Spatially resolved multi-omics deciphers bidirectional tumor-host interdependence in glioblastoma
- 차혜욱
- 2일 전
- 2분 분량
Vidhya M. Ravi et al.
Cancer Cell, 2022
Summary
Glioblastomas are malignant tumors of the central nervous system hallmarked by subclonal diversity and dynamic adaptation amid developmental hierarchies. The source of dynamic reorganization within the spatial context of these tumors remains elusive. Here, we characterized glioblastomas by spatially resolved transcriptomics, metabolomics, and proteomics. By deciphering regionally shared transcriptional programs across patients, we infer that glioblastoma is organized by spatial segregation of lineage states and adapts to inflammatory and/or metabolic stimuli, reminiscent of the reactive transformation in mature astrocytes. Integration of metabolic imaging and imaging mass cytometry uncovered locoregional tumor-host interdependence, resulting in spatially exclusive adaptive transcriptional programs. Inferring copy-number alterations emphasizes a spatially cohesive organization of subclones associated with reactive transcriptional programs, confirming that environmental stress gives rise to selection pressure. A model of glioblastoma stem cells implanted into human and rodent neocortical tissue mimicking various environments confirmed that transcriptional states originate from dynamic adaptation to various environments.
국문 초록 요약
교모세포종(Glioblastoma, GBM)은 높은 이질성과 치료 저항성을 보이는 대표적 악성 뇌종양으로, 종양세포와 미세환경 간 상호작용이 그 복잡성과 적응성의 핵심 기전으로 제시되어 왔다. 본 연구는 공간 기반 다중오믹스(spatial multi-omics)를 활용하여, GBM 종양 내 전사체, 대사체, 단백질체 수준에서 종양세포의 공간적 분포 및 미세환경과의 상호작용을 통합적으로 규명하였다. 10X Visium 기반 공간 전사체 분석, MALDI 질량분석 기반 대사체 지도화, Imaging Mass Cytometry(IMC) 기반 단일세포 단백질 분석, 그리고 인간 뇌조직 기반 ex vivo 감염 모델을 통해, GBM은 5가지 공간적으로 구분되는 전사 프로그램(신경발달유사, 희돌기전구유사, 방사형아교세포유사, 면역반응형, 저산소반응형)을 나타내며, 특정 미세환경 자극(면역, 저산소, 대사 스트레스)에 따라 전사 상태와 유전체 불안정성(CNA, copy number alteration)을 획득하는 것으로 확인되었다. 특히 저산소 영역에서는 세포주기 정지와 함께 새로운 염색체 이상이 축적되었으며, 면역세포가 풍부한 영역에서는 MES-like 상태로의 전환과 T세포 기능 억제(PD-1 발현 증가)가 관찰되었다. 또한 ex vivo 뇌조직 모델을 통해 종양세포가 숙주 환경에 따라 전사적 가소성을 발휘함이 입증되었다. 본 연구는 GBM의 공간적 이질성과 종양-숙주 간 상호의존성의 근거를 제시하며, 공간기반 맞춤형 치료 전략의 필요성을 강조한다.
논문 배경
-교모세포종(Glioblastoma, GBM)은 높은 이질성과 적응성을 가진 뇌종양으로, 종양-미세환경 간 상호작용이 암 진행 및 치료 저항에 큰 영향을 미침.
- 기존 단일 세포 분석으로도 종양의 전사 상태는 파악되었지만, 공간적 위치 정보가 결여되어 상호작용의 실제 맥락을 이해하는 데 한계가 있었음.
연구 목적
u 공간적으로 해상된 다중 오믹스(spatially resolved multi-omics)를 활용하여, 교모세포종(Glioblastoma, GBM)의 종양세포와 주변 미세환경 간 상호작용이 어떻게 종양의 이질성과 적응성을 형성하는지 규명
연구 개요 및 데이터
- Spatial transcriptomics(공간 전사체 분석), 공간 분자대사체(MALDI-MS), 이미징 질량세포분석(IMC), 액체질량단일세포 RNA-seq 등 다중 오믹스를 spatial context(조직 공간 내 위치 정보)를 기반으로 통합 분석.
