研究人员开发出区分癌症细胞和正常细胞的新方法

研究人员常用单细胞转录组学分析法研究人类肿瘤。然而想通过该方法将肿瘤微环境中的正常细胞与恶性细胞区分开，并找出肿瘤内的克隆亚结构仍具有挑战性。为了解决这些挑战，近日美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心等机构的研究人员开发了一种称为非整倍体肿瘤的拷贝数染色体核型分析（CopyKAT）的集成的贝叶斯分割方法，该方法可以深度读取高通量单细胞RNA测序（scRNA）的数据以评估基因组拷贝数的情况（平均基因组分辨率为5 Mb）。

研究人员使用CopyKAT分析了三阴性乳腺癌、胰腺导管腺癌、间变性甲状腺癌、浸润性导管癌和胶质母细胞瘤等21种肿瘤中的单细胞，结果显示该工具可以准确地区分癌细胞与正常细胞类型，准确率达到98%。通过使用CopyKAT，研究人员还鉴定出三阴性乳腺癌中罕见的克隆亚群，这些克隆亚群可能具有潜在的治疗意义。

研究结果表明，CopyKAT可以帮助分析各种实体人类肿瘤中的scRNA⁃seq数据。同时，研究人员指出该工具并非适用于所有癌症类型的研究，如非整倍体相对较少的血液癌症。

研究的相关结果于2021年1月18日发表在《Nature Biotechnology》期刊上。