大家好，今天跟大家分享一篇题为Multi-omics and pharma cological characterization of patient-derived glioma cell lines（患者来源胶质瘤细胞系的多组学分析及药理学特征研究）胶质母细胞瘤(GBM)是中枢神经系统最常见的恶性肿瘤。GBM的临床转化和治疗选择仍然是一个巨大的挑战。
01
研究背景
胶质母细胞瘤 （GBM） 是最常见的脑肿瘤，至今仍无法治愈。原代 GBM 培养物是广泛使用的药物筛选工具，但这些原代 GBM 培养物缺乏基因组学和药理学表征。在这里，我们收集了 50 个患者来源的神经胶质瘤细胞 （PDGC） 细胞系，并通过全基因组测序、RNA 测序和药物反应筛选对其进行表征。
我们在 PDGC 中鉴定了三种分子亚型：间充质 （MES） 、前神经 （PN） 和氧化磷酸化 （OXPHOS）。药物反应分析显示，PN 亚型 PDGCs 对酪氨酸激酶抑制剂敏感，而 OXPHOS 亚型 PDGCs 对组蛋白脱乙酰酶抑制剂、氧化磷酸化抑制剂和 HMG-CoA 还原酶抑制剂敏感。
PN 和 OXPHOS 亚型 PDGCs 在颅内移植到免疫缺陷小鼠体内后在体内稳定形成肿瘤，而大多数 MES 亚型 PDGCs 在体内无法形成肿瘤。此外，由无血清培养基培养的 PDGCs，尤其是长传代 PDGCs，携带 MYC/MYCN 扩增，这在 GBM 患者中很少见。我们的研究为了解原发性胶质瘤细胞培养和临床转化提供了宝贵的资源，并强调了不容忽视的无血清 PDGC 培养系统的问题。
见图一
PDGC 的转录亚型定义。
图一
a 显示 PDGC 生成的示意图。解剖患者的 GBM 组织并消化成单细胞悬液，然后在无血清培养基中培养以获得 PDGCs。本研究共收集或生成 50 个 PDGCs，其中 50 个 PDGCs 进行 RNA-seq，10 个 PDGCs 进行 WES，49 个 PDGCs 进行 WGS。
b Oncoprint 显示 50 个 PDGC 的基因组改变。HOMDEL：纯合缺失，AMP：高水平扩增，INFRAME：框内插入和缺失，MISSENSE：错义突变，PROMOTER：定位在启动子中的突变，TRUNC：截短突变，GAIN：低水平拷贝数增益，HETLOSS：杂合缺失。
c 显示特定于亚型的特征的表达水平的热图。基因表达值通过 z 分数标准化。行代表基因，列代表 PDGCs。
d-f 条形图显示了按 MES （d）、PN （e） 和 OXPHOS （f） 亚型划分的富集通路。条形根据亚型标识进行着色。
g、h 显示子类型分配 （n = 45） 变化流的 Sankey 图。左列代表我们定义的亚型，右列代表 Wang 等人定义的亚型。17 (g） 或 Neftel 等人。18 (源数据以 源数据 文件的形式提供。
见图二
培养的 PDGC 及其原始组织的亚型。
图二
a、b Sankey 图显示了使用内部数据 （n = 12） （a） 和先前发表的数据 GSE119834 （n = 10） （b） 显示培养的 PDGC 与其亲本组织之间亚型分配的变化。
c 来自组织和培养的 PDGC 的 GBM 肿瘤细胞的均匀流形近似和投影 （UMAP） 可视化，按细胞类型着色。
d 来自组织和培养的 PDGC 的 GBM 肿瘤细胞的 UMAP 可视化，按亚型分配着色。UMAP 可视化图表旁边的表格汇总了每个子类型的单元格数。
e 来自组织和培养的 PDGC 的 GBM 肿瘤细胞中每种亚型的百分比。源数据作为源数据文件提供。
见图三
定义亚型的临床、基因组和致瘤比较。
图三
a 来自不同亚型的 TCGA 队列中 GBM 患者的 Kaplan-Meier 生存曲线。使用 log-rank 检验计算 P 值。
b 确定的亚型对放疗的反应。y 轴表示辐射后存活细胞的百分比。使用双侧 Wilcoxon 秩和精确检验计算 P 值。箱线图显示中位数（中心线）、上下分位数（箱形）以及数据范围（须线）。
