弥漫性大B细胞淋巴瘤具有高度异质性，其自身及周围不同细胞类型和细胞状态是主要的驱动因素，但此前缺乏大规模的系统分析。近日，美国斯坦福大学的研究团队在《Cancer Cell》发表了题为“The landscape of tumor cell states and ecosystems in diffuse large B cell lymphoma”的文章。

研究人员开发了一个整合了转录组解构和单细胞RNA测序的机器学习框架——EcoTyper，用于描述临床上与弥漫性大B细胞淋巴瘤相关的肿瘤细胞的状态和生态系统。利用该工具，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各不相同。此外，该研究还确定了组成肿瘤微环境的其他12个谱系细胞状态变化，以及在特定生态系统中形成细胞状态的相互作用。

该研究揭示了弥漫性大B细胞淋巴瘤分类的细胞状态和生态系统景观图。

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

注：此研究成果摘自《Cancer Cell》杂志，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。