Пространственный транскриптомный анализ гетерогенности опухолевого микроокружения при первичном и метастатическом раке поджелудочной железы
Пространственный транскриптомный анализ гетерогенности опухолевого микроокружения при первичном и метастатическом раке поджелудочной железы

Автор, Злой гений

Я должен сказать, что сейчас наступила эра одноклеточных+.

Сегодняшние ссылки

Были использованы многие методы анализа, используемые на наших космических курсах.

Spotclean + Seurat + гармония + RCTD + Mistyr + анализ ниши + пространственные характеристики микросреды Ecotyper + пространственная кластеризация клеток + совместная локализация + молекулярные различия ниш

Я надеюсь, что все будут усердно учиться и хорошо анализировать пространственные данные, и вы обязательно сможете получить высокие баллы.

Давайте поделимся этой статьей

фон знаний

  • PDAC является по своей сути агрессивным заболеванием. Лишь около 15% пациентов на момент постановки диагноза имеют резектабельные опухоли; у большинства из них диагностируется местно-распространенное или метастатическое заболевание; Примерно у 50% пациентов на момент постановки диагноза имеются метастазы, причем более 80% метастазов возникают в печени. Хирургическое вмешательство остается единственным методом лечения PDAC.
  • Определение пространственной организации опухолевой экосистемы и клеточной динамики, лежащей в основе метастазов, имеет решающее значение для улучшения нашего понимания биологии PDAC и разработки эффективных методов лечения. С помощью интегрированной пространственно разложенной транскриптомики была построена пространственная карта, показывающая различные клеточные состояния и экологическую динамику прогрессирования PDAC.

Результаты 1. Карта пространственного транскриптома PDAC (Visium FFPE).

Пространственная аннотация: аннотация гистологической структуры + клеточный маркер + деконволюция пространственных суставов одной клетки (отдельные клетки являются общедоступными данными)

Аннотация клеток в сочетании с нашим пространственным молекулярным атласом позволяет детально изучать опухоли и их микроокружение.

Результаты 2. Пространственная структура рака поджелудочной железы.

  • Примените MISTy, чтобы выяснить, можно ли предсказать количество основных типов клеток в отдельных транскриптомных пятнах на основе их пространственного контекста, определяемого составом типов клеток их микроокружения. Конкретно,Выясните, может ли локальная среда соседних ячеек, характеризующаяся относительными пропорциями типов клеток, определять масштаб пространства внутри пятна (~ 55 мкм), смежного вида (~ 200 мкм; радиус пяти точек) и паравида (~ 3000 мкм; радиус 15 точек).。по всей площади опухоли,отдельная организацияspotвнутренний Совместная локализация взаимодействия (intraview) становится наиболее прогностическим признаком, выявляющим Совместную связь между популяциями злокачественных и неопухолевых клеток. локализация。
  • Важность пространственных взаимоотношений между типами клеток в PDAC TME, которые предоставляют потенциальную информацию для понимания биологии опухолей и терапевтических подходов.
  • Колокализация опухолевых клеток, иммунных клеток и стромальных клеток подчеркивает потенциал изучения архитектуры опухоли для понимания функциональной роли состояния раковых клеток.
  • Нарушение клеточного окружения при раке отражает нарушения в природных экосистемах, влияющие на прогрессирование заболевания и лечение.
  • Интегрированное пространственное картирование выявляет гетерогенность TME при PDAC из-за различного состава популяций злокачественных, стромальных и иммунных клеток в каждом отдельном пространственном местоположении (экотипе).

Результаты 3. Структурные вариации экосистемы рака поджелудочной железы.

  • Чтобы определить пространственные различия экотипов в прогрессировании PDAC, образцы из разных гистоморфологических регионов сравнивали на молекулярном и композиционном уровнях. Различные закономерности обогащения наблюдались для 5 из 7 связанных с опухолью пространственных экотипов между первичным PDAC и его метастатическими пятнами. В первичных опухолях поджелудочной железы преобладают ниши десмоплазии и гипоксического фиброза (CC1 и CC5), которые богаты отложениями внеклеточного матрикса и плотными стромальными компартментами, в основном состоящими из myCAF, периваскулярно-подобных фибробластов и иммуносупрессивных иммунных клеток. Особенно регуляторные Т-клетки (Treg-клетки) и Tam. Эти наблюдения подтверждают предыдущие выводы о том, что существует подтип «активированного матрикса» в PDAC, который обогащен myCAF, M2-подобными макрофагами и Treg-клетками, а также иммуносупрессивными и десмопластическими свойствами первичного PDAC TME. Анализ обогащения показал, что в этих экотипах преобладали признаки, связанные с ЕМТ, ангиогенезом и адаптивной активацией коагуляционных клеток в ответ на гипоксический стресс.
  • Эти результаты подчеркивают сложные, контекстно-зависимые взаимодействия между опухолевыми, стромальными и иммунными компартментами, которые формируют различные пространственные экотипы в экосистеме PDAC, от первичной опухоли до метастатических участков.

Результаты 4. Метаболическая перестройка и уязвимость (метаболические различия) рака поджелудочной железы.

  • Эти результаты ясно описывают пространственно-зависимую метаболическую гетерогенность TME при PDAC.

Результаты 5. Иммунный пространственный ландшафт на краю опухоли.

  • Исследование образцов PDAC в первичных и метастатических образцах поджелудочной железы выявило значительно повышенную инфильтрацию иммунных клеток по сравнению с нормальными образцами поджелудочной железы.
  • Перенесенные клетки перестраивают нормальные иммунные клетки лимфатических узлов и пополняют уникальные иммуносупрессивные структуры печени, обеспечивая иммунную толерантность опухоли.

Наконец, от пространственного расположения клеток к возникновению устойчивости к болезням

Жизнь хороша, с тобой еще лучше

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose