Räumliche Transkriptomik und scRNA-seq: Entschlüsselung der Tumorkomplexität und Konstruktion prognostischer Modelle bei kolorektalem Krebs

Jüngste Fortschritte in der transkriptomischen Analyse, kombiniert mit Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) und räumlicher Transkriptomik, haben unser Verständnis des Tumormikromilieus und der zellulären Heterogenität vertieft und die Grundlage für personalisierte Therapien gelegt. Ziel dieser Forschung ist es, die Heterogenität der Tumorzellen beim kolorektalen Krebs (CRC) zu untersuchen und deren prognostischen Wert in verschiedenen therapeutischen Kontexten zu bewerten, wobei der Einfluss der Tumorzellheterogenität auf den Krankheitsverlauf betont wird. scRNA-seq zusammen mit räumlicher Transkriptomik wurde eingesetzt, um die Heterogenität der Tumorzellen beim CRC, deren räumliche Verteilung und deren Interaktionen mit dem Mikroumfeld zu analysieren. Wir identifizierten neun verschiedene Tumorzellsubtypen, wobei MLXIPL+ Tumore bei fortgeschrittenem CRC vorherrschend waren, während ADH1C+ und MUC2+ Tumore häufiger im Frühstadium von CRC auftraten. MLXIPL+ Tumore waren signifikant mit der Wirksamkeit von Chemotherapie und zielgerichteter Therapie assoziiert. Die Analyse der räumlichen Transkriptomik zeigte, dass MLXIPL+ Tumore im Kernbereich der Tumorzellen lokalisiert sind. Wir entwickelten eine 13-Gen-Prognose-Signatur (PS) mittels maschinellem Lernalgorithmus (StepCox backward), die die Prognose von CRC-Patienten vorhersagt. Darüber hinaus zeigten Patienten mit niedrigem PS-Score eine stärkere Infiltration von Immunzellen und Immunregulationsfaktoren, was auf eine verbesserte Immunüberwachung und Therapieansprache hindeutet. Die Ergebnisse heben die entscheidende Rolle der Tumorzellheterogenität beim Fortschreiten von CRC und der Therapieresponse hervor und legen die Notwendigkeit personalisierter therapeutischer Strategien zur gezielten Behandlung unterschiedlicher Subpopulationen nahe. Die entwickelte PS zeigt einen bedeutenden klinischen Wert in der Vorhersage der Patientenprognose.