ТРАНСКРИПТОМИКА ЕДИНИЧНЫХ КЛЕТОК В ИССЛЕДОВАНИИ РАКА ПРОСТАТЫ

Резюме

Цель исследования. Проанализировать современные достижения в области транскриптомных технологий, ориентированных на анализе единичных клеток с акцентом на их применение в исследовании опухолевого микроокружения  и иммунного ландшафта при  раке предстательной железы.

Методы. Были проанализированы научные базы данных PubMed, Medline, Web of Science, Embase.

Результаты. Рак предстательной железы (РПЖ) — злокачественное новообразование, зависящее от гормонов андрогенного происхождения, которое поражает мочеполовую систему мужчин. Данные показывают, что у мужчин младше 40 лет РПЖ встречается крайне редко, в то время как наибольшее количество случаев наблюдается в возрастной группе от 50 до 70 лет. На сегодняшний день РПЖ является одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний среди мужчин и представляет собой одну из основных причин смертности от рака. Согласно данным Глобальной онкологической обсерватории (GCO), в 2022 году по всему миру было зарегистрировано 1 467 854 новых случаев РПЖ, что привело к 397 430 летальным исходам, связанным с этим заболеванием. РПЖ занимает четвертое место по заболеваемости и второе — по смертности среди всех онкологических заболеваний у мужчин. В России РПЖ занимает вторую позицию по заболеваемости среди всех видов рака у мужчин, с зарегистрированными 52 712 случаями на 2022 год, и четвертую — по смертности, с 14 635 случаями. Глубокое понимание механизмов патогенеза и прогрессирования РПЖ имеет ключевое значение для эффективной диагностики и разработки методов лечения. В обзоре представлен анализ транскриптомных техологий в разрешении единичных клеток в изучении клеточной гетерогенности при раке предстательной железы. Также подробно представлена методология анализа, охарактеризована клеточная гетерогенность при раке предстательной железы, описаны современные исследования в области транскриптомики единичных клеток при раке простаты  а также обозначены перспективные направления применения полученных результатов в клинической практике. Результаты исследований в этой области имеют значительный потенциал для использования в качестве как прогностических, так и диагностических маркеров опухолевых процессов. Таким образом, работа подчеркивает важность изучения клеточной гетерогенности для совершенствования методов диагностики и терапии рака простаты.

Обсуждение. Технологии  исследования транскриптома единичных клеток предоставляют уникальные возможности для углубленного понимания молекулярных и клеточных механизмов, лежащих в основе иммунного ответа при онкологических заболеваниях. Полученные данные могут стать основой для развития новых направлений в фундаментальной иммунологии, разработки инновационных терапевтических стратегий и внедрения персонализированного подхода к лечению рака простаты, что открывает перспективы для повышения эффективности терапии.

1. Azizi E., Carr A.J., Plitas G., Cornish A.E., Konopacki C., Prabhakaran S., Nainys J., Wu K., Kiseliovas V., Setty M., Choi K., Fromme R.M., Dao P., McKenney P.T., Wasti R.C., Kadaveru K., Mazutis L., Rudensky A.Y., Pe'er D. Single-Cell Map of Diverse Immune Phenotypes in the Breast Tumor Microenvironment. Cell., 2018, Vol. 174, no. 5, pp. 1293-1308. - 10.1016/j.cell.2018.05.060

2. Beltran H., Hruszkewycz A., Scher H.I., Hildesheim J., Isaacs J., Yu E.Y., Kelly K., Lin D., Dicker A., Arnold J., Hecht T., Wicha M., Sears R., Rowley D., White R., Gulley J.L., Lee J., Diaz Meco M., Small E.J., Shen M., Knudsen K., Goodrich D.W., Lotan T., Zoubeidi A., Sawyers C.L., Rudin C.M., Loda M., Thompson T., Rubin M.A., Tawab-Amiri A., Dahut W., Nelson P.S. The Role of Lineage Plasticity in Prostate Cancer Therapy Resistance. Clin Cancer Res., 2019, Vol. 25, no. 23, pp. 6916-6924. - 10.1158/1078-0432

3. Cao Y., Zhu S., Yu B., Yao C. Single-cell RNA sequencing for traumatic spinal cord injury. FASEB J., 2022, Vol. 36, no. 12.