c 不同亚型 PDGCs 中指示基因的基因组改变频率。条形按变更类型着色。AMP：高水平扩增，GAIN：低水平增益，HETLOSS：杂合缺失，HOMDEL：纯合缺失，MISSENSE：错义突变，TRUNC：截断突变。
d 堆叠条形图显示不同亚型 PDGCs 的致瘤性。对于每个细胞系，5 × 105将细胞注射到裸鼠的大脑中。
e 3D 散点图显示 PDGCs 的亚型评分及其移植肿瘤的细胞培养物。
f 散点图显示裸鼠注射不同亚型 PDGC 后的中位生存时间。MES （n = 2）、PN （n = 6）、OXPHOS （n = 8）、其他 （n = 2）。这些线被绘制为 SEM ±平均值。源数据作为源数据文件提供。
见图四
不同亚型 PDGCs 的药物反应。
图四
a 显示药物筛选过程的示意图。
b 显示不同亚型 PDGCs 的药物反应的热图。行代表药物，列代表细胞系，根据相应药物处理后的细胞活力进行着色。左侧的箱线图显示了细胞系对特定药物治疗的反应。
c 不同亚型 PDGCs 的药物 （n = 118） 反应。P 值通过双侧 Wilcoxon 秩和精确检验计算。
d、e 用指定药物治疗后不同亚型 PDGCs 的正常化细胞活力。有效抑制 PN 和 OXPHOS 亚型 PDGCs 生长的代表性药物分别列在 （d） 和 （e） 中。MES （n = 26）、PN （n = 30）、OXPHOS （n = 26）。P 值通过双侧 Wilcoxon 秩和精确检验计算。在 b-e 中，箱线图显示中位数（中心线）、上下分位数（箱形）以及数据范围（须线）。源数据作为 源数据 文件提供。
见图五
洛伐他汀通过减弱线粒体呼吸来抑制 OXPHOS 亚型 PDGCs 的生长。
图五
a 补充有不同浓度胆固醇的洛伐他汀处理的 BNI423 的细胞活力（生物学重复 n = 3）。EtOH： 乙醇。数据表示为平均 ± SD。
b 补充不同浓度羊毛甾醇的洛伐他汀处理的 BNI423 的细胞活力（生物学重复 n = 3）。数据表示为平均 ± SD。
c 与未接受洛伐他汀治疗的 PDGCs 相比，用洛伐他汀治疗的 OXPHOS 亚型 PDGCs 的 GSEA 图。GSEA 由 R 包 clusterProfiler 执行。P 值通过双侧 Kolmogorov-Smirnov 检验计算，并由 FDR 进行调整。
d BNI423 在不同处理下 16 小时的代表性 MitoTracker 染色。线粒体用 MitoTracker（红色）染色，细胞核用 DAPI（蓝色）染色。比例尺，10 μm。
e BNI423 在不同处理下的相对细胞 ADP/ATP 比率（生物学重复 n = 3）。线粒体复合物 I 抑制剂鱼藤酮用作阳性对照。P 值通过双侧 Student t 检验计算。Lov.： 洛伐他汀.数据以 SD ±平均值表示。
f 洛伐他汀处理的 BNI423 的相对细胞 ADP/ATP 比率，有或没有胆固醇补充剂（生物学重复 n = 3）。使用双侧 Student t 检验计算 P 值。Lov.： 洛伐他汀， Cho.： 胆固醇。数据表示为平均 ± SD。
g 皮下接种 BNI17 （n = 6） 用洛伐他汀或载体治疗的小鼠的肿瘤大小。使用双侧 Student t 检验计算 P 值。数据以平均值表示± SEM。
h、i Ki67 - （h） 和裂解的 Caspase-3 染色 （i） 脑肿瘤组织的定量。BNI423 被移植到裸鼠的大脑中。5 周后，通过脑输注 （每只小鼠 42 μg/天） 给予洛伐他汀 3 天，并收获全脑用于组织病理学分析。使用双侧 Student t 检验计算 P 值。数据以 SD ±平均值表示。在 （h）、载体 （n = 9）、洛伐他汀 （n = 9） 中。在 （I）、载体 （n = 6）、洛伐他汀 （n = 9） 中。源数据作为 源数据 文件提供。
