Inferindo aberrações do número da cópia somática de dados da transcriptômica espacial para estudar o desenvolvimento precoce do câncer

O que aconteceu

Compreender a organização espacial das células em fase de transformação precoce e suas interações com o microambiente local é fundamental para estudar os estágios iniciais do desenvolvimento do câncer. As aberrações do número de cópia somática (SCNAs) estão entre as primeiras alterações genômicas observadas em muitos cânceres, mas seu contexto espacial permanece difícil de estudar usando abordagens de sequenciamento convencionais. Desenvolvemos um framework computacional para inferir SCNAs diretamente a partir de dados da transcriptômica espacial Xenium, possibilitando a identificação e mapeamento espacial de populações celulares que compartilham perfis comuns de SCNA. A aplicação desta abordagem aos conjuntos de dados do câncer do ovário, do colo do útero e da mama identificou populações espacialmente coerentes definidas pelo SCNA que recapitularam as aberrações do número de cópias associadas ao tumor e os estados patológicos. No câncer de ovário seroso de alto grau, identificamos uma população epitelial intermediária dentro da trompa de Falópio exibindo características de transformação precoce acompanhada de remodelação imunológica. Em conjunto, nosso pipeline estabelece uma estrutura escalável para reconstruir a arquitetura espacial de clones definidos pelo SCNA, proporcionando novas oportunidades para identificar e caracterizar populações celulares candidatas a transformação precoce in situ.