《Nature Communications》：Single-cell multimodal profiling of pan-cancer cell lines uncovers gene regulatory principles underlying intrinsic cell states and environmental features
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癌症源于重塑染色质、转录调控及恶性细胞状态的遗传与表观遗传改变。为绘制癌症本征调控程序，研究人员构建了涵盖16种组织起源和20种癌症类型的60株癌细胞系的泛癌单细胞图谱，包含240?957个snRNA?seq和223?347个snATAC?seq谱。整合分析揭
癌症源于重塑染色质、转录调控及恶性细胞状态的遗传与表观遗传改变。为绘制癌症本征调控程序，研究人员构建了涵盖16种组织起源和20种癌症类型的60株癌细胞系的泛癌单细胞图谱，包含240?957个snRNA?seq和223?347个snATAC?seq谱。整合分析揭示了细胞状态异质性、核心基因调控网络(GRN)及跨越组织起源的保守EMT轴；拷贝数分析确定转录因子(TF)扩增与过度激活是状态重编程的驱动因素。比较皮肤黑色素瘤与既往研究代表性不足的罕见亚型肢端黑色素瘤，发现肢端黑色素瘤普遍存在炎症抑制程序而皮肤黑色素瘤呈炎症景观，JAK?STAT活性为核心区分因素。跨模型与患者队列的数据整合将肿瘤本征调控与微环境组成及治疗反应相关联。通过对罕见与常见亚型的分析，该图谱为解析塑造细胞状态可塑性的泛癌及亚型特异性调控程序提供了资源。
研究背景方面，基因调控决定细胞行为、状态转换与谱系发育，转录因子(TF)通过结合增强子与启动子调控染色质状态并调节下游基因表达，重构基因调控网络(GRN)可揭示细胞表型的调控机制。癌症细胞状态由广泛的表观遗传与转录重编程塑造，但不同恶性肿瘤间共享的核心调控程序仍不明确。大规模癌症基因组学研究虽已编目DNA突变与批量表达谱等分子特征，但批量分析掩盖了肿瘤内恶性细胞之间及恶性与非恶性细胞间的调控异质性。尽管近期单细胞研究开始解析癌症细胞异质性，但多聚焦单一癌种、单模态（如基因表达）或较小队列，难以跨表观与转录层重建调控回路。癌细胞系可在隔离微环境影响下解析肿瘤本征程序，但现有单细胞图谱多依赖液滴平台、受限单模态或细胞数不足，难以绘制多样癌症状态下的染色质?基因调控关系。因此，研究人员利用EasySci平台构建泛癌单细胞多组学图谱，以揭示跨谱系保守与特异的基因调控原理及其与临床表型的关联。该研究发表于《Nature Communications》。
主要关键技术方法包括：利用EasySci?RNA与EasySci?ATAC基于组合索引策略对60株人癌细胞系（涵盖16种组织起源、20种癌型，含11株肢端黑色素瘤、5株皮肤黑色素瘤及多株肺癌等）进行并行单细胞核转录组与染色质可及性测序；通过meta?cell策略计算整合多模态数据以构建泛癌GRN；采用正交非负矩阵分解(oNMF)与差异表达分析解析黑色素瘤亚型程序；利用InferCNV推断拷贝数变异(CNV)并关联EMT状态；借助SCENIC+进行调控子与基序分析；通过外部队列（TCGA?SKCM、患者单细胞TME数据、CCLE、CIDE等）验证调控特征与免疫治疗和生存关联；使用支持向量机与外源Perturb?seq数据集验证状态转换。
研究结果如下：
Single?cell multi?omic atlas of diverse human cancer cell lines：研究人员应用EasySci获得240?957个snRNA?seq与223?347个snATAC?seq谱，UMAP显示细胞按癌种与组织起源聚类，代表性组织标记基因（如TYR、PAX3、NKX2?1、STARD3、KLK3、PHOX2B）在RNA表达与基因体ATAC可及性上呈现一致模式，表明癌细胞系在体外仍保留起源组织表观与转录特征。
