近期好文分享又来啦~

2021年6月23日发表在Nature（IF=42.778）上了一篇关于从单细胞癌症基因组的时间序列模型推断克隆细胞群适应性的文章。作者使用单基因组衍生的拷贝数变异事件（CNAs）来定义克隆遗传基因型，建立了适应性（fitness）的定量测度，以此作为预测多克隆生长潜力的指标。该工作对于预测癌症的进化、理解导致CNAs的基因组不稳定性过程如何增强适应性、以及分析多克隆癌细胞群耐药的长期动力学都十分有帮助。

研究背景：

（1）由于缺乏多克隆群体的时间序列单细胞采样和时间统计模型，对于癌症基因组适应度景观（fitness landscape）的定义，特别是那些由拷贝数改变(CNAs)定义的适应度景观方面的进展一直受到阻碍。

（2）尽管肿瘤的基因组可塑性（genomic plasticity）有充分的文献证明，但关于CNA如何诱导基因组结构的变化驱动病原学和耐药性过程的问题仍有待研究。

（3）癌症领域通常缺乏从患者来源的组织中获得的、能够在真实时间尺度上、以单细胞分辨率直接观察癌症的测度，这阻碍了对导致自然选择发生的驱动因素的深入研究。

研究结果：

一、模拟克隆的适应性和选择：

（1）作者开发了一个实验和计算平台，包括三个部分:不死细胞系的时间序列采样和单细胞全基因组测序 (scWGS) 和PDX；单细胞基因组的可扩展系统发育 (sitka23)；和群体遗传学的启发 (Wright-Fisher扩散过程) 模型的适应性 (fitClone)。

（2）使用观察到的纵向克隆丰度作为输入，fitClone为群体中的每个克隆i同时估计出生长轨迹(Z_i)和适应性系数(s_i)。该模型可用于预测进化轨迹，其后验概率密度可反映多克隆系统中正选择的证据。

二、p-53 缺陷细胞的CNA和适应性：

（1）作者首先将该框架应用于不死的184-hTERT二倍体乳腺上皮细胞系，用来测量与TP53功能丧失相关的克隆特异性适应度。

（2）作者对比了四个时间序列的野生型TP53 (TP53^WT) 细胞样本 (300天60次传代) 和两个同基因缺失(TP53^− /−)平行分支(TP53^− /−a和TP53^− /−b)，每个都传代60代(分别285天和220天)，并取样7次。

（3）作者推断了每个样本的CAN谱，用构建了系统发生树，以建立克隆谱系，并测量了克隆丰度随时间的变化。TP53^− /−a具有非整倍体基因型的显著克隆扩增（如图2a），以及更高的选择系数，其中创始二倍体克隆被淘汰（如图2b）。

（4）相对于TP53^WT, TP53^− /−a和TP53^− /−b的非整倍体克隆的扩增率显著升高，导致二倍体细胞的快速耗尽（如2图c, P = 6.72 × 10^− 4）。此外，与TP53^WT设置相比，两种TP53突变系表现出更高的正选择后验概率 (概率大于0.9的克隆对) (如图2d)。

（5）作者试图通过实验来确认与非整倍体增加相关的TP53突变细胞的克隆适应性。因此在de novo群体混合物中用TP53^WT二倍体群体挑战TP53^− /−b中具有更高适应性的非整倍体克隆(D和E，以通道X60为主)，并在培养中收集了5代样本（如图2e）

（6）scWGS混合物的样本显示克隆D和E，分别在群体中单调地从18%上升到35%、从7%到37%，而TP53^WT细胞则由75%下降到19%（如图2f）。

综上所述，这些结果显示了一个更广阔的克隆fitness landscape，总体上较高的适应性包含了TP53突变细胞中产生的整个基因组、染色体和片段性非整倍体。具有高适应性的克隆表现为在人类乳腺癌中常见的原癌基因 (例如MDM4、MYC或TSHZ2) 的高水平扩增，这表明p53的缺失允许癌症中发挥病因作用的适应性增强的CNAs出现。