4. - 10.1096/fj.202200943r

5. Chen G., Ning B., Shi T. Single-Cell RNA-Seq Technologies and Related Computational Data Analysis. Front Genet., 2019, pp. 310-317.

6. - 10.3389/fgene.2019.00317

7. De Vargas Roditi L., Jacobs A., Rueschoff J.H., Bankhead P., Chevrier S., Jackson H.W., Hermanns T., Fankhauser C.D., Poyet C., Chun F., Rupp N.J., Tschaebunin A., Bodenmiller B., Wild P.J. Single-cell proteomics defines the cellular heterogeneity of localized prostate cancer. Cell Rep Med., 2022, Vol. 3, no.4.

8. - 10.1016/j.xcrm.2022.100604

9. Donati G. The niche in single-cell technologies. Immunol Cell Biol., 2016, Vol. 94, no. 3, pp.250-255.

10. - 10.1038/icb.2015.107

11. Dong B., Miao J., Wang Y., Luo W., Ji Z., Lai H., Zhang M., Cheng X., Wang J., Fang Y., Zhu H.H., Chua C.W., Fan L., Zhu Y., Pan J., Wang J., Xue W., Gao W.Q., Single-cell analysis supports a luminal-neuroendocrine transdifferentiation in human prostate cancer. Commun Biol., 2020,Vol. 3, no. 1, pp.778. - 10.1038/s42003-020-01476-1

12. Emmert-Buck M.R., Bonner R.F., Smith P.D., Chuaqui R.F., Zhuang Z., Goldstein S.R., Weiss R.A., Liotta L.A. Laser capture microdissection. Science., 1996,Vol. 274, no. 5, pp.998-1001.

13. - 10.1126/science.274.5289.998

14. Enikeeva K., Rafikova G., Sharifyanova Y., Mulyukova D., Vanzin A., Pavlov V. Epigenetics as a Key Factor in Prostate Cancer. Adv Biol (Weinh)., 2024, Vol. 8, no. 5, pp. e2300520. - 10.1002/adbi.202300520

15. Fan X., Zhang X., Wu X., Guo H., Hu Y., Tang F., Huang Y. Single-cell RNA-seq transcriptome analysis of linear and circular RNAs in mouse preimplantation embryos. Genome Biol., 2015, Vol. 16, no. 1, pp.148. - 10.1186/s13059-015-0706-1

16. Haffner M.C., Zwart W., Roudier M.P., True L.D., Nelson W.G., Epstein J.I., De Marzo A.M., Nelson P.S., Yegnasubramanian S. Genomic and phenotypic heterogeneity in prostate cancer. Nat Rev Urol., 2021, Vol. 18, no. 2, pp.79-92. - 10.1038/s41585-020-00400-w

17. Heidegger I., Fotakis G., Offermann A., Goveia J., Daum S., Salcher S., Noureen A., Timmer-Bosscha H., Schäfer G., Walenkamp A., Perner S., Beatovic A., Moisse M., Plattner C., Krogsdam A., Haybaeck J., Sopper S., Thaler S., Keller M.A., Klocker H., Trajanoski Z., Wolf D., Pircher A. Comprehensive characterization of the prostate tumor microenvironment identifies CXCR4/CXCL12 crosstalk as a novel antiangiogenic therapeutic target in prostate cancer. Mol Cancer., 2022, Vol. 21, no. 1.

18. - 10.1186/s12943-022-01597-7

19. Held-Warmkessel J. Treatment of advanced prostate cancer. Semin Oncol Nurs., 2001, Vol. 17, no. 2, pp. 118-128.

20. - 10.1053/sonu.2001.23078

21. Hwang B., Lee J.H., Bang D. Single-cell RNA sequencing technologies and bioinformatics pipelines. Exp Mol Med., 2018, Vol. 50, no. 8, pp. 1-14.

22. - 10.1038/s12276-018-0071-8

23. Islam S., Zeisel A., Joost S., La Manno G., Zajac P., Kasper M., Lönnerberg P., Linnarsson S. Quantitative single-cell RNA-seq with unique molecular identifiers. Nat Methods., 2014, Vol. 11, no. 2, pp. 163-166. - 10.1038/nmeth.2772

24. Jovic D., Liang X., Zeng H., Lin L., Xu F., Luo Y. Single-cell RNA sequencing technologies and applications: A brief overview. Clin Transl Med., 2022, Vol. 12, no. 3.

25. - 10.1002/ctm2.694

26. Kivioja T., Vähärautio A., Karlsson K., Bonke M., Enge M., Linnarsson S., Taipale J. Counting absolute numbers of molecules using unique molecular identifiers. Nat Methods., 2011, Vol. 9, no. 1, pp.72-74.

27. - 10.1038/nmeth.1778

28. Koukourakis I.M., Platoni K., Kouloulias V., Arelaki S., Zygogianni A. Prostate cancer stem cells: biology and treatment implications. Int J Mol Sci., 2023, Vol. 24, no. 19. - 10.3390/ijms241914890

29. Kumar M.P., Du J., Lagoudas G., Jiao Y., Sawyer A., Drummond D.C., Lauffenburger D.A., Raue A. Analysis of Single-Cell RNA-Seq Identifies Cell-Cell Communication Associated with Tumor Characteristics. Cell Rep., 2018, Vol. 25, no. 6, pp. 1458-1468. - 10.1016/j.celrep.2018.10.047

30. Labrecque M.P., Coleman I.M., Brown L.G., True L.D., Kollath L., Lakely B., Nguyen H.M., Yang Y.C., da Costa R.M.G., Kaipainen A., Coleman R., Higano C.S., Yu E.Y., Cheng H.H., Mostaghel E.A., Montgomery B., Schweizer M.T., Hsieh A.C., Lin D.W., Corey E., Nelson P.S., Morrissey C. Molecular profiling stratifies diverse phenotypes of treatment-refractory metastatic castration-resistant prostate cancer. J Clin Invest., 2019, Vol. 129, no. 10, pp.4492-4505. - 10.1172/JCI128212

31. Lambrechts D., Wauters E., Boeckx B., Aibar S., Nittner D., Burton O., Bassez A., Decaluwé H., Pircher A., Van den Eynde K., Weynand B., Verbeken E., De Leyn P., Liston A., Vansteenkiste J., Carmeliet P., Aerts S., Thienpont B., Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment. Nature medicine., 2018, Vol. 24, no. 8, pp.1277–1289.

32. - 10.1038/s41591-018-0096-5

33. Li Z., Li Z., Luo Y., Chen W., Fang Y., Xiong Y., Zhang Q., Yuan D., Yan B., Zhu J. Application and new findings of scRNA-seq and ST-seq in prostate cancer. Cell Regen., 2024, Vol. 13, no. 1, pp.23. - 10.1186/s13619-024-00206-w

34. Liu W., Wang M., Wang M., Liu M. Single-cell and bulk RNA sequencing reveal cancer-associated fibroblast heterogeneity and a prognostic signature in prostate cancer. Medicine (Baltimore)., 2023, Vol. 102, no. 32, pp.e34611. - 10.1097/MD.0000000000034611

35. Liu Y., Liang S., Wang B., Zhao J., Zi X., Yan S., Dou T., Jia J., Wang K., Ge C. Advances in Single-Cell Sequencing Technology and Its Application in Poultry Science. Genes (Basel)., 2022, Vol. 13, no. 12, pp. 2211.

36. - 10.3390/genes13122211

37. Liudahl S.M., Betts C.B., Sivagnanam S., Morales-Oyarvide V., da Silva A., Yuan C., Hwang S., Grossblatt-Wait A., Leis K.R., Larson W., Lavoie M.B., Robinson P., Dias Costa A., Väyrynen S.A., Clancy T.E., Rubinson D.A., Link J., Keith D., Horton W., Tempero M.A., Vonderheide R.H., Jaffee E.M., Sheppard B., Goecks J., Sears R.C., Park B.S., Mori M., Nowak J.A., Wolpin B.M., Coussens L.M. Leukocyte Heterogeneity in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: Phenotypic and Spatial Features Associated with Clinical Outcome. Cancer Discov., 2021; Vol. 11, no. 8, pp.2014-2031. - 10.1158/2159-8290.CD-20-0841