见图六
培养的 PDGC 中的 MYC/MYCN 扩增。
图六
a PDGC 和匹配的 GBM 组织中的 MYC 通路表达评分。内部数据 （n = 12），GSE119834 （n = 10）。P 值是通过双侧配对 Wilcoxon 秩和精确检验计算的。
b 在长传代 （n = 25） 和短传代 （n = 25） PDGC 中 MYC/MYCN 扩增的样品百分比。培养超过 10 代的细胞系被归类为长传代，否则，细胞系被归类为短传代。P 值通过单侧 Fisher 精确检验计算，p = 0.036。
c MYC/MYCN DNA 扩增或 MYC/MYCN ecDNA 扩增的样品百分比。红色条表示长通道 PDGCs，而蓝色条表示短通道 PDGCs。Chr.：染色体 DNA，ecDNA：染色体外 DNA。
d MYC 的拷贝数。蓝色条表示 WGS 检测到的染色体拷贝数，紫色条表示 WGS 检测到的 ecDNA 拷贝数，红色条表示 ddPCR 检测到的总拷贝数。
e 代表性 FISH 图像显示患者 CB1838、CB5304 和 CB3145 原代 GBM 组织中 MYC/MYCN 扩增。黄色箭头表示 MYC/MYCN 扩增的细胞。比例尺，20 μm。共对 13 个组织进行 FISH，其中 9 个样本未进行 MYC/MYCN 扩增，3 个样本进行 MYC 扩增，1 个样本进行 MYCN 扩增。
f 显示指定基因的 CNV 的热图，按 CNV 状态着色（红色表示扩增，蓝色表示缺失）。行表示从 GBM 患者中分离的细胞，列表示基因组位置。CNV 水平由 R 包 infercnv 推断。
02
研究结论
此外，我们的药物筛选未能识别出 MES 亚型特有的任何化合物。单个 GBM 组织中存在多种肿瘤细胞亚型，并且无法通过仅消除 PN 和 OXPHOS 亚型的肿瘤细胞来有效阻止肿瘤发展，这可能是从基础 GBM 研究到临床实践的转化研究成功率低的原因之一。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
01
研究背景
胶质母细胞瘤 （GBM） 是最常见的脑肿瘤，至今仍无法治愈。原代 GBM 培养物是广泛使用的药物筛选工具，但这些原代 GBM 培养物缺乏基因组学和药理学表征。在这里，我们收集了 50 个患者来源的神经胶质瘤细胞 （PDGC） 细胞系，并通过全基因组测序、RNA 测序和药物反应筛选对其进行表征。
我们在 PDGC 中鉴定了三种分子亚型：间充质 （MES） 、前神经 （PN） 和氧化磷酸化 （OXPHOS）。药物反应分析显示，PN 亚型 PDGCs 对酪氨酸激酶抑制剂敏感，而 OXPHOS 亚型 PDGCs 对组蛋白脱乙酰酶抑制剂、氧化磷酸化抑制剂和 HMG-CoA 还原酶抑制剂敏感。
PN 和 OXPHOS 亚型 PDGCs 在颅内移植到免疫缺陷小鼠体内后在体内稳定形成肿瘤，而大多数 MES 亚型 PDGCs 在体内无法形成肿瘤。此外，由无血清培养基培养的 PDGCs，尤其是长传代 PDGCs，携带 MYC/MYCN 扩增，这在 GBM 患者中很少见。我们的研究为了解原发性胶质瘤细胞培养和临床转化提供了宝贵的资源，并强调了不容忽视的无血清 PDGC 培养系统的问题。
见图一
PDGC 的转录亚型定义。
图一
a 显示 PDGC 生成的示意图。解剖患者的 GBM 组织并消化成单细胞悬液，然后在无血清培养基中培养以获得 PDGCs。本研究共收集或生成 50 个 PDGCs，其中 50 个 PDGCs 进行 RNA-seq，10 个 PDGCs 进行 WES，49 个 PDGCs 进行 WGS。
b Oncoprint 显示 50 个 PDGC 的基因组改变。HOMDEL：纯合缺失，AMP：高水平扩增，INFRAME：框内插入和缺失，MISSENSE：错义突变，PROMOTER：定位在启动子中的突变，TRUNC：截短突变，GAIN：低水平拷贝数增益，HETLOSS：杂合缺失。
