在癌症研究领域，化疗一直是重要的治疗手段，但化疗药物在杀死癌细胞的同时，也可能引发一系列不良后果，如导致癌细胞产生耐药性以及引发二次恶性肿瘤。

《Structural variant and nucleosome occupancy dynamics postchemotherapy in a HER2+ breast cancer organoid model》主要研究了 HER2 阳性乳腺癌类器官模型中，阿霉素化疗后基因组结构变异和核小体占有率的动态变化，具体内容如下：

研究模型构建：使用 TetO - CMYC/TetO - Neu/MMTV - rtTA 转基因小鼠模型，通过 3D 类器官培养技术模拟 HER2 阳性乳腺癌，诱导肿瘤发生后用阿霉素处理类器官。

检测方法：采用单细胞模板链测序（Strand - seq）技术结合核小体占有率（NO）分析，检测单细胞中的结构变异和细胞类型，并通过计算框架如 scTRIP 和 scNOVA 分析数据，结合机器学习方法对细胞类型进行分类。

实验验结果

·结构变异增加：阿霉素处理后，类器官细胞中出现大量 200kb 及以上的大规模染色体重排，复杂基因组结构变异（SVs）、大片段缺失和重复显著增加，SVs 频率比未处理组高出 7.4 倍。

· 细胞类型差异不明显：单细胞多组学分析表明，阿霉素诱导的 SVs 在乳腺腺泡细胞（LP 和 ML）和基底细胞（B）中普遍存在，这些细胞类型对 SV 形成具有相似的易感性。

·核小体占有率变化：阿霉素处理后，与癌症相关基因的核小体占有率发生显著变化，可能影响基因表达。

·妹染色单体交换（SCEs）增加：SCEs 频率显著增加，表明阿霉素诱导的基因组压力在治疗后仍然持续。不过，在延长恢复期（21 天）后，大规模基因组改变的频率显著降低，之前的 SVs 未发生克隆扩增或持续存在，SCE 事件频率也恢复到正常水平。

研究结论：本研究借助类器官模型，揭示了阿霉素诱导的基因组变化，强调了化疗药物可能引发的广泛基因组损伤，凸显了研究 SV 对全面了解化疗诱导 DNA 损伤的重要性，为未来优化癌症治疗策略提供了新的视角。

在研究模型上，选择小鼠来源的类器官模型具有独特优势。与传统的二维细胞培养相比，类器官模型保留了组织的三维结构和细胞间的相互作用，更贴近体内真实的肿瘤微环境。这使得研究结果更具生理相关性和临床转化价值，能够更准确地反映化疗药物在人体中的实际效果。此外，为了分析不同细胞类型对化疗的敏感性差异，研究者开发了基于ATAC-seq的监督分类器。这一工具可以根据单细胞的染色质可及性特征，精准地预测细胞类型，成功解决了在复杂类器官模型中细胞类型鉴定的难题，为后续深入分析不同细胞亚群对化疗的反应差异提供了有力支持。

图.  建立基于链特异性测序（Strand-seq）的实验流程研究类器官中药物诱导的基因组重排  

(A) 实验设计示意图。将成年未育三转基因小鼠（TetO-CMYC/TetO-Neu/MMTV-rtTA）的单个上皮细胞进行三维培养。通过多西环素诱导癌基因（CMYC和Neu）过表达后，类器官呈现失控增殖和管腔结构丧失，模拟肿瘤状态。培养7天后，用阿霉素（或DMSO对照）处理72小时，并恢复培养至多7天（根据阿霉素浓度调整）。恢复期结束后，对类器官进行单细胞DNA测序以分析药物诱导的结构变异（SVs）。  

(B) 为优化小鼠乳腺类器官的Strand-seq实验，在新形成类器官（接种两天后）中测试不同浓度BrdU。经过72小时处理，选择20 μM BrdU用于后续实验（因高浓度细胞毒性增加）。数据来自三次独立实验。  

