单细胞分析显示人类肿瘤之间以及内部存在广泛的异质性,但是目前作为许多临床决策基础的组织学分层并未反映出复杂的单细胞表型及其空间背景。近日,瑞士苏黎世大学Bernd Bodenmiller等研究人员,使用了成像细胞计数法来同时量化35种生物标志物,从而获得352例乳腺癌患者的肿瘤组织的720幅高维病理图像,并提供281例患者的长期生存数据。在空间上解析的单细胞分析确定了肿瘤和基质单细胞的表型、它们的组织及其异质性,并使乳腺癌组织的细胞结构能够根据细胞组成和组织结构进行表征。这些分析揭示了肿瘤微环境和乳腺癌新亚组的多细胞特征,它们与不同的临床结果相关。因此,空间分辨的单细胞分析能够以疾病相关的方式表征肿瘤内表型异质性,并有可能为患者提供特定的诊断信息。
Hartland W. Jackson, Jana R. Fischer, Vito R. T. Zanotelli, et al. The single-cell pathology landscape of breast cancer. Nature, 2020.
DOI: 10.1038/s41586-019-1876-x
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1876-x