38. Luecken M.D., Theis F.J. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol Syst Biol., 2019, Vol. 15, no. 6. - 10.15252/msb.20188746

39. Ou Y., Xia C., Ye C., Liu M., Jiang H., Zhu Y., Yang D. Comprehensive scRNA-seq analysis to identify new markers of M2 macrophages for predicting the prognosis of prostate cancer. Ann Med., 2024, Vol. 56, no. 1. - 10.1080/07853890.2024.2398195

40. Picelli S., Björklund Å.K., Faridani O.R., Sagasser S., Winberg G., Sandberg R. Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells. Nat Methods., 2013, Vol. 10, no. 11, pp. 1096-1108 - 10.1038/nmeth.2639

41. Rozenblatt-Rosen O., Regev A., Oberdoerffer P., Nawy T., Hupalowska A., Rood J.E., Ashenberg O., Cerami E., Coffey R.J., Demir E., Ding L., Esplin E.D., Ford J.M., Goecks J., Ghosh S., Gray J.W., Guinney J., Hanlon S.E., Hughes S.K., Hwang E.S., Iacobuzio-Donahue C.A., Jané-Valbuena J., Johnson B.E., Lau K.S., Lively T., Mazzilli S.A., Pe'er D., Santagata S., Shalek A.K., Schapiro D., Snyder M.P., Sorger P.K., Spira A.E., Srivastava S., Tan K., West R.B., Williams E.H. Human Tumor Atlas Network. The Human Tumor Atlas Network: Charting Tumor Transitions across Space and Time at Single-Cell Resolution. Cell., 2020, Vol. 181, no. 2, pp. 236-249. - 10.1016/j.cell.2020.03.053

42. Sheng K., Cao W., Niu Y., Deng Q., Zong C. Effective detection of variation in single-cell transcriptomes using MATQ-seq. Nat Methods., 2017, Vol. 14, no. 3, pp. 267-270. - 10.1038/nmeth.4145

43. Siefert J.C., Cioni B., Muraro M.J., Alshalalfa M., Vivié J., van der Poel H.G., Schoots I.G., Bekers E., Feng F.Y., Wessels L.F.A., Zwart W., Bergman A.M. The Prognostic Potential of Human Prostate Cancer-Associated Macrophage Subtypes as Revealed by Single-Cell Transcriptomics. Mol Cancer Res., 2021, Vol. 19, no. 10, pp. 1778-1791.

44. - 10.1158/1541-7786.MCR-20-0740

45. Siegel R.L., Miller K.D., Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin., 2020, Vol. 70, no. 1, pp. 7-30. - 10.3322/caac.21590

46. Slovin S., Carissimo A., Panariello F., Grimaldi A., Bouché V., Gambardella G., Cacchiarelli D. Single-Cell RNA Sequencing Analysis: A Step-by-Step Overview. Methods Mol Biol., 2021, Vol. 2284, pp. 343-365. - 10.1007/978-1-0716-1307-8_19

47. Sun Z., Wang J., Zhang Q., Meng X., Ma Z., Niu J., Guo R., Tran L.J., Zhang J., Liu Y., Ye F., Ma B. Coordinating single-cell and bulk RNA-seq in deciphering the intratumoral immune landscape and prognostic stratification of prostate cancer patients. Environ Toxicol., 2024, Vol. 39, no. 2, pp. 657-668. - 10.1002/tox.23928

48. Tirosh I., Izar B., Prakadan S.M., Wadsworth M.H. 2nd, Treacy D., Trombetta J.J., Rotem A., Rodman C., Lian C., Murphy G., Fallahi-Sichani M., Dutton-Regester K., Lin J.R., Cohen O., Shah P., Lu D., Genshaft A.S., Hughes T.K., Ziegler C.G., Kazer S.W., Gaillard A., Kolb K.E., Villani A.C., Johannessen C.M., Andreev A.Y., Van Allen E.M., Bertagnolli M., Sorger P.K., Sullivan R.J., Flaherty K.T., Frederick D.T., Jané-Valbuena J., Yoon C.H., Rozenblatt-Rosen O., Shalek A.K., Regev A., Garraway L.A. Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq. Science., 2016, Vol. 352, no. 6282,, pp. 189-196.

