近日，厦门大学信息学院、健康医疗大数据国家研究院俞容山教授课题组在国际生信领域权威期刊Briefings In Bioinformatics上发表了题为“Prioritizing prognostic-associated subpopulations and individualized recurrence risk signatures from single-cell transcriptomes of colorectal cancer”的最新研究成果。

结直肠癌是目前全球前三的消化道恶性肿瘤，其新增病例数和死亡率持续增长。尽管手术和化疗等治疗手段可以提高患者的预后，但仍有25%至40%的患者在手术后会发生肿瘤复发。美国癌症联合委员会和国际抗癌联盟提出的TNM分期系统是目前主流的患者预后分类指南，但由于结直肠癌患者之间肿瘤异质性的高度差异，需要研发更精准的预后标志物，以便指导患者的预后情况预测。

近年来，单细胞转录组技术逐渐成为揭示肿瘤微环境异质性、发现新的细胞类型和亚群、以及揭示患者在不同临床分组中肿瘤微环境异同的重要手段。然而，由于单细胞转录组数据中临床信息的缺失和转录组数据之间的严重批次效应，目前仍缺乏有效的工具来减轻批次效应并整合单细胞转录组数据和转录组临床信息。

Fig.1 Workflow of scRank analysis pipeline in this study. Source: Briefings In Bioinformatics

为了将单细胞转录组和转录组中的临床信息整合起来，帮助识别结直肠癌预后相关的细胞亚群，厦门大学俞容山团队开发了一种新的分析框架scRank^XMBD（图1）。该框架利用单细胞转录组技术鉴定细胞亚群，筛选出具有亚型特异性的基因秩序关系，然后利用转录组中的临床信息评估细胞亚群的预后价值，从而揭示与预后相关的细胞亚群。利用scRank^XMBD，研究人员回顾性地发现了具有IGLC2阳性的B细胞亚群的预后价值，并首次确定了DNASE1L3阳性的巨噬细胞与结直肠癌患者的预后高度相关。这些发现揭示了结直肠癌之前尚未发现的关键细胞亚群。scRank^XMBD为传统的单细胞转录组数据分析带来了新的研究角度，并为下游的细胞生物学验证提供了参考。

该工作在俞容山教授、黄佳良教授和童梦莎助理教授的指导下完成，由厦门大学医学院、健康医疗大数据国家研究院博士生林育祥、厦门大学生命科学学院本科生宋金生完成主要研究工作。厦门大学信息学院俞容山教授，厦门大学生命科学学院黄佳良教授，厦门大学生命科学学院童梦莎助理教授，为文章共同通讯作者。厦门极元科技有限公司杨文娴博士也对本研究工作给予大力帮助和支持。

相关链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbad078