《Signal Transduction and Targeted Therapy》：It’s a kind of MAGIC: uncovering the origins of chromosomal instability
编辑推荐：
染色体不稳定性（CIN）是肿瘤进化的核心驱动力，但传统方法难以直接观测其动态过程。Cosenza团队开发了MAGIC（机器学习辅助基因组学与成像整合）平台，通过活细胞成像、机器学习识别核异常、光标记和单细胞测序技术，首次实现了对自发性及诱导性CIN轨迹的单细胞分辨率解析。研究发现TP53缺失会显著放大染色体异常（CA）负荷并驱动复杂重排，揭示了CIN在肿瘤克隆扩张前的关键作用，为靶向CIN相关通路提供了新视角。
在肿瘤生物学领域，染色体不稳定性（Chromosomal Instability, CIN）如同一个神秘的魔术师，不断重塑癌细胞的基因组，推动肿瘤进化与耐药性产生。然而，这个"魔术"背后的机制始终难以捕捉——传统基因组学研究多依赖肿瘤批量测序，只能呈现CIN的静态结果，无法揭示染色体异常（Chromosomal Abnormalities, CAs）动态形成的轨迹。究竟不同类型的CIN如何产生特征性的CA模式？肿瘤抑制基因TP53如何在CIN进程中扮演"守门人"角色？这些问题成为理解肿瘤进化机制的关键瓶颈。
近日，《Signal Transduction and Targeted Therapy》发表的研究通过创新性平台MAGIC（Machine-learning-assisted genomics and imaging convergence）揭开了这一谜题。该研究整合高通量活细胞成像、机器学习驱动的核异常识别、光转换标记和单细胞多组学分析，首次实现了对CIN过程的实时追踪和机制解析。
关键技术方法包括：1）建立表达光转换荧光蛋白（H2B-Dendra2）的近二倍体上皮细胞模型（MCF10A和hTERT-RPE-1）；2）通过高内涵活细胞成像系统自动扫描数千个细胞，利用机器学习分类器识别微核等核异常现象；3）采用靶向激光光转换标记特定细胞，结合流式分选分离目标细胞；4）应用单细胞全基因组测序（scWGS）、Strand-seq和单细胞RNA测序（scRNA-seq）等技术分析CA模式。
自发性和诱导性CIN产生 distinct 的CA模式
研究人员首先利用MAGIC平台检测自发性微核形成，发现超过50%的微核化MCF10A细胞携带至少一种新发CA，而RPE-1细胞则保持相对稳定。Strand-seq姐妹细胞对分析揭示了着丝粒染色体驱动的断裂-融合-桥（BFB）循环可产生倒位重复序列链，最终导致局部染色体碎裂或同源染色体粉碎。通过CRISPR-Cas9在特定位置（亚着丝粒、中央或亚端粒区域）引入DNA双链断裂（DSBs），研究发现断裂位置决定CA架构：亚着丝粒切割产生等臂染色体和稳定双着丝粒，而中央和亚端粒切割则产生桥介导的倒位重复。相比之下，通过reversine短暂抑制MPS1引起的纺锤体组装检查点（SAC）功能障碍主要导致全染色体非整倍性，定义了独特的有丝分裂CIN模式。
TP53失活放大CA负荷和复杂性
研究重点探讨了TP53在CIN调控中的作用。在TP53缺陷细胞中，微核和后期桥虽然积累，但无法触发有效的细胞周期阻滞，使得严重受损的细胞继续增殖。MAGIC结合单细胞基因组分析显示，TP53缺失显著增加新发CA负荷，并在原本基因组稳定的RPE-1细胞中大幅提升复杂重排和染色体碎裂的发生率。长期成像表明，TP53缺失并不改变每种有丝分裂类别产生CA的效率，而是通过增加异常分裂（特别是桥式有丝分裂）的频率，使每次分裂产生CA的概率翻倍。
CIN事件的命运选择与肿瘤进化
并非所有新产生的CA都能支持细胞持续增殖。单细胞克隆实验显示，微核化细胞的集落形成能力降低，表明多数CIN事件具有急性毒性。在形成的集落中，仅部分新发CA被保留，显示强烈的纯化选择。在MCF10A细胞中，7q缺失（常嵌入复杂重排中）被优先保留，模拟了乳腺癌中反复出现的7q改变，提示某些CIN衍生病变具有环境依赖性优势。跨扰动实验还发现CA形成过程中染色体丢失始终多于获得，这与泛癌拷贝数景观一致，表明丢失偏好源于CA生成机制本身而非仅负向选择。
研究结论强调，MAGIC平台通过整合动态成像与单细胞基因组学，成功解析了不同起源CIN的轨迹和CA特征。TP53失活通过增加异常分裂频率和放松基因组监视，硬连线式地维持CA持续产生，为肿瘤进化提供燃料。同时，CIN事件经历严格的选择瓶颈，只有平衡基因组重塑与增殖能力的CA配置才能最终塑造肿瘤进化。该研究不仅揭示了CIN作为肿瘤进化"魔术"的机制基础，还为靶向CIN相关脆弱性提供了新思路。
