Applications of single-cell multi-omics in liver cancer

组学 肝癌 计算生物学 癌症 生物 计算机科学 生物信息学 遗传学
作者
Frederik Peeters,Sarah Cappuyns,Marta Piqué‐Gili,Gino Phillips,Chris Verslype,Diether Lambrechts,Jeroen Dekervel
出处
期刊:JHEP reports [Elsevier BV]
卷期号:6 (7): 101094-101094 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.jhepr.2024.101094
摘要

Primary liver cancer, more specifically hepatocellular carcinoma (HCC), remains a significant global health problem associated with increasing incidence and mortality. Clinical, biological, and molecular heterogeneity are well-known hallmarks of cancer and HCC is considered one of the most heterogeneous tumour types, displaying substantial inter-patient, intertumoural and intratumoural variability. This heterogeneity plays a pivotal role in hepatocarcinogenesis, metastasis, relapse and drug response or resistance. Unimodal single-cell sequencing techniques have already revolutionised our understanding of the different layers of molecular hierarchy in the tumour microenvironment of HCC. By highlighting the cellular heterogeneity and the intricate interactions among cancer, immune and stromal cells before and during treatment, these techniques have contributed to a deeper comprehension of tumour clonality, hematogenous spreading and the mechanisms of action of immune checkpoint inhibitors. However, major questions remain to be elucidated, with the identification of biomarkers predicting response or resistance to immunotherapy-based regimens representing an important unmet clinical need. Although the application of single-cell multi-omics in liver cancer research has been limited thus far, a revolution of individualised care for patients with HCC will only be possible by integrating various unimodal methods into multi-omics methodologies at the single-cell resolution. In this review, we will highlight the different established single-cell sequencing techniques and explore their biological and clinical impact on liver cancer research, while casting a glance at the future role of multi-omics in this dynamic and rapidly evolving field.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
落雪完成签到 ,获得积分10
11秒前
习月阳完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
独立江湖女完成签到 ,获得积分10
16秒前
LC发布了新的文献求助10
19秒前
鬼见愁应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
曙光完成签到,获得积分10
30秒前
36秒前
38秒前
42秒前
43秒前
43秒前
45秒前
CHRIS发布了新的文献求助10
49秒前
热心的飞风完成签到 ,获得积分10
50秒前
独特的秋完成签到 ,获得积分10
57秒前
deniroming完成签到,获得积分10
1分钟前
饱满烙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
不知道完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助李俊枫采纳,获得10
1分钟前
赘婿应助Sunny采纳,获得10
1分钟前
CHEN完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
JamesPei应助烂漫的书蕾采纳,获得10
1分钟前
lisa完成签到 ,获得积分10
1分钟前
月儿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
DONG发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
喵了个咪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Sunny发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
nojego完成签到,获得积分10
1分钟前
iu发布了新的文献求助10
1分钟前
大白完成签到 ,获得积分10
1分钟前
烂漫的书蕾完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Semantics for Latin: An Introduction 1099
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 780
水稻光合CO2浓缩机制的创建及其作用研究 500
Logical form: From GB to Minimalism 500
2025-2030年中国消毒剂行业市场分析及发展前景预测报告 500
镇江南郊八公洞林区鸟类生态位研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4162563
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3698105
关于积分的说明 11675126
捐赠科研通 3388455
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1858167
邀请新用户注册赠送积分活动 918847
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 831703