1️⃣ 52例单细胞数据构建HCC异质性图谱
2️⃣ 5例空间转录组数据锁定肿瘤-基质互作热点
3️⃣ 361例TCGA+159例Fudan队列验证临床意义
4️⃣ 湿实验证实CCN2靶点价值
通过深度挖掘公共数据,本研究将肝癌分为三类细胞亚型,揭示EMT-亚型通过SPP1-CCN2环路与成纤维细胞”共谋”促转移,为抗转移治疗提供新靶点。
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原文概览

中文标题:肝细胞癌的单细胞肿瘤异质性景观:揭示促转移亚型及其与成纤维细胞的相互作用环路
期刊:Molecular Cancer (Q1 IF 33.9)
发表时间:2024.8
DOI:10.1186/s12943-024-02062-3
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数据概览

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数据如何利用

接着聚焦 EMT 亚型,结合功能富集、转录因子分析及临床数据关联,发现其因高表达 SMAD3 等促转移特征,患者预后差且呈 “免疫荒漠” 微环境;
再经细胞互作分析与实验验证,揭示 EMT 亚型肿瘤细胞与成纤维细胞间,通过 SPP1 – CD44、CCN2/TGF – β – TGFBR1 形成正反馈环路,驱动肿瘤转移;
最后以多队列验证亚型稳定性,借助体内外实验(如拮抗剂 FG – 3019 干预),从分子分型到临床分层,构建 “发现 – 验证 – 应用” 闭环,为 HCC 抗转移治疗(如靶向 CCN2 通路 )提供新靶点。





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数据整合创新点

• Harmony+Seurat双算法校正批次效应,结合NMF聚类10次重采样验证(88.2%一致性),确保亚型鉴定稳健性。
• SPP1-CD44互作对在空间共定位(平均距离<15μm),直接可视化肿瘤-成纤维细胞交互。
• GEO细胞系数据(GSE97098/49994)锚定EMT亚型功能特征(转移能力↑2.8倍),指导后续抑制剂实验。
