Eninostat在HER2阳性乳腺肿瘤微环境中作用

生信技能树jimmy

发布于 2024-03-06 09:36:41

1790

发布于 2024-03-06 09:36:41

文章被收录于专栏：单细胞天地单细胞天地

文章概述

文章标题：《Entinostat decreases immune suppression to promote anti-tumor responses in a HER2+ breast tumor microenvironment》

发表日期和杂志：2022年发表在Cancer Immunol Research上

在线阅读链接：https://doi.org/10.1158%2F2326-6066.CIR-21-0170

药物简介及实验设计

Eninostat简介

通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询到药物的作用：

Entinostat是一种组蛋白去乙酰化酶抑制剂，也被称为HDAC抑制剂。它被用作抗癌药物，主要用于治疗某些类型的癌症，如淋巴瘤和乳腺癌。

Entinostat的作用机制是通过抑制组蛋白去乙酰化酶（HDAC），从而增加组蛋白的乙酰化水平。这可以导致基因的表达模式发生改变，包括抑制肿瘤细胞的增殖、诱导细胞凋亡和促进免疫应答。

在HER2阳性乳腺肿瘤微环境中，Entinostat可以少免疫抑制，从而增强免疫系统对肿瘤的反应。它可以改善肿瘤微环境中的免疫细胞功能，增加抗肿瘤免疫细胞的浸润和活性，并促进肿瘤细胞的免疫识别和杀伤。

单细胞实验设计

对使用Eninostat和ICIS治疗的小鼠的HER2过表达的乳腺肿瘤进行了单细胞RNA测序，以全面描述TME内多种细胞类型的变化。

从20个完整肿瘤中提取RNA，分别为载体对照组(V)、恩替诺他处理组(E)、恩替诺他与抗pd -1 (EP)、恩替诺他与抗ctla -4 (EC)、恩替诺他与抗pd -1和抗ctla -4 (EPC)， 5个实验组每组4个生物重复。

单细胞转录组数据情况

数据链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE166321

文章数据是包含了scRNA-seq以及bulk RNA-seq数据，我们只选择下载scRNA-seq进行分析

#samples
 
GSM5068516_wtile1_barcodes.tsv.gz 12.5 Kb
GSM5068516_wtile1_features.tsv.gz 221.0 Kb
GSM5068516_wtile1_matrix.mtx.gz 17.9 Mb

GSM5068517_wtile2_barcodes.tsv.gz 9.8 Kb
GSM5068517_wtile2_features.tsv.gz 221.0 Kb
GSM5068517_wtile2_matrix.mtx.gz 10.5 Mb

GSM5068518_wtilv1_barcodes.tsv.gz 6.9 Kb
GSM5068518_wtilv1_features.tsv.gz 212.7 Kb
GSM5068518_wtilv1_matrix.mtx.gz 15.3 Mb

GSM5068519_wtilv2_barcodes.tsv.gz 18.3 Kb
GSM5068519_wtilv2_features.tsv.gz 221.0 Kb
GSM5068519_wtilv2_matrix.mtx.gz 26.8 Mb

提供的是10X格式的标准三个文件，选择下载我们需要的scRNA数据之后需要对数据进行整理，将三个文件分别整理到对应的文件夹中。

#整理文件
fs=list.files('./','features')
fs

samples1= gsub('.tsv.gz','',gsub('features.','',fs))
samples1

samples2 = samples1


lapply(1:length(samples2), function(i){
  x=samples2[i]
  y=fs[i]
  dir.create(x,recursive = T)
  file.copy(from= y ,
            to=file.path(x,  'features.tsv.gz' )) 
  file.copy(from= gsub('features','matrix',gsub('tsv','mtx',y)),
            to= file.path(x, 'matrix.mtx.gz' ) ) 
  file.copy(from= gsub('features','barcodes',y),
            to= file.path(x, 'barcodes.tsv.gz' )) 
  
})

然后使用Read10X函数将数据读取进来即可进行后续的标准分析

#指定数据存放位置
samples=list.files("./mice/outputs/")
samples
dir <- file.path('./mice/outputs/',samples)
names(dir) <- samples
#读取数据创建Seurat对象
counts <- Read10X(data.dir = dir)

sce.all = CreateSeuratObject(counts,
                             min.cells = 5,
                             min.features = 300 )

dim(sce.all)   #查看基因数和细胞总数
as.data.frame(sce.all@assays$RNA$counts[1:10, 1:2])
table(sce.all@meta.data$orig.ident)  #查看每个样本的细胞数
head(sce.all@meta.data)

对读取进来的数据进行质控、harmony整合以及单细胞细分亚群定义等。

第一层次降维聚类

通过对RNA表达谱进行聚类并评估规范和细胞类型标记物的表达，共将56,731个细胞注释为细胞类型。

将细胞分为5种细胞类型，其中包括24,798个癌细胞(Erbb2+， Cdh1+)， 6,645个CAFs (Col12a1+， Mmp2+)， 1,419个淋巴样细胞(Cd3e+)， 13,301个单核/巨噬细胞(Adgre1+， Itgam+， Cd14+)和10,568个MDSCs (S100a8/9+， Itgam+， Cd14+)。

通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询到各个细分亚群的解释：

癌细胞：指恶性肿瘤中的癌症细胞，具有异常的细胞增殖和分化能力，可以无限制地生长和扩散，是肿瘤的主要组成部分。
CAF（癌相关成纤维细胞）：是一种存在于肿瘤微环境中的细胞类型，它们与癌细胞相互作用，促进肿瘤生长和转移。CAF通常表达一些特定的标志物，如Col12a1和Mmp2。
淋巴细胞：一种免疫细胞，主要存在于淋巴组织和循环系统中。它们在免疫应答中起着重要的作用，包括识别和杀伤肿瘤细胞。
单核细胞/巨噬细胞：单核细胞是一类免疫细胞，它们可以分化为巨噬细胞。巨噬细胞是一种具有吞噬和清除病原体、细胞垃圾和异常细胞的能力的细胞。它们在肿瘤微环境中起着重要的免疫调节作用。
MDSCs（髓系衍生抑制性细胞）：是一类免疫抑制性细胞，存在于肿瘤微环境中。它们可以抑制免疫细胞的功能，从而减弱对肿瘤的免疫反应。MDSCs通常表达一些特定的标志物，如S100a8/9、Itgam和Cd14。

集群之间的差异表达基因