(C) 原计划通过免疫荧光验证多西环素诱导的小鼠乳腺类器官中BrdU的均匀掺入，但因DNA变性可能损伤样本，改用Click-iT EdU标记。将诱导后的类器官分别与20 µM BrdU或EdU孵育24/48小时。基于Hoechst淬灭（BrdU）或Click-iT染色（EdU）的流式分析显示掺入效率相当（学生t检验）。结果来自三次独立实验，每次记录至少10,000个细胞核或细胞。  

(D) 多西环素诱导的小鼠乳腺类器官在含/不含20 µM EdU条件下培养24/48小时。凝胶包埋的类器官被切成8 µm切片，固定后通过Click-iT化学法标记EdU（绿色），DAPI复染DNA（蓝色）。代表性图像显示EdU在整个类器官结构（包括内部和边缘）的细胞中掺入。（比例尺：50 µm。）  

(E) 柱状图总结Strand-seq文库中检测到的基因组重排情况：未诱导组（47个细胞）、200 ng/mL多西环素（DOX）诱导5天（49个细胞）或12天（47个细胞）。  

(F) 对照组（84个细胞）与阿霉素处理组（DXR，130个细胞）单细胞中检测到的大规模染色体改变类型汇总（双侧费舍尔精确检验）。

图.  阿霉素相关基因组不稳定性影响乳腺类器官所有主要细胞类型  

(A) 基于scNOVA的细胞类型分类器示意图。细胞类型特异性基因表达依赖于由特定DNA基序和转录因子定义的调控元件相互作用。利用小鼠乳腺细胞scATAC-seq参考数据集，推断细胞类型特异性差异基序可及性进行模型训练，最终分类器可预测Strand-seq文库来源细胞的最可能类型。  

(B) ATAC-seq测得的小鼠胚胎干细胞（mESC）与小鼠胚胎成纤维细胞（MEFs）间顺式调控元件（CREs）染色质可及性log2倍数变化（y轴）与Strand-seq测得的核小体占据（NO）差异（x轴）散点图。  

(C) Col6a3基因附近代表性位点的基因组浏览器轨迹快照。灰色背景标记的三个区域显示ATAC-seq峰信号增强（ATAC-seq轨迹）对应NO降低（Strand-seq轨迹）。  

(D) 热图展示小鼠乳腺三类主要细胞（基底细胞B、腔前体细胞LP、成熟腔细胞ML）间差异基序可及性。  

(E) 所有单细胞文库通过分类器注释为B/LP/ML类型。柱状图显示100 nM阿霉素处理组与对照组不同细胞类型中大规模染色体改变频率（y轴），显著性通过Fisher精确检验扩展方法评估（2×3列联表）。  

(F) 箱线图展示不同浓度阿霉素处理组与对照组各细胞类型的姐妹染色单体交换（SCE）数量。组间SCE频率无显著差异（Kruskal-Wallis秩和检验结合Wilcoxon多重比较）。

论文的研究思路清晰且严谨，各个环节紧密相连。在前期准备阶段，构建了TetO-CMYC/TetO-Neu/MMTV-rtTA小鼠乳腺癌模型，通过多西环素诱导癌基因表达，模拟肿瘤发生过程。这一模型的选择为后续研究提供了稳定且可控的实验对象。在药物处理环节，用临床相关浓度的多柔比星处理类器官，处理时间和浓度的选择都基于实际临床情况，增强了研究结果的临床指导意义。处理后，利用Strand-seq技术对单细胞进行测序，这一过程涉及多个复杂步骤，如BrdU掺入、细胞解离、单细胞分选以及文库制备和测序等。通过这些步骤，研究者获得了大量关于单细胞基因组结构变异的数据。

