弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的生物异质性部分由原发细胞亚型和相关基因组病变驱动，但也由TME中的不同细胞类型和细胞状态驱动。然而，大规模地剖析这些细胞状态及其临床相关性仍然具有挑战性。有鉴于此，美国斯坦福大学的Ash A. Alizadeh、Aaron M. Newman等研究人员，揭示弥漫性大B细胞淋巴瘤的肿瘤细胞状态和生态系统。

本文要点

1）研究人员开发了EcoTyper，一个整合了转录组解构和单细胞RNA测序的机器学习框架，用于描述临床上相关的弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）细胞状态和生态系统。

2）使用这种方法，研究人员确定了恶性B细胞的五种细胞状态，它们在预后关联和分化状态上有所不同。

3）研究人员还确定了组成肿瘤微环境（TME）的其他12个谱系细胞状态的显著变化，并在定型的生态系统中形成细胞状态的相互作用。

4）虽然原发细胞亚型有不同的TME组成，但DLBCL生态系统捕捉到了现有亚型中的临床异质性，并超出了原发细胞和基因型的范畴。

本文研究结果在系统层面解决了DLBCL微环境问题，并确定了治疗靶向的机会。

参考文献：

Chloé B. Steen, et al.  The landscape of tumor cell states and ecosystems in diffuse large B cell lymphoma. Cancer Cell, 2021.

DOI：10.1016/j.ccell.2021.08.011

https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(21)00451-7