Cancer Cell︱拆解淋巴瘤的分子“万花筒”

撰文 |咸姐

弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是最常见的非霍奇金淋巴瘤类型，其临床和分子异质性导致患者对标准化疗及靶向治疗的反应差异显著。长期以来， 研究人员们 已通过批量肿瘤测序将DLBCL分为不同的基因表达亚型，尤其是基于细胞来源（COO）的GCB型 （ 其基因表达表型类似于正常的生发中心（GC）B细胞 ） 和ABC型 （ 类似于B细胞受体（BCR）激活后的血液B细胞 ） ，这一分类为理解其生物学行为奠定了基础【1】。近年来，基于LymphGen算法的基因组学分析进一步将DLBCL划分为七种遗传亚型（如MCD、BN2、N1、A53、EZB、ST2等），这些亚型不仅与特定的致癌通路改变相关，还表现出不同的治疗敏感性和预后特征【2】。然而，既往研究多基于整体肿瘤样本，难以解析肿瘤内部细胞间的异质性以及恶性细胞与肿瘤微环境之间的相互作用，限制了对其生物学机制和耐药原因的深入理解。随着单细胞测序技术的发展，从单个细胞水平同时获取转录组和表观基因组信息成为可能，为在更高分辨率下揭示DLBCL的瘤内异质性、亚型特异性表型及其调控网络提供了前所未有的机遇。

2 026 年1月1 5 日，来自美国国立卫生研究院的Louis M. Staudt在Cancer Cell上在线发表题为Axes of biological variationin diffuse large B cell lymphoma的文章，通过对大量DLBCL活检样本进行单细胞RNA和ATAC测序揭示了DLBCL不同遗传亚型之间以及同一肿瘤内部不同遗传亚克隆之间的表型和基因调控差异，凸显了这种侵袭性癌症的分子异质性，从而阐明了DLBCL的生物学特性，并提供了与化疗及靶向药物治疗反应相关的基因特征谱，为精准分型、预后评估及靶向治疗策略的优化提供新的理论基础与转化线索。

本文研究人员首先 对102例DLBCL患者的活检样本进行了整合性单细胞多组学分析，包括单细胞RNA测序（scRNA-seq ）、 单细胞ATAC测序（scATAC-seq），并辅以批量肿瘤全外显子组测序（WES）和转录组测序（RNA-seq），旨在系统性描绘DLBCL的细胞图谱与分子异质性。研究利用scRNA-seq数据推断DNA拷贝数变异（CNV），成功区分出恶性B细胞与正常B细胞，并通过分析揭示了肿瘤微环境中丰富的免疫和基质细胞亚群组成，例如发现EZB-DH亚型具有最稀疏的T细胞微环境，而MCD亚型则存在T细胞耗竭特征并富集了促血管生成的巨噬细胞亚群。

每个DLBCL遗传亚型可能具有特征性的恶性B细胞基因表达谱 ，基于此假设，研究人员整合了上述 单细胞队列以及另外两个外部批量肿瘤队列的遗传与转录组数据 ， 通过筛选在亚型与非亚型病例间差异表达的基因，构建了以加权线性平均计算的特征评分模型 ，从而 系统地开发并验证了各遗传亚型的分子特征谱。研究证实，这些亚型特征模型在独立验证队列中表现出良好的判别性能，其曲线下面积（AUC）范围从N1亚型的0.93到A53亚型的0.68，并能有效地区分不同COO亚型。 由此表明， DLBCL的每个遗传亚型确实对应着独特的、可重现的恶性细胞基因表达特征，这些特征谱不仅与已知的遗传改变和生物学通路高度一致，还能够将无法通过LymphGen算法明确分型的病例进行生物学归类，揭示了遗传亚型与特定分子表型之间的紧密联系，为基于表达的分子分型提供了可靠工具。 随后，研究人员深入解析了 构成各遗传亚型特征谱的基因，以揭示其潜在的生物学表型 。 通过对发现队列和验证队列中筛选出的亚型特征基因进行功能分析，研究发现高达89%的特征基因在独立队列中表现出高度可重复性。具体而言，MCD亚型的特征基因富集了ABC极端表型相关基因，如AICDA和IL-10，并受IRF4、SPIB、TCF4等关键转录因子调控，同时该亚型因CDKN2A位点的频繁纯合缺失而呈现低表达。这些分析不仅印证了各亚型已知的致癌通路，例如EZB亚型与GCB样表型、N1亚型与NOTCH1突变之间的联系，还通过亚型特征评分与遗传特征、患者生存期的关联分析，进一步证实了这些分子特征具有明确的生物学意义和临床预后价值，从而系统阐释了不同DLBCL遗传亚型背后独特的转录程序与致病机制。

