基于单细胞基因调控网络的急性髓系白血病患者异质性研究

《Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Gene Regulatory Mechanisms》：Heterogeneity of acute myeloid leukemia patients explored through single-cell and single-sample gene regulatory networks

本研究针对急性髓系白血病(AML)患者基因调控异质性难题，利用单细胞RNA测序数据构建患者特异性基因调控网络(GRN)，通过LIONESS算法和随机森林分类模型实现100%患者区分准确率，揭示了钙离子转运和锌指蛋白等关键调控机制，为AML个性化治疗提供新思路。

急性髓系白血病(AML)是一种高度异质性的血液恶性肿瘤，其发病机制复杂，临床表现多样，给精准诊疗带来巨大挑战。传统的治疗方法往往忽视了个体间的差异，导致疗效不佳。随着单细胞测序技术的发展，研究人员开始从单细胞水平探索AML的异质性，但如何将这些数据转化为对疾病机制的深入理解，仍是当前研究的难点。

在这项发表于《Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Gene Regulatory Mechanisms》的研究中，研究人员另辟蹊径，不再局限于基因表达水平的分析，而是深入到基因调控网络(GRN)层面，试图揭示AML患者间的异质性本质。他们基于12名AML患者和3名健康对照者的单细胞RNA测序数据，创新性地构建了患者特异性的基因调控网络，为理解AML的个性化特征开辟了新途径。

研究团队采用了多项关键技术方法：利用来自公开数据库的单细胞RNA测序数据（包含12例AML患者和3例健康对照的骨髓样本）；通过ARACNE、CLR、MRNET和GENIE4四种算法构建共识基因调控网络；应用LIONESS方法推演单样本单细胞网络；采用随机森林分类模型进行患者区分；结合主成分分析(PCA)和UMAP进行降维可视化；通过MSigDB数据库进行通路富集分析；利用STRING数据库构建蛋白相互作用网络。

4.1 患者特异性基因调控网络的推断

研究人员首先从三种细胞类型（祖细胞、单核细胞和树突状细胞）中筛选出10⁴个变异最大的基因，采用四种不同的推断方法构建基因调控网络。结果显示，不同方法构建的网络存在显著差异，特别是GENIE3与其他基于互信息的方法相关性较低，这验证了采用多种方法整合策略的必要性。

4.2 跨患者和细胞类型的网络拓扑结构探索

通过对网络拓扑结构的分析，研究人员计算了11种不同的网络统计量，包括边数、密度、平均度等。主成分分析显示，不同患者和细胞类型的网络拓扑结构存在明显异质性，但没有形成明显的聚类模式，这反映了AML生物学上的高度异质性。

4.3 患者特异性网络中枢基因的生物学富集分析

对每个网络中连接度最高的2500个基因进行富集分析发现，不同细胞类型富集的通路存在显著差异。祖细胞主要富集在炎症反应通路，单核细胞显著富集MYC靶基因通路，而树突状细胞则表现出更高的异质性。值得注意的是，尽管患者遗传背景不同，但在功能通路上出现了趋同现象。

4.4 单样本单细胞基因调控网络的推断

研究团队采用LIONESS方法为每个细胞构建了个性化的基因调控网络。UMAP可视化显示，基于单细胞网络的患者区分效果显著优于传统的基因表达分析，形成了紧密的聚类群。

4.4.1 基于单样本单细胞调控模式的AML与健康对照分类

随机森林分类模型在单细胞网络数据上实现了100%的分类准确率，这一结果显著优于基于基因表达数据的分类效果。特别值得注意的是，这一优异性能是在高维数据（499,500个特征）背景下实现的，凸显了基因调控网络包含的丰富信息。

4.4.2 单样本预测模型的生物学解读

对分类模型中最重要的基因对进行分析发现，多个与钙离子转运相关的基因（如SLC8B1、PLCB1、CLCN6等）在区分患者中发挥关键作用。此外，锌指蛋白家族成员也频繁出现，提示锌离子稳态在AML中的重要性。

4.4.3 单样本网络中扰动边的蛋白相互作用网络

从最重要的500个基因对构建的蛋白相互作用网络中发现，组蛋白H4C6在祖细胞和树突状细胞网络中都是重要的相互作用枢纽。此外，剪接体相关蛋白SNRNP40和线粒体核糖体蛋白也在单核细胞网络中形成密集的相互作用模块。

研究讨论部分指出，虽然本研究存在样本量有限、网络推断方法存在固有局限等不足，但完美的患者区分效果表明单细胞基因调控网络确实捕获了患者特异的调控特征。与传统的基因表达分析相比，基因调控网络能够更深入地揭示疾病的分子机制。

这项研究的创新之处在于将单细胞测序数据转化为基因调控网络，从而在更高层次上理解AML的异质性。研究结果表明，尽管AML患者在遗传背景上存在差异，但在基因调控层面呈现出可区分的模式。这些发现不仅为AML的精准分型提供了新思路，也为开发个性化治疗策略奠定了基础。特别是钙信号通路和锌指蛋白等关键分子的发现，为后续的靶向治疗研究指明了方向。随着单细胞技术的不断发展和计算方法的进一步完善，基于基因调控网络的个性化医疗模式有望在AML等复杂疾病治疗中发挥重要作用。