Charting intra-tumoral heterogeneity dynamics through the integration of multi-modal single-cell profiles

Abstract

Understanding multicellular organisms depends on the advent of technologies capable of delivering unprecedented levels of resolution. With new technologies come novel data modalities, which require the development of tools to glean biological insight. In this setting, two ground-breaking and complementary technologies have been developed in the last years. Single-cell RNA sequencing (scRNAseq) technologies profile individual cells but lack their spatial context. Spatial transcriptomics (ST) technologies, in turn, retain the spatial coordinates but do not deliver single-cell resolution. Therefore, in this thesis, I developed SPOTlight, an open source tool to integrate scRNAseq and ST and map cell types into their spatial niches. I applied SPOTlight to unravel the tumor microenvironment (TME) architecture by deconvoluting ST spots using atlas-level immune and TME scRNAseq datasets. I identified spatial niches containing key players in enabling cancer and metastatic progression in oral squamous cell carcinoma, deepening our understanding of the TME and uncovering new therapeutic targets. The work presented in this thesis has made significant contributions in the fields of scRNAseq, ST, and tumor immuno-oncology by developing tools to integrate all three. In doing so, this research advances our ability to understand the TME and to extract functional axes driving cancer progression, and ultimately improve patient care, outcomes, and quality of life in the clinical setting.

La comprensió dels organismes pluricel·lulars va lligada al desenvolupament de tecnologies capaces de proporcionar nivells de resolució sense precedents. Amb l’aparició de noves tecnologies sorgeixen noves modalitats de dades, que requereixen del desenvolupament de noves eines computacionals per extreure’n tot el significat biològic. En els darrers anys s'han desenvolupat dues tecnologies pioneres i complementàries: la seqüenciació d'ARN de cèl·lules individuals (scRNAseq) i la transcriptòmica espacial (TE). La tecnologia scRNA-seq proporciona el perfil transcripcional de les cèl·lules individuals però sense el seu context espacial; en canvi, la TE conserva les coordenades espacials al preu de perdre la resolució de cèl·lules individual. En aquest context, durant la meva tesi, he desenvolupat SPOTlight, una eina de codi obert que permet integrar scRNA-seq i TE i així mapar els diferents tipus cel·lulars en els seus nínxols espacials. A més a més, he aplicat SPOTlight per desxifrar l'arquitectura del microambient tumoral (MAT) descomponent “spots” de TE al disposar de dades aparellades del MAT, incloent atles immunes generats amb scRNA-seq i TE. Això m’ha permès aprofundir en la comprensió del MAT, i identificar nínxols espacials que contenen cèl·lules amb capacitat de dirigir la progressió del càncer i facilitar metàstasi en el carcinoma de cèl·lules escamoses orals. obrint la possiblitat de descobrir nous objectius terapèutics. La feina presentada en aquesta tesi ha fet contribucions significatives en els camps de scRNA-seq, TE i immuno-oncologia amb el desenvolupament d’eines per integrar totes tres. Així, gràcies a la recerca duta a terme, s’expandeix la nostra capacitat per entendre el MAT, extreure els eixos funcionals que impulsen la progressió del càncer i, en última instància, poder millorar l'atenció als pacients, els resultats i la qualitat de vida en el marc clínic.