Identifikace nádorových subpopulací pomocí jednobuněčných metod

Mgr. Terézia Kurucová, Ph.D.

Doctoral thesis

Identification of cancer subpopulations by single-cell methods

Abstract:

Pochopení buněčné heterogenity je zásadní pro studium biologických systémů, včetně rakoviny. Nástup sekvenování nové generace (NGS) způsobil revoluci v biologickém výzkumu, včetně zavedení technik sekvenování jednotlivých buněk. Na rozdíl od tradičního hromadného sekvenování umožňuje jednobuněčné sekvenování podrobnou analýzu jednotlivých buněčných profilů. Tento přístup poskytuje bezprecedentní pohled na buněčnou heterogenitu, klonální evoluci a tkáňově specifickou dynamiku, takže je nepostradatelný pro studium složitých biologických systémů. Tato práce se zaměřuje na aplikaci jednobuněčného sekvenování RNA (scRNA-seq) k řešení problémů ve výzkumu chronické lymfocytární leukémie (CLL). Pomocí scRNA-seq jsme prozkoumali heterogenitu a klonální evoluci u CLL, odhalili jsme na terapii rezistentní subpopulaci a zdůraznili jeji roli v refrakternosti léčby. Naše zjištění demonstrují potenciál scRNA-seq detekovat vzácné agresivní klony, což může vést k vývoji personalizovaných terapeutických strategií. Kromě toho jsme se zabývali technickou variabilitou v scRNA-seq datech, jako jsou stresem vyvolané transkripční změny, ke kterým dochází během manipulace se vzorky. Vyvinuli jsme postup pro identifikaci a zmírnění těchto artefaktů, čímž jsme zlepšili spolehlivost dat. Práce také zkoumala využití somatických jednonukleotidových variant (SNV) odvozených z scRNA-seq dat ke konstrukci fylogenetických stromů, které korelují s biologickým věkem. Optimalizací protokolů pro přípravu knihoven jsme zlepšili detekci SNV. Výsledky této práce podtrhují transformační potenciál scRNA-seq v odhalování buněčných složitostí, pokroku ve výzkumu rakoviny a zdokonalování biomarkerů stárnutí. Práce navíc zdůrazňuje význam robustních technických protokolů a bioinformatických přístupů pro zajištění spolehlivých a smysluplných zjištění.

Abstract:

Understanding cellular heterogeneity is fundamental to studying biological systems, including cancer. The advent of next-generation sequencing (NGS) has revolutionized biological research, including the introduction of single-cell sequencing techniques. Unlike traditional bulk sequencing, single-cell sequencing allows for the detailed analysis of individual cellular profiles. This approach provides unprecedented insights into cellular heterogeneity, clonal evolution, and tissue-specific dynamics, making it indispensable for studying complex biological systems. This thesis focuses on the application of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) to address challenges in chronic lymphocytic leukemia (CLL) research. Using scRNA-seq, we explored heterogeneity and clonal evolution in CLL, revealing a therapy-resistant subpopulation and highlighting its role in treatment refractoriness. Our findings demonstrate the potential of scRNA-seq to detect rare aggressive clones, which can guide the development of personalized therapeutic strategies. In addition, we addressed technical variability in scRNA-seq data, such as stress-induced transcriptional changes that occur during sample handling. We developed a pipeline to identify and mitigate these artifacts, improving data reliability. The thesis also explored the use of somatic single nucleotide variants (SNVs) inferred from scRNA-seq data to construct phylogenetic lineage trees, which correlate with biological age. By optimizing library preparation protocols, we enhanced the detection of SNVs. The results of this thesis underscore the transformative potential of scRNA-seq in unraveling cellular complexities, advancing cancer research, and refining aging biomarkers. Additionally, it emphasizes the importance of robust technical protocols and bioinformatics approaches to ensure reliable and meaningful findings.

Keywords

Single-Cell RNA Sequencing, Chronic Lymphocytic Leukemia, Refractory Disease, Clonal Evolution, Technical Variability

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 15. 1. 2025

Thesis defence

• Date of defence: 21. 2. 2025
• Supervisor: MVDr. Boris Tichý, Ph.D.
• Reader: Assoc.-Prof. Dr. Olaf Merkel, Lukáš Valihrach, PhD

Masaryk University

Faculty of Science

Doctoral programme / field:
Animal physiology, immunology and developmental biology / Animal physiology, immunology and developmental biology