降低了细胞解离的难度，并减少解离过程中产生的应激反应，使得跨时间维度样本分析成为可能。使用随机引物而不是oligo-dT引物捕获RNA，不仅可以拯救部分降解的样本，而且具有更高的灵敏度（一个转录本有多个引物结合位点）和更高的覆盖率（转录本的3'和5'端，polyA 尾RNA 和非polyA 尾RNA）。预索引策略应用于基于微流控液滴和微孔板的单细胞测序平台，能够提高至少一个数量级的细胞通量，并实现样品的并行分析。

研究人员采用snHH-seq分析了32份临床冷冻肿瘤标本（包括肺腺癌、肝细胞癌、肝内胆管癌、胶质瘤、结肠腺癌、直肠腺癌、乳腺浸润性癌、食管癌和胃腺癌），在泛癌水平上通过对恶性细胞进行亚型分析来解析不同癌症类型的共性，并对肿瘤体细胞突变及其对可变剪接的影响进行了分析。结果表明，在肿瘤发展过程中，非恶性的上皮细胞中可能积累了大量常见变异，导致相关转录调控的变化，同时RNU基因（剪切相关基因）变异可能影响恶性细胞中的剪接过程，促进癌症干细胞基因转录亚型的表达。不同基因亚型的表达水平可能作为恶性细胞的特征和标签。

论文第一作者为良渚实验室陈海德博士、香港大学方秀南博士、良渚实验室邵纪凯博士研究生、浙江大学附属第一医院章琦副教授、浙江省肿瘤医院徐丽伟博士、杭州跃真生物科技有限公司陈嘉业工程师。研究获得了国家重点研发计划、国家自然科学基金的支持。