三、人类乳腺癌中的适应性建模：

（1）作者研究了4个PDX移植系列中TP53突变的人原发性乳腺癌的时间序列CNA克隆扩张。从一个HER2阳性 (HER²⁺ SA532) 和三个TNBC (TNBC⁻ SA609, TNBC⁻ SA1035和TNBC⁻ SA535) PDX模型中分别获得了连续scWGS样本，采样时间分别为927,619,381和353天。

（2）系统发育分析表明，所有的PDX模型在CNA水平上都是多克隆的（如图3）。与HER²⁺ SA532模型相比，TNBC PDX模型显示了克隆动力学的证据，选择系数的变异性与正选择以及差异的适合度一致（如图3a）。

（3）对于TNBC⁻ SA609 line 1，作者观察到6个克隆（如图3a,b）。克隆E (1 + s = 1.07±0.02) 和 克隆H (1 + s = 1.02±0.02) 的选择系数最高，在X10时间点生长分别由未检测到的水平增加到59%和32%。克隆C在初始时间点从近100%减小到X10无法检测的水平(如图3c-e)。

四、预测克隆轨迹：

（1）作者通过实验验证了适应度系数可以作为正选择或负选择的指标。通过使用从原始时间序列中估计的选择系数来对fitClone进行了正向模拟，并将其与TNBC⁻ SA609 (line 1) 的晚(X8)和早(X3)时间点的物理克隆混合传代进行比较，在不同的初始启动条件下进行了两次混合-重移植-串联传代实验（如图4b）。

（2）在第一次实验中，预测E克隆的固定概率最高(0.39)，在第二次实验中，预测E克隆的固定概率最高(0.14)，预测H克隆的固定概率最高(0.04) (如图4c)。E是唯一一个频率增加的克隆(从5%增加到24%)，选择系数最高(1 + s = 1.02±0.03)。相比之下，克隆C、G和H表现出相对稳定的频率。因此，两个混合实验都证明了预测的最高适合度克隆(E)的扩张，即使是从较低的初始比例(2%或5%的细胞)开始。

五、铂抵抗的适应性损失：

（1）通过使用CNA克隆特异性适应度这一测度，作者测试了顺铂 (原发性TNBC的标准治疗) 药物治疗如何干扰三个PDX系列的适应性。对于每个时间序列，作者建立了一个单独的顺铂治疗分支，逐渐诱导对铂类化疗的耐药性(铂耐药性)。

（2）在每个系列中，处理后的新出现的克隆在系统发育起源上，与未处理环境下的具有高适应性克隆不同，表明克隆的适应性景观发生了反转（如图5a）。

（3）对于在没有处理的情况下主导的高适应性克隆，抑制它会导致处理样本相对于未处理样本的选择系数的排秩发生了重大改变（如图5b）。

（4）最后，作者在每个时间点通过药物假期重复移植来测试提高药物选择压力的效果。观察到在所有系列中，治疗选择压力随药物假期是可逆的，与铂抗性的适应性损失一致。

文章小结：

作者对乳腺上皮细胞和原发性三阴性乳腺癌(TNBC)患者来源的异种移植物(PDXs)进行了多年时间序列的单细胞全基因组测序，获得了42,000个基因组，揭示了由TP53突变和顺铂化疗诱导的CNA定义的克隆适应度动态的本质。该研究表明，时间序列适应性映射是一个现实的初步方法，用于研究驱动突变如何通过诱导基因组不稳定而导致克隆扩张和进化选择的效应。作者描述的从基因上操纵系统的能力，为机械解剖单个CNA区域的适应性效应提供了未来的途径。此外，药物干预对CNA驱动的癌症进化所产生的影响，对于所有人类癌症患者的临床结局都是关键决定因素，因此想要理解癌症的治疗反应和部署适应性方法，预测癌症克隆的轨迹至关重要。作者认为，具有化疗适应性损失的耐药基因型的存在可能定义了克隆竞争可利用的时间窗。因此，未来对时间序列肿瘤患者或cell-free DNA群体遗传学建模的研究可能使evolution-informed的临床管理方法成为可能。