Pan?cancer GRN analysis defines EMT?linked cell states shared across lineages：通过meta?cell整合多模态数据构建泛癌GRN，识别92个激活调控子并将59株细胞系聚为8类：簇1?5具组织/谱系特异性TF（如PHOX2B、YBX1、IKZF1、AR、MITF），簇6?8跨谱系混合。注释显示簇6?8对应上皮、中间与间质状态沿EMT轨迹分布，簇8富集FOSL1、ZEB1、TEAD3等去分化与EMT相关TF且具高转录活性。利用保守EMT特征验证伪时间连续轴，发现ZEB1、FOSL1及ETS1、HCFC2等协同激活，GRHL2、CEBPB、FOXC1在上皮状态富集。模型在外源数据集成功恢复EMT状态，且同一细胞系内亦存EMT相关可塑性。
Copy number variation modulates the epithelial?mesenchymal cell state continuum：利用InferCNV在meta?cell水平推断CNV，发现TF比靶基因更频繁扩增。全基因组关联鉴定107个与EMT负相关的基因，富集于chr11（如PPFIA1、CCND1、LRP5）与chr20（如CEBPB、B4GALT5）热点区，扩增多见于上皮状态。CEBPB拷贝数与ATAC可及性在上皮细胞增高，模拟敲除诱导向间质偏移，外部ChIP?seq显示CEBPB结合上皮基因KRT8、KRT18随EMT降低，CRISPRa激活CEBPB上调上皮基因。chr11区域CRISPRi筛选中LRP5等敲低同时丧失上皮特征并激活间质特征。CNV?药物敏感性分析显示Afatinib等疗效随热点区扩增增强，与EMT介导耐药一致。
Subtype?resolved gene regulatory network in acral and cutaneous melanoma：oNMF解卷积获15个基因程序，其中程序0（色素）与程序1（神经嵴）为黑色素瘤普遍状态。程序4与11分别为皮肤与肢端黑色素瘤特异。差异与通路分析显示肢端具UV缺失、IGF与ATM信号富集及MITF/SOX10等黑素细胞TF主导的炎症抑制景观；皮肤则富集AP?1（FOSL1、JUN）、IRF1等炎症TF与IFN响应。信号推断表明JAK?STAT活性与肢端程序负相关、与皮肤程序正相关，患者队列验证肢端JAK?STAT与I型IFN评分更低。
From cancer?intrinsic programs to tumor microenvironment remodeling and prediction of immunotherapy response：TCGA?SKCM分析显示肢端程序与NK细胞、CD8??T效应记忆细胞、CD4??Th1、树突细胞、内皮细胞负相关，与Treg正相关；肢端样样本预测MHC?I新抗原负荷更低。患者单细胞TME显示肢端T细胞毒性标志物（PRF1、IFNG）下调、Treg抑制分子（IKZF2、FOXP3）上调，巨噬细胞与成纤维细胞具免疫抑制SASP特征。配受体分析提示肢端TME普遍上调TGFB1，瘤内高表达TGFBR1/SMAD2；皮肤TME与瘤内分别富集IL2RG/LTB/CD27与IFNAR1。基于亚型特异性TF靶基因的GRN评分可区分免疫治疗应答者与无应答者，并在抗?CTLA?4预处理后抗?PD?1队列中预测生存，优于全程序或TMB。
讨论部分总结：研究人员指出该泛癌单细胞多组学资源扩展了既往规模与模态覆盖，通过GLUE与SEACells等整合RNA?ATAC揭示跨谱系GRN，证实簇1?5保留谱系特异程序、簇6?8反映保守EMT连续谱，并系统识别ZEB1、FOSL1、GRHL2、CEBPB等EMT相关TF及染色体热点扩增（CEBPB、LRP5等）通过TF过度激活锁定上皮状态。肢端与皮肤黑色素瘤对比阐明JAK?STAT?炎症轴为核心区分，肢端具TGF?β介导免疫抑制TME且GRN特征可预测免疫治疗反应。研究人员也指出局限：未覆盖所有癌型、缺乏原位微环境、配受体推断为假设生成、患者TME验证队列有限。结论为该图谱描绘泛癌调控原理与多样状态重塑模式，证明体外模型可保留临床相关本征调控并推动分子多组学向精准肿瘤学转化。