49. - 10.1126/science.aad0501

50. Trapnell C., Cacchiarelli D., Grimsby J., Pokharel P., Li S., Morse M., Lennon N.J., Livak K.J., Mikkelsen T.S., Rinn J.L. The dynamics and regulators of cell fate decisions are revealed by pseudotemporal ordering of single cells. Nat Biotechnol., 2014, Vol. 32, no. 4, pp. 381-386. - 10.1038/nbt.2859

51. Valihrach L., Androvic P., Kubista M. Platforms for Single-Cell Collection and Analysis. Int J Mol Sci., 2018, Vol. 19, no. 3. - 10.3390/ijms19030807

52. Vento-Tormo R., Efremova M., Botting R.A., Turco M.Y., Vento-Tormo M., Meyer K.B., Park J.E., Stephenson E., Polański K., Goncalves A., Gardner L., Holmqvist S., Henriksson J., Zou A., Sharkey A.M., Millar B., Innes B., Wood L., Wilbrey-Clark A., Payne R.P., Ivarsson M.A., Lisgo S., Filby A., Rowitch D.H., Bulmer J.N., Wright G.J., Stubbington M.J.T., Haniffa M., Moffett A., Teichmann S.A. Single-cell reconstruction of the early maternal-fetal interface in humans. Nature., 2018, Vol. 563, no. 7731, pp. 347-353. - 10.1038/s41586-018-0698-6

53. Zhang B., Wang S., Fu Z., Gao Q., Yang L., Lei Z., Shi Y., Le K., Xiong J., Liu S., Zhang J., Su J., Chen J., Liu M., Niu B. Single-cell RNA sequencing reveals intratumoral heterogeneity and potential mechanisms of malignant progression in prostate cancer with perineural invasion. Front Genet., 2023, Vol. 13. - 10.3389/fgene.2022.1073232

54. Zhang L, Li Z, Skrzypczynska KM, Fang Q, Zhang W, O’Brien SA, et al. Single-cell analyses inform mechanisms of myeloid-targeted therapies in colon cancer. Cell., 2020, Vol. 181, no. 2, pp. 442-459.

55. - 10.1016/j.cell.2020.03.048

56. Zheng GX, Terry JM, Belgrader P, Ryvkin P, Bent ZW, Wilson R, Ziraldo SB, Wheeler TD, McDermott GP, Zhu J, Gregory MT, Shuga J, Montesclaros L, Underwood JG, Masquelier DA, Nishimura SY, Schnall-Levin M, Wyatt PW, Hindson CM, Bharadwaj R, Wong A, Ness KD, Beppu LW, Deeg HJ, McFarland C, Loeb KR, Valente WJ, Ericson NG, Stevens EA, Radich JP, Mikkelsen TS, Hindson BJ, Bielas JH. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells. Nat Commun., 2017, Vol. 8.

57. - 10.1038/ncomms14049

58. Ziegenhain C, Vieth B, Parekh S, Reinius B, Guillaumet-Adkins A, Smets M, Leonhardt H, Heyn H, Hellmann I, Enard W. Comparative Analysis of Single-Cell RNA Sequencing Methods. Mol Cell., 2017, Vol. 65, no. 4, pp. 631-643.

59. - 10.1016/j.molcel.2017.01.023

60. Zilionis R, Engblom C, Pfirschke C, Savova V, Zemmour D, Saatcioglu HD, Krishnan I, Maroni G, Meyerovitz CV, Kerwin CM, Choi S, Richards WG, De Rienzo A, Tenen DG, Bueno R, Levantini E, Pittet MJ, Klein AM. Single-Cell Transcriptomics of Human and Mouse Lung Cancers Reveals Conserved Myeloid Populations across Individuals and Species. Immunity., 2019, Vol. 50, no. 5, pp. 1317-1334.

61. - 10.1016/j.immuni.2019.03.009