c 显示特定于亚型的特征的表达水平的热图。基因表达值通过 z 分数标准化。行代表基因，列代表 PDGCs。
d-f 条形图显示了按 MES （d）、PN （e） 和 OXPHOS （f） 亚型划分的富集通路。条形根据亚型标识进行着色。
g、h 显示子类型分配 （n = 45） 变化流的 Sankey 图。左列代表我们定义的亚型，右列代表 Wang 等人定义的亚型。17 (g） 或 Neftel 等人。18 (源数据以 源数据 文件的形式提供。
见图二
培养的 PDGC 及其原始组织的亚型。
图二
a、b Sankey 图显示了使用内部数据 （n = 12） （a） 和先前发表的数据 GSE119834 （n = 10） （b） 显示培养的 PDGC 与其亲本组织之间亚型分配的变化。
c 来自组织和培养的 PDGC 的 GBM 肿瘤细胞的均匀流形近似和投影 （UMAP） 可视化，按细胞类型着色。
d 来自组织和培养的 PDGC 的 GBM 肿瘤细胞的 UMAP 可视化，按亚型分配着色。UMAP 可视化图表旁边的表格汇总了每个子类型的单元格数。
e 来自组织和培养的 PDGC 的 GBM 肿瘤细胞中每种亚型的百分比。源数据作为源数据文件提供。
见图三
定义亚型的临床、基因组和致瘤比较。
图三
a 来自不同亚型的 TCGA 队列中 GBM 患者的 Kaplan-Meier 生存曲线。使用 log-rank 检验计算 P 值。
b 确定的亚型对放疗的反应。y 轴表示辐射后存活细胞的百分比。使用双侧 Wilcoxon 秩和精确检验计算 P 值。箱线图显示中位数（中心线）、上下分位数（箱形）以及数据范围（须线）。
c 不同亚型 PDGCs 中指示基因的基因组改变频率。条形按变更类型着色。AMP：高水平扩增，GAIN：低水平增益，HETLOSS：杂合缺失，HOMDEL：纯合缺失，MISSENSE：错义突变，TRUNC：截断突变。
d 堆叠条形图显示不同亚型 PDGCs 的致瘤性。对于每个细胞系，5 × 105将细胞注射到裸鼠的大脑中。
e 3D 散点图显示 PDGCs 的亚型评分及其移植肿瘤的细胞培养物。
f 散点图显示裸鼠注射不同亚型 PDGC 后的中位生存时间。MES （n = 2）、PN （n = 6）、OXPHOS （n = 8）、其他 （n = 2）。这些线被绘制为 SEM ±平均值。源数据作为源数据文件提供。
见图四
不同亚型 PDGCs 的药物反应。
图四
a 显示药物筛选过程的示意图。
b 显示不同亚型 PDGCs 的药物反应的热图。行代表药物，列代表细胞系，根据相应药物处理后的细胞活力进行着色。左侧的箱线图显示了细胞系对特定药物治疗的反应。
c 不同亚型 PDGCs 的药物 （n = 118） 反应。P 值通过双侧 Wilcoxon 秩和精确检验计算。
d、e 用指定药物治疗后不同亚型 PDGCs 的正常化细胞活力。有效抑制 PN 和 OXPHOS 亚型 PDGCs 生长的代表性药物分别列在 （d） 和 （e） 中。MES （n = 26）、PN （n = 30）、OXPHOS （n = 26）。P 值通过双侧 Wilcoxon 秩和精确检验计算。在 b-e 中，箱线图显示中位数（中心线）、上下分位数（箱形）以及数据范围（须线）。源数据作为 源数据 文件提供。
见图五
洛伐他汀通过减弱线粒体呼吸来抑制 OXPHOS 亚型 PDGCs 的生长。
图五
a 补充有不同浓度胆固醇的洛伐他汀处理的 BNI423 的细胞活力（生物学重复 n = 3）。EtOH： 乙醇。数据表示为平均 ± SD。
b 补充不同浓度羊毛甾醇的洛伐他汀处理的 BNI423 的细胞活力（生物学重复 n = 3）。数据表示为平均 ± SD。