在数据分析阶段，运用scTRIP和PloidyAssignR等计算框架，对测序数据进行深入挖掘，成功识别出化疗诱导的各种SVs和染色体非整倍体。同时，借助scNOVA工具从Strand-seq数据中推断NO的变化，从而评估基因表达的改变。为了进一步探究不同细胞类型对化疗的反应差异，研究者利用基于ATAC-seq的监督分类器对细胞进行分类，再结合NO数据，深入分析不同细胞类型在化疗后的基因表达变化和通路失调情况。从这篇论文的研究成果出发，未来可以进一步拓展研究方向。例如，针对不同亚型的乳腺癌，利用该技术体系深入研究化疗后的基因组变化，为个性化治疗提供更精准的依据。还可以探究联合治疗方案对癌细胞基因组的影响，评估多种药物联合使用是否能减少化疗诱导的SVs，降低肿瘤复发风险。

图.  通过scNOVA鉴定阿霉素诱导基因组改变细胞中失调通路  

(A) 热图展示scNOVA鉴定的228个在含/不含SVs的细胞中呈现差异核小体占据（diffNO）的基因（已校正细胞类型和测序批次影响）。Y轴对应单细胞，X轴为diffNO基因，乳腺癌相关基因高亮显示。NO相对变化用红（NO升高）到蓝（NO降低）色标表示。  

(B) diffNO基因（NO降低Nuc_D或升高Nuc_U）的富集通路（FDR<0.1）。  

(C) 同(A)但展示361个在含/不含非整倍体（A）的阿霉素处理细胞中呈现diffNO的基因。  

(D) 同(B)但展示基于非整倍体状态的diffNO基因富集分析结果。

结合多器官串联芯片系统（如肠道-肝脏-肿瘤芯片），这一研究可进一步拓展至以下方向：

一、技术整合：构建更真实的体内模拟系统

多器官串联芯片系统能够模拟药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）过程，为乳腺癌化疗研究提供更贴近生理环境的模型。例如，将肠道芯片与肝脏芯片连接，可实时监测多柔比星的代谢转化及毒性代谢物的生成；再串联肿瘤芯片，可动态评估药物对肿瘤细胞的直接作用及耐药克隆的演化。这种跨器官的协同分析有助于揭示化疗药物的全身效应及肿瘤微环境与其他器官的交互作用，弥补传统单一器官模型的局限性。

二、机制研究：解析跨器官的耐药信号网络

乳腺癌细胞在化疗后释放的SVs和炎症因子可能通过血液循环影响远端器官，进而重塑肿瘤微环境。多器官芯片系统可模拟这一过程，研究肿瘤与肝脏、免疫系统之间的信号交流。例如，肿瘤芯片中释放的促炎因子可能激活肝脏中的免疫细胞，导致免疫抑制微环境的形成，从而促进耐药细胞的存活。通过整合单细胞测序和多器官芯片数据，可系统解析跨器官的耐药信号通路，为开发靶向联合疗法提供依据。

三、药物开发：个性化化疗方案的优化

多器官串联芯片系统可用于高通量筛选化疗药物组合，评估不同药物在多个器官中的协同效应和毒性。例如，结合肿瘤芯片和心脏芯片，可同时监测多柔比星对肿瘤细胞的杀伤效果及对心肌细胞的毒性，从而优化给药剂量和时间表。此外，该系统还可用于测试新型纳米载体或外泌体递送系统，提高药物靶向性，减少全身副作用。

文章来源：

Maja Starostecka, Hyobin Jeong, Patrick Hasenfeld,et al.Structural variant and nucleosome occupancy dynamics postchemotherapy in a HER2+ breast cancer organoid model.Proc Natl Acad Sci U S A. 2025 Mar 4;122(9):e2415475122.doi: 10.1073/pnas.2415475122. Epub 2025 Feb 24.

*免责声明：本文转自第三方平台，版权归原作者所有，仅供信息传播与参考，不代表本平台的观点和立场。如有异议请及时联系我们删除处理，联系邮箱lighter@medical-lighter.com