基于单细胞与空间组学DNA拷贝数分析的癌症亚克隆检测技术Clonalscope

来自国际团队的研究人员针对肿瘤异质性解析难题，开发出基于嵌套中式餐馆过程(nested Chinese Restaurant Process)的Clonalscope算法。该方法通过整合单细胞RNA测序(scRNA-seq)、染色质可及性测序(scATAC-seq)和空间转录组数据，实现了恶性肿瘤细胞标记、亚克隆追踪及空间分布解析，为肿瘤进化研究和精准治疗提供新工具。

在癌症演进过程中，体细胞突变如拷贝数变异(Copy Number Alterations, CNA)的持续积累驱动了肿瘤内部异质性，直接影响治疗效果。解析具有遗传差异的亚克隆特征及其空间分布，成为揭示肿瘤进化机制和改善癌症治疗的关键突破口。

最新开发的Clonalscope技术突破性地实现了基于拷贝数谱的亚克隆检测，适用于空间转录组和单细胞测序数据。该方法创新性地采用嵌套式中式餐馆过程(nested Chinese Restaurant Process)进行肿瘤亚克隆的从头识别，并能整合来自匹配的 bulk DNA测序数据的前验信息，显著提升亚克隆检测精度和恶性细胞标记准确性。

在胃肠道肿瘤的单细胞RNA测序(scRNA-seq)和转座酶可及染色质测序(scATAC-seq)数据验证中，Clonalscope成功完成恶性细胞标注，并通过系统验证识别出具有显著遗传差异的亚克隆群体。更令人振奋的是，在多种原发和转移性肿瘤的空间转录组数据分析中，该技术不仅实现恶性位点标注和亚克隆追踪，更发现了具有明显空间隔离特征的亚克隆群体——这些亚克隆展现出独特的分化程度差异，并特异性表达与药物耐药和患者生存密切相关的基因标记。

这项技术为肿瘤微环境研究提供了全新维度，其空间分辨的亚克隆分析能力将为癌症进化动力学研究和个体化治疗策略制定带来革命性突破。