随后，研究人员利用从 scRNA-seq数据推断出的 C NV 模式， 对肿瘤内遗传亚克隆进行了系统性鉴定和表型分析 。 出乎意料的是，大多数活检样本中存在由不同CNV谱定义的多个遗传亚克隆 。 为了解析这些亚克隆的生物学差异，研究通过计算亚克隆相对于同一肿瘤内所有恶性细胞的基因特征表达偏差值，将数百个基因特征聚集成六个核心的“基因表达主题”，其中包括四个与B细胞分化相关的主题（GC B细胞、记忆B细胞、浆细胞、泛B细胞）以及两个与恶性进程相关的主题（细胞周期、细胞生长）。 研究发现， B细胞分化主题能够准确地区分正常扁桃体B细胞亚群，而细胞周期和细胞生长主题则在处于增殖周期的GC暗区细胞中表达最高 ，这些主题 在DLBCL恶性细胞中构成了瘤内表型异质性的主要维度。 通过 UMAP可视化和多色免疫荧光成像验证，研究证实了同一肿瘤内不同亚克隆可分别高表达不同的主题，例如一个亚克隆呈现高细胞周期活性，而另一个则偏向浆细胞分化，这种表型多样性在具有多个亚克隆的肿瘤中更为显著。 此外，研究人员 将基于单细胞数据定义的六个基因表达主题应用于批量RNA-seq队列，以探究其生物学和临床意义。分析发现，不同主题在DLBCL遗传亚型中呈现特异性富集 ， 例如浆细胞主题在BN2和ST2亚型中上调，记忆B细胞主题在N1亚型中突出，而GC B细胞主题在EZB亚型中高表达，同时细胞周期和细胞生长主题在MCD和EZB-DH亚型中上调，但在N1和EZB-nonDH中下调。 研究结果揭示， 基因表达主题不仅系统关联于特定的淋巴瘤发病分子通路，而且是独立于传统遗传亚型分类的重要预后指标，尤其是由MYC驱动的细胞生长代谢程序与化疗后不良结局密切相关。 深入研究结果则表明， 特定的遗传变异（如CDKN2A缺失、NOTCH1突变和REL扩增）是驱动DLBCL中亚克隆层面关键生物学表型程序（细胞增殖、记忆B细胞分化阻滞）的直接基因驱动因素，其中REL扩增通过激活NF-κB信号通路，在GCB型淋巴瘤中发挥了阻碍终末记忆B细胞分化的重要作用。

与此同时，研究人员 整合单细胞RNA-seq和ATAC-seq数据，运用SCENIC+算法推断了正常扁桃体B细胞分化过程中的转录因子调控网络 ， 鉴定出173个增强子驱动的转录因子调控子 （T F-eRegulon ） ，每个调控子包含其直接靶基因及其附近的开放染色质区域，并区分了由转录因子激活（+/+）和抑制（–/+）的靶基因集。研究发现，这些eRegulon特异性富集于不同的B细胞亚群中，与其在相应分化阶段中已知的生物学功能一致。通过轨迹推断分析，研究 还 描绘了B细胞分化的三条主要路径，并展示了eRegulon活性沿分化伪时间的动态变化梯度 。由此 成功复现了正常B细胞分化过程中已知的关键调控生物学，为理解DLBCL中恶性细胞的表观遗传重编程和转录失调提供了关键的正常参照框架。 进一步 通过分析染色质可 及 性与转录因子调控网络 ，研究人员发现 特定的转录因子基序（如IRF4、FOXO1）在相应亚型的开放染色质区域中富集，且通过多组学分析鉴定出的eRegulon在不同亚型间呈现活性差异，表明恶性细胞的表型异质性与重编程的、但又部分继承自正常B细胞分化路径的基因调控程序密切相关 。

综上所述，本研究对DLBCL肿瘤进行的多模态单细胞分析，系统解析了DLBCL的分子异质性，揭示了这种侵袭性癌症的发病机制，阐明了与特定生物学概念相关联的表型变异轴。研究不仅确认了不同遗传亚型具有独特的恶性细胞表达谱与肿瘤微环境特征，更揭示了大多数肿瘤内部存在表型各异的遗传亚克隆，其差异聚焦于B细胞分化、细胞周期与生长等核心生物学主题。研究 还 进一步将特定遗传变异与这些表型程序相联系，并描绘了正常与恶性B细胞分化的表观遗传调控图谱。这些发现从单细胞层面深化了对DLBCL发病机制的理解，为基于分子特征的精准分型、预后评估及靶向治疗提供了关键的理论依据与数据资源。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.ccell.2025.12.015

制版人： 十一

参考文献

1. Alizadeh, A.A., Eisen, M.B., Davis, R.E., et al. (2000). Distinct types of diffuse large B-cell lymphoma identified by gene expression profiling.Nature403, 503–511.

2. Wright, G.W., Huang, D.W., Phelan, J.D., et al. (2020). A Probabilistic Classification Tool for Genetic Subtypes of Diffuse Large B Cell Lymphoma with Therapeutic Implications.Cancer Cell37, 551–568.e14.

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