大家好，今天跟大家分享一篇题为Single-cell profiling of SLC family transporters: uncovering the role of SLC7A1 in osteosarcoma（SLC家族转运蛋白的单细胞分析：揭示SLC7A1在骨肉瘤中的作用）骨肉瘤(OS)是一种原发性恶性骨肿瘤，目前亟需挖掘新的治疗靶点。溶质载体(SLCs)家族与肝癌、乳腺癌等多种肿瘤的恶性进展相关，还可通过抑制T细胞、自然杀伤(NK)细胞功能帮助肿瘤逃避免疫监视。
01
研究背景
骨肉瘤是儿童和青少年中最常见的恶性骨肿瘤，其特点是残疾率和死亡率高。在过去的三十年里，治疗结果已经趋于稳定，凸显了对创新治疗靶点的迫切需求。溶质载体 （SLC） 家族转运蛋白与多种肿瘤的恶性进展有关，然而，它们在骨肉瘤中的具体作用仍然知之甚少。
见图一
骨肉瘤中的单细胞景观。
图一
（A）骨肉瘤中单细胞的t-SNE图。
（B）每个样品中的细胞比例。
（C）每种细胞类型中不同标记物的平均和表达百分比的气泡图。
（D）差异基因表达分析揭示了各种细胞类型中上调和下调的基因。调整后的p值<0.01用红色表示，调整后的p值≥0.01用黑色表示。
（E）细胞-细胞通讯网络;相互作用的数量（上）;相互作用的强度（下）。
（F）细胞-细胞通讯的热图;交互次数（左）;交互强度（右）。
见图二
骨肉瘤 scRNA-seq 数据集中 SLC 的景观。
图二
（A）显示每种细胞类型中SLC表达的热图。
（B）每种细胞类型中SLC的差异表达分析。调整后的 p 值< 0.01 以红色表示，而调整后的 p 值≥ 0.01 以黑色表示。
（C） 每种细胞类型中 SLC 评分的脊图。
（D） 骨肉瘤数据集中 SLC 评分的 t-SNE 图。
（E）碳水化合物代谢SLC富集评分;每种细胞类型的 CM-SLC 评分（左），CM-SLC 评分的 t-SNE（右）。
（F）脂质代谢SLC富集评分;每种细胞类型的 LM-SLC 评分（左），LM-SLC 评分的 t-SNE（右）。
（G）氨基酸代谢SLC富集评分;每种细胞类型的 AAM-SLC 评分（左），AAM-SLC 评分的 t-SNE（右）。
（H）核苷酸代谢SLC富集评分;每种细胞类型的 NM-SLC 评分（左）、NM-SLC 评分的 t-SNE（右）。
见图三
骨肉瘤中 SLC 相关预后特征的构建。
图三
（A） SLC 的系数曲线。
（B） LASSO 中最佳参数 （lambda） 的识别。
（C）对鉴定的9个基因进行Cox分析，构建风险模型。
（D）训练组总生存期的Kaplan-Meier分析。
（E）训练组风险模型1年、3年和5年生存期的受试者工作特征（ROC）曲线分析。
（F）试验组总生存期的Kaplan-Meier分析。
（G）试验组风险模型1年、3年、5年生存率ROC曲线分析。
（H） 队列总生存期GSE21257 Kaplan-Meier 分析。
（I） GSE21257队列中风险模型的 1 年、3 年和 5 年生存率的 ROC 曲线分析。
（J） 用于预测骨肉瘤 1 年、3 年和 5 年生存率的列线图。
（K）列线图内部验证的校准曲线。
（L） 列线图预测总生存期的 ROC 曲线分析。
见图四
骨肉瘤患者 SLC 相关预后特征的免疫景观。
图四
（A）高低危人群差异基因的GO注释。
（B） 丰富的术语网络。
（C）低危组和高危组免疫评分、基质评分、估计评分和肿瘤纯度的比较。
（D）CIBERSORT的免疫细胞组分分析。
（E）CIBERSORT低危组和高危组之间的免疫细胞浸润比例。
（F）XCELL和MCPcounter低危组和高危组之间的免疫细胞浸润比例。
（G）低危人群和高危人群之间免疫检查点基因的表达。
见图五
骨肉瘤细胞中SLC7A1的单细胞分析。
图五
（A）SLC7A1在每种细胞类型中的平均表达量和表达百分比。
（B）显示OS细胞聚类的t-SNE图。
（C） 显示每个作系统集群中差异基因的热图。
（D） 每个作系统集群中 SLC7A1 的平均表达量和表达百分比。
（E）OS细胞中SLC7A1表达的t-SNE图。
（F）显示OS细胞中SLC7A1密度的t-SNE图。
（G）OS细胞的假颞序轨迹图。
（H） OS 集群的伪时间排序。
（I）显示SLC7A1表达的轨迹图。
（J）SLC7A1假颞表达图谱。
（K） OS 集群的 scMetabolism 分析。
（L） OS 细胞中 SLC7A1 阳性和 SLC7A1 阴性细胞的肿瘤标志评分。
见图六
SLC7A1在体外促进骨肉瘤的增殖和转移，与预后不良相关。
图六
（A）通过免疫印迹法在6对匹配的骨肉瘤和邻近正常组织中测量SLC7A1蛋白水平。
（B）敲低143B和SJSJ1细胞系中SLC7A1。
（C）SLC7A1-KD 143B（左）和SJSA-1（右）细胞（n = 6）的增殖测定。
（D）SLC7A1-KD 143B和SJSA-1细胞的集落形成（左）。菌落形成的量化（右）（n = 3）。
（E）SLC7A1-KD 143B和SJSA-1细胞的EdU掺入测定（左）。EdU掺入测定的定量（右）。比例尺：100 μm （n = 3）。
（F）SLC7A1-KD 143B细胞的迁移和侵袭（左）。迁移和入侵的量化（右）。比例尺：100 μm （n = 3）。
（G）SLC7A1-KD SJSA-1细胞的迁移和侵袭（左）。迁移和入侵的量化（右）。比例尺：100 μm （n = 3）。
（H）SLC7A1-KD 143B和SJSA-1细胞的球体形成测定（左）。球体形成测定的定量（右）（n = 3）。
（I）代表性IHC图像显示患者肿瘤标本中SLC7A1的高表达或低表达。比例尺：50 μm（左）、25 μm（右）。（J）根据SLC7A1表达水平，患者总生存期（左）和LMFS（右），通过log-rank检验。
（K） 通过 Wald 检验对骨肉瘤患者总生存期和 LMFS 的预后因素进行单变量和多变量分析。
02
研究结论
总的来说，我们发现 SLC，尤其是代表性分子 SLC7A1 与骨肉瘤预后相关。研究表明，溶质载体家族（SLCs）显着影响骨肉瘤的免疫细胞浸润，构建的SLC相关风险预后特征对总生存期表现出强大的预测效力。单细胞分析和体外实验表明，SLC7A1促进骨肉瘤的恶性进展。肿瘤细胞中的SLC7A1调节肿瘤与巨噬细胞之间的通讯，促进向M2样巨噬细胞的极化。此外，我们确定头孢嘌呤是一种潜在的 SLC7A1 抑制剂。这些发现为了解 SLC（特别是 SLC7A1）在肿瘤微环境中的重要性提供了新的见解。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！