c 与未接受洛伐他汀治疗的 PDGCs 相比，用洛伐他汀治疗的 OXPHOS 亚型 PDGCs 的 GSEA 图。GSEA 由 R 包 clusterProfiler 执行。P 值通过双侧 Kolmogorov-Smirnov 检验计算，并由 FDR 进行调整。
d BNI423 在不同处理下 16 小时的代表性 MitoTracker 染色。线粒体用 MitoTracker（红色）染色，细胞核用 DAPI（蓝色）染色。比例尺，10 μm。
e BNI423 在不同处理下的相对细胞 ADP/ATP 比率（生物学重复 n = 3）。线粒体复合物 I 抑制剂鱼藤酮用作阳性对照。P 值通过双侧 Student t 检验计算。Lov.： 洛伐他汀.数据以 SD ±平均值表示。
f 洛伐他汀处理的 BNI423 的相对细胞 ADP/ATP 比率，有或没有胆固醇补充剂（生物学重复 n = 3）。使用双侧 Student t 检验计算 P 值。Lov.： 洛伐他汀， Cho.： 胆固醇。数据表示为平均 ± SD。
g 皮下接种 BNI17 （n = 6） 用洛伐他汀或载体治疗的小鼠的肿瘤大小。使用双侧 Student t 检验计算 P 值。数据以平均值表示± SEM。
h、i Ki67 - （h） 和裂解的 Caspase-3 染色 （i） 脑肿瘤组织的定量。BNI423 被移植到裸鼠的大脑中。5 周后，通过脑输注 （每只小鼠 42 μg/天） 给予洛伐他汀 3 天，并收获全脑用于组织病理学分析。使用双侧 Student t 检验计算 P 值。数据以 SD ±平均值表示。在 （h）、载体 （n = 9）、洛伐他汀 （n = 9） 中。在 （I）、载体 （n = 6）、洛伐他汀 （n = 9） 中。源数据作为 源数据 文件提供。
见图六
培养的 PDGC 中的 MYC/MYCN 扩增。
图六
a PDGC 和匹配的 GBM 组织中的 MYC 通路表达评分。内部数据 （n = 12），GSE119834 （n = 10）。P 值是通过双侧配对 Wilcoxon 秩和精确检验计算的。
b 在长传代 （n = 25） 和短传代 （n = 25） PDGC 中 MYC/MYCN 扩增的样品百分比。培养超过 10 代的细胞系被归类为长传代，否则，细胞系被归类为短传代。P 值通过单侧 Fisher 精确检验计算，p = 0.036。
c MYC/MYCN DNA 扩增或 MYC/MYCN ecDNA 扩增的样品百分比。红色条表示长通道 PDGCs，而蓝色条表示短通道 PDGCs。Chr.：染色体 DNA，ecDNA：染色体外 DNA。
d MYC 的拷贝数。蓝色条表示 WGS 检测到的染色体拷贝数，紫色条表示 WGS 检测到的 ecDNA 拷贝数，红色条表示 ddPCR 检测到的总拷贝数。
e 代表性 FISH 图像显示患者 CB1838、CB5304 和 CB3145 原代 GBM 组织中 MYC/MYCN 扩增。黄色箭头表示 MYC/MYCN 扩增的细胞。比例尺，20 μm。共对 13 个组织进行 FISH，其中 9 个样本未进行 MYC/MYCN 扩增，3 个样本进行 MYC 扩增，1 个样本进行 MYCN 扩增。
f 显示指定基因的 CNV 的热图，按 CNV 状态着色（红色表示扩增，蓝色表示缺失）。行表示从 GBM 患者中分离的细胞，列表示基因组位置。CNV 水平由 R 包 infercnv 推断。
02
研究结论
此外，我们的药物筛选未能识别出 MES 亚型特有的任何化合物。单个 GBM 组织中存在多种肿瘤细胞亚型，并且无法通过仅消除 PN 和 OXPHOS 亚型的肿瘤细胞来有效阻止肿瘤发展，这可能是从基础 GBM 研究到临床实践的转化研究成功率低的原因之一。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
