肿瘤微环境研究如何入手？看看这篇 IF 17.7 的文章是怎么做的
2021年10月，Sci Immunol 的一篇论文研究了非小细胞肺癌（NSCL）微环境，发现肿瘤中的CD8+T细胞未能上调免疫检查点阻断（ICB）的效应分子，从而未能阻止肿瘤的发展。该研究有助于合理开发针对T细胞浸润的新治疗策略[1]。单细胞测序和多色荧光技术在此研究中起到了很好的助力。
单细胞测序能突破传统转录组测序的结果将测序的分辨率提升到单细胞水平，反映细胞间的异质性，解析细胞间更细微的差异，有效地揭示单个细胞的状态和功能。运用单细胞测序研究TME便成了有效的研究方法，在探究机制的同时辅助临床找到有效对抗某些肿瘤的靶向药物，达到缓解病痛甚至治愈的效果[2-5]。
单细胞测序研究肿瘤微环境[6]
单细胞测序技术完成了细胞水平的组学研究，引入多重免疫荧光（mIF）技术可以补充单细胞技术缺失的细胞空间位置表型。mIF具有单细胞分辨率，能够揭示细胞间相互作用关系，细化微环境的空间结构。目前，基于mIF技术的空间表型特征正在用以开发新一代生物标志物，在对PD-1/PD-L1免疫治疗产生反应方面，mIF基于下一代测序的肿瘤突变负荷和基因表达谱具有较高的预测价值[7]。
组织多色空间表型分析肿瘤微环境（图片来源：TG）
因此，单细胞测序技术与多重免疫荧光技术的结合能够多层次、多角度、多组学地研究肿瘤微环境及免疫微环境，从而更加精准地研究疾病相关分子机制并探索潜在的治疗靶点。
针对以上两种技术的结合应用，04月07日14:00~15:20，新格元携手TG和丁香园将开展「单细胞测序联合组织原位蛋白定量多组学分析应用分享」线上直播。本次特别邀请到了新格元技术支持主管张静博士和TissueGnostics公司高级应用专家龚小东博士，为大家进行在线解读。
内容抢先看
报告一：单细胞多组学测序技术及应用介绍
课程大纲：
单细胞技术原理介绍；
单细胞多组学的介绍；
单细胞测序联合多靶点组织多色空间表型分析应用分享。
嘉宾介绍
张静博士 新格元技术支持主管
张静博士，毕业于南京农业大学，曾在本专业领域TOP期刊上发表文章，现负责新格元VIP项目的售后工作。
报告二：多靶点组织多色与空间表型微环境解析
课程大纲：
组织原位单细胞空间表型分析；
异质性微环境细胞群体互作解析；
多色免疫荧光结合多组学空间生物信息数据的解决方案。
嘉宾介绍：
龚小东博士 TG公司高级应用专家
龚小东博士，毕业于中山大学，研究方向为疾病模式动物致病机理研究，发表多篇SCI研究论文。现任TissueGnostics公司高级应用专家，负责显微成像、组织原位定量分析及肿瘤免疫微环境应用开发等工作。
参考文献：
[1]. Horton B L , Morgan D M , Momin N , et al. Lack of CD8+ T cell effector differentiation during priming mediates checkpoint blockade resistance in non–small cell lung cancer[J]. Science Immunology, 2021, 6(64):eabi8800.
[2]. Lambrechts D , Wauters E , Boeckx B , et al. Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment[J]. Nature Medicine, 2018, 24(8).
[3]. Publisher Correction: Global characterization of T cells in non-small-cell lung cancer by single-cell sequencing[J]. Nature Medicine, 2018.
[4]. Lavin Y , Kobayashi S , Leader A , et al. Innate Immune Landscape in Early Lung Adenocarcinoma by Paired Single-Cell Analyses.[J]. Cell, 2017, 169(4):750-765.
[5]. Zilionis R , Engblom C , Pfirschke C , et al. Single-Cell Transcriptomics of Human and Mouse Lung Cancers Reveals Conserved Myeloid Populations across Individuals and Species[J]. Immunity, 2019, 50(5):1317-1334.
[6]. Zhou, Y. et al. Single-cell RNA landscape of intratumoral heterogeneity and immunosuppressive microenvironment in advanced osteosarcoma. Nature Communications. 2020.
[7]. Lu S , Stein J E , Rimm D L , et al. Comparison of Biomarker Modalities for Predicting Response to PD-1/PD-L1 Checkpoint Blockade: A Systematic Review and Meta-analysis[J]. JAMA Oncology, 2019, 5(8).
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题图来源：站酷海洛