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Applying high-dimensional single-cell technologies to the analysis of cancer immunotherapy

计算生物学 免疫疗法 间质细胞 表观遗传学 单细胞分析 癌症免疫疗法 单细胞测序 癌症研究 细胞 肿瘤微环境 癌症 生物信息学 生物 肿瘤细胞 基因 表型 遗传学 DNA甲基化 外显子组测序 基因表达
作者
Satyen H. Gohil,J. Bryan Iorgulescu,David A. Braun,Derin B. Keskin,Kenneth J. Livak
出处
期刊:Nature Reviews Clinical Oncology [Nature Portfolio]
卷期号:18 (4): 244-256 被引量:198
标识
DOI:10.1038/s41571-020-00449-x
摘要

Advances in molecular biology, microfluidics and bioinformatics have empowered the study of thousands or even millions of individual cells from malignant tumours at the single-cell level of resolution. This high-dimensional, multi-faceted characterization of the genomic, transcriptomic, epigenomic and proteomic features of the tumour and/or the associated immune and stromal cells enables the dissection of tumour heterogeneity, the complex interactions between tumour cells and their microenvironment, and the details of the evolutionary trajectory of each tumour. Single-cell transcriptomics, the ability to track individual T cell clones through paired sequencing of the T cell receptor genes and high-dimensional single-cell spatial analysis are all areas of particular relevance to immuno-oncology. Multidimensional biomarker signatures will increasingly be crucial to guiding clinical decision-making in each patient with cancer. High-dimensional single-cell technologies are likely to provide the resolution and richness of data required to generate such clinically relevant signatures in immuno-oncology. In this Perspective, we describe advances made using transformative single-cell analysis technologies, especially in relation to clinical response and resistance to immunotherapy, and discuss the growing utility of single-cell approaches for answering important research questions. The availability of ever more sensitive cell sorting and sequencing technologies has enabled the interrogation of tumour cell biology at the highest possible level of resolution — analysis of a single cell. In this Perspective, the authors describe the application of such approaches to the analysis of single tumour-associated immune cells and their potential for improving the outcomes in patients receiving anti-cancer immunotherapies.
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