Транскриптомика единичных клеток в исследовании рака простаты

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 (РПЖ). Были проанализированы научные базы данных PubMed, Medline, Web of Science, Embase. 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 1467854 новых случая РПЖ, что привело к 397430 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 52712 случаями на 2022 год, и четвертую по смертности, с 14635 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 РПЖ. Также подробно представлена методология анализа, охарактеризована клеточная гетерогенность при РПЖ, 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. 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.

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.

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, e22656. doi: 10.1096/fj.202200943R.

4. Chen G., Ning B., Shi T. Single-сell RNA-Seq technologies and related computational data analysis. Front. Genet., 2019, Vol. 10, 317. doi: 10.3389/fgene.2019.00317.

5. 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, 100604. doi: 10.1016/j.xcrm.2022.100604.

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

7. 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, 778. doi: 10.1038/s42003-020-01476-1.

8. 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.

9. Enikeeva K., Rafikova G., Sharifyanova Y., Mulyukova D., Vanzin A., Pavlov V. Epigenetics as a Key Factor in Prostate Cancer. Adv. Biol., 2024, Vol. 8, no. 5, e2300520. doi: 10.1002/adbi.202300520.

10. 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, 148. doi: 10.1186/s13059-015-0706-1.

11. 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.

12. 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, 132. doi: 10.1186/s12943-022-01597-7.

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

14. 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.

15. 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.

16. 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, e694. doi: 10.1002/ctm2.694.

17. 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.

18. 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, 14890. doi: 10.3390/ijms241914890

19. 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.

20. 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.

21. 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. Nat. Med., 2018, Vol. 24, no. 8, pp. 1277-1289.

22. 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, 23. doi: 10.1186/s13619-024-00206-w.

23. 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, 2023, Vol. 102, no. 32, e34611. doi: 10.1097/MD.0000000000034611.

24. 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, 2022, Vol. 13, no. 12, 2211. doi: 10.3390/genes13122211.

25. 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.

26. 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, e8746. doi: 10.15252/msb.20188746.

27. 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, 2398195. doi: 10.1080/07853890.2024.2398195.

28. Picelli S., Björklund Å.K., Faridani O.R., Sagasser S., Winberg G., Sandberg R. Smart-seq2 for sensitive fulllength transcriptome profiling in single cells. Nat. Methods, 2013, Vol. 10, no. 11, pp. 1096-1108.

29. 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.

30. 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.

31. 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 cancerassociated macrophage subtypes as revealed by single-cell transcriptomics. Mol. Cancer Res., 2021, Vol. 19, no. 10, pp. 1778-1791.

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

33. Slovin S., Carissimo A., Panariello F., Grimaldi A., Bouché V., Gambardella G., Cacchiarelli D. Single-сell RNA sequencing analysis: A step-by-step overview. Methods Mol. Biol., 2021, Vol. 2284, pp. 343-365.

34. 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.

35. 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.

36. 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.

37. Valihrach L., Androvic P., Kubista M. Platforms for single-cell collection and analysis. Int. J. Mol. Sci., 2018, Vol. 19, no. 3, 807. doi: 10.3390/ijms19030807.

38. 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.

39. 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, 1073232. doi: 10.3389/fgene.2022.1073232.

40. Zhang L., Li Z., Skrzypczynska K.M., Fang Q., Zhang W., O’Brien S.A., He Y., Wang L., Zhang Q., Kim A., Gao R., Orf J., Wang T., Sawant D., Kang J., Bhatt D., Lu D., Li C.M., Rapaport A.S., Perez K., Ye Y., Wang S., Hu X., Ren X., Ouyang W., Shen Z., Egen J.G., Zhang Z., Yu X. Single-cell analyses inform mechanisms of myeloid-targeted therapies in colon cancer. Cell, 2020, Vol. 181, no. 2, pp. 442-459.e29.

41. Zheng G.X., Terry J.M., Belgrader P., Ryvkin P., Bent Z.W., Wilson R., Ziraldo S.B., Wheeler T.D., McDermott G.P., Zhu J., Gregory M.T., Shuga J., Montesclaros L., Underwood J.G., Masquelier D.A., Nishimura S.Y., Schnall-Levin M., Wyatt P.W., Hindson C.M., Bharadwaj R., Wong A., Ness K.D., Beppu L.W., Deeg H.J., McFarland C., Loeb K.R., Valente W.J., Ericson N.G., Stevens EA., Radich J.P., Mikkelsen T.S., Hindson B.J., Bielas J.H. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells. Nat. Commun., 2017, Vol. 8, 14049. doi: 10.1038/ncomms14049.

42. 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.

43. Zilionis R., Engblom C., Pfirschke C., Savova V., Zemmour D., Saatcioglu HD., Krishnan I., Maroni G., Meyerovitz C.V., Kerwin C.M., Choi S., Richards W.G., De Rienzo A., Tenen D.G., Bueno R., Levantini E., Pittet M.J., Klein A.M. 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.