- 총 20명의 환자 조직 샘플에서 약 88,000개 이상의 공간 유전자 발현 데이터를 생성.
u 공간적 전사체(Spatial transcriptomics) 분석을 통해
GBM 내에서 서로 다른 전사 상태가 공간적으로 분리되어 분포한다는 사실을 규명하고, 그 상태들이 종양 주변 환경(면역·대사 스트레스)에 어떻게 적응하는지를 확인.
u 공간 대사체(MALDI-MS), 단일세포 단백질(IMC) 데이터와 통합하여 저산소, 면역반응 등 미세환경 자극이 특정 GBM 전사 상태(특히 MES-like 상태 등)를 유도하는 양방향 신호 전달로 작용함을 밝힘.
u 종양-숙주 간 상호작용이 어떻게 유전체 변화(CNA), 전사 상태, 세포 이동성 등을 바꾸는지 확인하여 종양의 microevolution와 치료 저항성을 설명할 수 있는 새로운 모델을 제시.
u 실험적 모델(organotypic human brain slice culture, ex vivo GBM 모델)**을 통해 종양세포가 환경에 따라 가소적으로 전사 프로그램을 변화시킨다는 사실을 직접적으로 검증.
주요 결과 요약
1. 공간적으로 서로 다른 5가지 전사 프로그램 규명
2. 저산소(hypoxia)가 유도하는 유전체 변화
· 저산소 영역에서 특정 염색체(CNA) 변화가 일어났으며 암세포의 유전적 불안정성 증가, 치료 저항 가능성 시사.
3. 면역 반응 및 GBM 서브타입 간 상호작용
· Reactive-immune 구역에서 종양세포와 면역세포(예: 미세아교세포, T세포) 간 상호작용 증가 → 면역 억제 환경 조성.
4. 종양-숙주 간 양방향 적응
· 엑스비보 뇌조직 모델에서 종양세포가 환경에 맞게 전사 상태를 변화시킴.
o 젊은 뇌 조직: 발달(Neural, OPC 등) 상태로 회귀.
o 노령 조직 또는 염증 환경: MES-like 또는 면역반응 상태(RI)로 이동.
5. ‘Go or grow’ 모델 재해석
· 저산소 → 세포주기 정지(S phase) → 유전체 불안정성/돌연변이 축적 → 일부 세포는 이동/침투, 일부는 괴사.
결론
- 종양의 공간적 이질성은 유전/전사만의 결과가 아니라 미세환경(대사-면역) 자극의 영향으로 재구조화됨.
- 개별 환자 맞춤형 치료를 위해서는 이런 공간적 생물학적 맥락 파악이 필수.
연구의 한계
1. 공간 전사체 해상도의 한계
· 10x Visium 플랫폼은 spot 당 여러 세포가 포함되므로, 단일 세포 수준의 전사체 정보를 제공하기 어렵습니다. 따라서 정확한 세포 타입 추출 및 상호작용 분석에 불확실성이 존재합니다.
· Spot 크기(55 μm) 때문에, 특히 종양 침윤부 등 세포 간 경계가 뚜렷하지 않은 영역에서는 해상도 저하가 발생합니다.
2. 상대적으로 적은 시료 수
· Spatial transcriptomics n=20, MALDI-MSI n=6, IMC n=6 등의 제한된 샘플 수로 인해 모든 GBM 환자군의 다양성을 포괄하기 어려움.
· 특히 저산소 관련 CNA 증가와 같은 결과는 일부 샘플 특성일 가능성도 명시하고 있음.
3. 관찰 기반 데이터 → 인과성 입증 한계
· 다중 오믹스 통합 분석이 의존하는 플랫폼 특성상, 유전자 발현, 대사, CNA 연관성이 '상관'일 뿐, 직접적 인과관계를 증명하기 어려움.
· 예: 저산소 상태가 CNA를 유도한다는 가설은 실험적 근거 일부를 제시했지만, 기전적 매개체(예: HIF1A 등)에 대한 직접 조작 실험은 부족.
4. 면역 반응 해석의 제한
· IMC는 종양 조직 내부의 세포-세포 거리 기반 상호작용만 측정 가능하며,
· TCR-seq 등 Clonality나 면역반응 기능성에 대한 분석은 수행되지 않았음.
5. ex Vivo 모델의 제한
· Human/mouse organotypic 모델은 유용하지만, 혈관, 순환 면역 세포, 뇌척수액 환경이 부족해 in vivo 조건과 완전히 동일하지 않음.
· 또한 조직 기증자 간 나이·염증 상태 차이가 종양 반응의 이질성을 초래할 수 있음.
6. 표적 치료의 변환 가능성에 대한 검증 미흡
· 본 연구는 기전 탐색 중심이며, 임상 전개에 필요한 표적 기반 치료 적용/검증이 부족함.
· 예: Reactive-immune 또는 hypoxia 영역에서 표적화 가능한 단백질은 밝혔으나, 치료제 효과 실험은 미진.
댓글