NC | METAFlux：从bulk和单细胞RNA-seq数据中表征癌症代谢通量

表征肿瘤微环境（TME）中的代谢重编程在癌症研究和治疗中具有重要意义。近日，《Nature Communications》发表了一个计算框架——METAFlux，可以从bulk或单细胞转录组数据中推断代谢通量。

METAFlux是什么？

METAFlux可以根据bulk RNA-seq和scRNA-seq数据预测癌症代谢通量，以解决这些分析空白。METAFlux能够以nutrient-aware的方式使用癌症基因表达数据来表征整个代谢回路并输出non-degenerative通量。对于scRNA-seq 数据，METAFlux还检查TME中细胞类型之间的代谢异质性和相互作用。

METAFlux工作流程

METAFlux的性能测试

开发团队利用细胞系、癌症基因组图谱(TCGA)和从不同癌症和免疫治疗环境(包括CAR-NK细胞治疗)获得的scRNA-seq数据进行的大规模实验，验证了METAFlux表征细胞类型之间代谢异质性和代谢相互作用的能力。

使用在NCI-60细胞系上生成的匹配通量数据来评估METAFlux预测的准确性，发现与现有方法相比有了实质性的改进：METAFlux在从细胞系RNA-seq数据预测代谢通量方面优于ecGEMs。

METAFlux揭示了TCGA中癌症的代谢亚型。METAFlux在从大规模转录组学分析的癌症患者队列中发现肿瘤亚型方面有独特效用。

此外，开发团队对TCGA泛癌数据进行了额外分析，并证明了METAFlux准确捕捉缺氧相关代谢适应的能力。

METAFlux在肺癌的大量分类数据中发现了不同的代谢类型：METAFlux可发现各种TME细胞区室之间代谢串扰的能力，为系统医学的发展提供信息。

METAFlux揭示了单细胞肺癌数据的代谢异质性：METAFlux分析揭示了LUAD患者队列中各种细胞类型之间的代谢异质性，以及可在功能研究中进一步检查的指定代谢基因或反应。

METAFlux表征肿瘤和CAR-NK细胞之间的代谢竞争：TME中的代谢竞争可能导致肿瘤耐药性和复发，METAFlux提供了无法通过实验手段轻易测量的特定代谢产物和细胞类型的机制见解。

综上METAFlux可以从bulk和单细胞转录组数据中实现代谢通量的准确、广谱表征。其源代码可在如下链接获取：

👉 https://github.com/KChen-lab/METAFlux 

👉 https://zenodo.org/badge/latestdoi/515741372

参考文献

Huang, Y., Mohanty, V., Dede, M. et al. Characterizing cancer metabolism from bulk and single-cell RNA-seq data using METAFlux. Nat Commun 14, 4883 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-40457-w

首发公号：深圳国家基因库大数据平台