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人类乳房承担哺乳孕育下一代的重任，这依赖于腺体的分泌功能，成人的乳腺由错综复杂的上皮导管和小叶网络组成，它们又嵌在结缔组织和脂肪组织中【1】。人类乳腺组织包括4个主要的空间区域：末端导管小叶单元和小叶密布的分支上皮细胞，大部分由双层上皮组成的管状导管，胞外基质丰富的结缔组织，脂肪丰富区域。然而，以往的大量研究都集中在乳腺的上皮系统【2-4】，对于非上皮研究甚少，且缺乏全面系统，无偏倚的细胞表达和空间组织图谱。2023年6月28日，安德森癌症中心的Nicholas Navin，加州大学的Kai Kessenbrock和Devon A. Lawson合作，在Nature上共同发表了题为A spatially resolved single-cell genomic atlas of the adult human breast的文章，构建了完整的单细胞空间分辨率的人乳腺细胞图谱（Human Breast Cell Atlas, HBCA）。文章涵盖126位女性的714,331个单细胞转录组数据和20位女性的117,346个细胞核数据，共鉴定出12种主要的细胞类型和58种生物学细胞状态，发现了大量血管周围，内皮细胞和免疫细胞群体，同时也发现了管腔上皮细胞的高度多样化。此外，文章还利用4种不同的技术进行空间信息的获取，为乳腺生物学研究及乳腺癌等疾病提供参考。HBCA项目一共收集了来自132位女性的220例新鲜乳房组织样本进行单细胞空间基因组图谱绘制，作者对其中126位女性的167例组织样本进行了3′ scRNA-seq以获取主要的细胞类型信息，每个样本平均测9,954个细胞，每个细胞平均46,000条reads。过滤后，一共得到714,331细胞，分出10个主要的细胞类群，其中上皮有3种：腔内激素反应型（LumHR），腔内分泌型（LumSec），基底上皮细胞（basal），内皮有2种：淋巴和血管，免疫有3种：T细胞，B细胞和髓系细胞，间质有2种：成纤维细胞和血管周围细胞。而由于脂肪细胞过大（>50 μm）难以被微滴包裹，单细胞RNA数据中没有检测到这类细胞，于是作者对来自20位女性的24例样本的117,346个细胞进行了单核RNA测序，果然检测到了脂肪细胞和肥大细胞。在排除了不同区域样本和不同手术步骤带来的影响后，作者共鉴定出了12类主要的细胞类型。接下来，作者利用组织病理信息，将人类乳房组织划分为4个主要区域，即脂肪组织，结缔组织，上皮丰富的小叶和导管区域。作者分别利用无偏倚的空间转录组（ST, 10x Genomics），靶向单分子荧光原位杂交（smFISH）和蛋白组学检测（CODEX）获取细胞类型的空间排列，发现3个方法间存在很好的一致性。接下来作者对具体的细胞类型做了解析。他们首先探究了导管和小叶上皮细胞的多样性，发现不同亚群的细胞状态在个体间存在差异，basal高度同源，LumHR会存在3种不同的状态，LumSec则呈现7种不同状态，表现出高度多样性，这11种细胞状态间存在活跃的crosstalk。值得注意的是，细胞增殖只存在在两个腔内组分中，basal中没有检测到。空间上，大多数上皮细胞状态与分布没有显著的相关性，但某些状态还是存在区域特异性，如LumSec-basal和LumSec-HLA主要定植在导管，而LumSec-KIT和LumSec-major则主要定植在小叶。与以往研究不同，LumHR和LumSec并非分别对应肺泡和导管，作者发现事实上，导管和小叶肺泡中这两种细胞类型都存在，只是在分布丰度上存在差异。作者识别到的免疫细胞主要有3大类（髓系，自然杀伤性，T细胞和B细胞），它们在乳腺组织中的丰度都很高（RNA数据16.7%，核数据13.9%），作者将每一大类细分亚群并利用经典的免疫标记基因为其注释。空间分布上，免疫细胞主要集中在结缔组织，导管和小叶，后者含量更高，B细胞和巨噬细胞亚群在组织区域分布上呈现差异性。类似地，作者对成纤维细胞、血管和淋巴细胞、血管周围细胞都做了多样性解析和空间位置信息注释。特别地，作者利用snRNA-seq的脂肪细胞数据，研究了成纤维细胞，脂肪细胞与髓系细胞的相互作用。最后，作者也尝试将细胞类型和细胞状态与临床数据对应起来。发现绝经后女性basal的上皮细胞类型大幅减少，而肥胖和过高的BMI（身体质量指数）人群则成纤维和髓系细胞增多。总的来说，文章实现了HBCA的目标，即构建正常乳腺组织全面的，涵盖所有细胞类型和状态的无偏倚的单细胞空间图谱，为完成人类图谱（Human Cell Atlas, HCA）计划助力。https:///10.1038/s41586-023-06252-91. Hassiotou, F. & Geddes, D. Anatomy of the human mammary gland: current status of knowledge. Clin. Anat. 26, 29–48 (2013).2. Nguyen, Q. H. et al. Profiling human breast epithelial cells using single cell RNA sequencing identifies cell diversity. Nat. Commun. 9, 2028 (2018).3. Bach, K. et al. Differentiation dynamics of mammary epithelial cells revealed by single-cell RNA sequencing. Nat. Commun. 8, 2128 (2017).4. Bhat-Nakshatri, P. et al. A single-cell atlas of the healthy breast tissues reveals clinically relevant clusters of breast epithelial cells. Cell Rep. Med. 2, 100219 (2021).
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