卵巢癌的病因目前仍不明确，可能与遗传因素、内分泌因素等有关。卵巢癌主要包括：①上皮癌；②恶性生殖细胞瘤；③性索间质肿瘤。卵巢上皮癌包括：浆液性肿瘤、黏液性肿瘤、子宫内膜样肿瘤、透明细胞肿瘤（来源于苗勒管，少见）、Brenner肿瘤、未分化癌（肿瘤具有上皮结构，但分化太差无法确定为哪一类型）、混合性上皮肿瘤（肿瘤由5种主要类型的上皮肿瘤细胞中的2种或2种以上构成）。浆液性癌是最常见的卵巢上皮癌，50%为双侧卵巢同时发生，易发生盆腔播散。子宫内膜样癌在我国比较少见，双侧卵巢受累发生率为30%左右。卵巢恶性生殖细胞瘤约占恶性卵巢恶性肿瘤的6%，恶性程度高，生长快，早期即出现症状。
下一代基因组测序技术(NGS)为现代医学遗传学领域提供了一个强大的分析工具，它可以进行多基因序列分析，并对整个基因组、转录本或基因变异体进行测序。所生成的高通量基因组数据尤其适合对癌症等复杂、多基因疾病等的深入理解。
为了提高我们对卵巢癌的理解，The Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center的Eniko Papp、Dorothy Hallberg等人利用全基因组测序、全基因组甲基化测序、转录组测序对卵巢癌不同亚型的细胞株进行分析。本文为卵巢癌治疗途径的发展提供了一个全面的、可广泛获取的分子信息资源。
Integrated Genomic, Epigenomic, and Expression Analyses of Ovarian Cancer Cell Lines
期刊：Cell reports（IF=8.109）
时间：201811
研究思路：
研究结论：
检测体细胞序列和结构变化，将这些方法与表观遗传和表达变化相结合。发现了以前未涉及的卵巢癌的突变包括ASXL1和H3F3B的扩增或过表达，CDC73和TGF-β受体通路成员的缺失或低表达及YAP1-MAML2和IKZF2ERBB4的重排。靶向治疗的剂量反应显示了独特的分子依赖性，包括PIK3CA和PPP2R1A对PI3K抑制剂GNE-493的改变增加了肿瘤的敏感性，MYC对PARP抑制剂BMN673的扩增，以及对MEK抑制剂MEK162的Smad3/4改变。全基因组重排提供了对PARP抑制敏感性的改进措施。
传统的基因组、转录组测序方法分析癌组织中数千个细胞的总DNA、RNA分子。这一方法将丢失肿瘤内部的一些细胞，例如具有一些结构特性（如突变信息）、在癌组织内部有一些功能（如基因表达或蛋白质丰度/功能信息）及肿瘤微环境的相互作用。
单细胞转录组测序（scRNA-seq）可以将肿瘤组织分类为各种细胞类型和细胞生理状态，能够对肿瘤样本中成千上万个细胞进行细胞分子和细胞表征分析，能够提供肿瘤发生发展机制、治疗等机制的新见解，并可能发现新的治疗靶标。
scRNA-seq广泛应用于癌症的研究，例如癌症的发生发展、转移、治疗及复发等机制探索。目前在肺癌、乳腺癌和血液肿瘤等领域取得许多标志性成果。scRNA-seq在卵巢癌方面的研究正逐渐兴起，相关报道见下：
2020年2月，牛津大学Weatherall分子医学研究所Ahmed A. Ahmed实验室和曼彻斯特大学Christopher Yau研究组共同在Cancer Cell杂志发表题为The repertoire of serous ovarian cancer non-genetic heterogeneity revealed by single-cell sequencing of normal fallopian tube epithelial cells的研究论文。这项研究首次通过scRNA-seq刻画了人输卵管上皮组织，并由此提出了一种与预后稳定相关的分子分型方法。
研究思路：
研究结论：
浆液性卵巢癌(SOC)中的非遗传异质性(NGH)可以通过正常输卵管上皮细胞(FTE)的分子特征来准确测量，FTE细胞是浆液性卵巢癌的起源细胞。调查6,000个FTE细胞的转录本，主要来自非卵巢癌患者，确定了6个FTE亚型。使用亚型特征来解开SOC表达数据，发现了大量的肿瘤内NGH。重要的是，基于NGH的1,700个肿瘤的分型与生存率密切相关。我们的发现为SOC的准确预后和治疗分层奠定了基础。
2020年6月，美国麻省理工学院Benjamin Izar、Elizabeth H. Stover 等人在Nature Medicine发表题为A single-cell landscape of high-grade serous ovarian cancer的文章，文中全面表征晚期高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）腹水的生态系统。
研究思路：
研究结论：
研究人员对11例HGSOC患者的22个腹水标本中约11,000个细胞进行了分析，发现腹水细胞的组成、免疫调节性成纤维细胞亚群以及巨噬细胞亚群在不同患者间的差别较大。恶性细胞变异性的部分是由异质拷贝数模式或干性程序的表达，并且恶性细胞共有炎症程序的表达造成的，对JAK/STAT通路的抑制作用可以产生抗肿瘤活性。
单细胞测序技术发展十分迅速，我们可以从几方面来研究卵巢癌：
1）鉴定细胞类型，研究肿瘤细胞的异质性：正常细胞发生癌变的过程中，癌细胞经过累积突变并分化成独特的细胞谱系和亚群，这种异质性是卵巢癌治疗失败和药物抵抗的主要原因。
2）鉴定细胞亚型及分子亚型：对肿瘤的单细胞研究发现，少数细胞能够表达与细胞干性相关的基因。另外，细胞分子亚型对于卵巢癌的诊治和发生发展预测具有重要价值。
3）研究肿瘤干细胞：以往研究报道卵巢癌是受肿瘤干细胞驱使和维持的，这些细胞的分裂不活跃从而导致抵抗化疗药物。
单细胞测序在精准医学领域的应用将日益广泛，这带给我们更多的机会去了解肿瘤异质性、肿瘤发生发展、肿瘤转移进化以及肿瘤耐药等驱动机制。在单细胞水平对卵巢癌的认识将会指导新型治疗方案的研究与应用。
参考文献
1. Integrated Genomic, Epigenomic, and Expression Analyses of Ovarian Cancer Cell Lines.Cell reports（IF=8.109）
2. Zhiyuan Hu,Mara Artibani,Abdulkhaliq Alsaadi,et al.The repertoire of serous ovarian cancer non-genetic heterogeneity revealed by single-cell sequencing of normal fallopian tube epithelial cells.Cancer Cell(IF=26.602)
3.Benjamin Izar, Itay Tirosh , Elizabeth H. Stover ，et al.A single-cell landscape of high-grade serous ovarian cancer.Nature medicine(IF=30.641)
