我们最近发表了一篇关于神经母细胞瘤的分子分型工作，通过整合bulk和single cell的转录数据来发现神经母细胞瘤的亚型，并可刻画其肿瘤微环境的异质性。文章以”Integrating multi-omics data reveals neuroblastoma subtypes in the tumor microenvironment“发表在Life Science上。

在这项研究中，我们采用相似网络融合（SNF）算法，确定了三种NB亚型，包括间质样（MES）、MYCN样（MYCN）和神经源性样（Neurogenic）。其中，MES亚型表现出最高的免疫相关途径激活，MYCN亚型预后最差，主要在细胞生长和增殖途径中富集，神经源性亚型表现出最好的预后，主要在交感神经系统发育过程中富集。我们还通过相似性测量算法基于17个关键基因对单细胞组学数据中的患者进行分组，以便更好的比较三种亚型的肿瘤微环境。比较有意思的地方是，在单细胞分析中，发现MES亚型中了Naïve T细胞的显著存在，提示这类亚型可能收益于T细胞激活相关治疗。这些结果都展示出肿瘤间的异质性，分析和理解这些异质性，可以帮助肿瘤患者的精确诊断，并且为未来的精确治疗研究提供一定的基础和方向。

这是范金花博士在我们实验室的第二篇生信工作，恭喜金花。第一次做NB数据分析还是10年前，发现了TERT的突变和扩增对NB的进展有重要作用（Peifer et al. Telomerase activation by genomic rearrangements in high-risk neuroblastoma. Nature. 2015）。之后，就是一些断断续续的想法来来回回磨蹭，最后在金花强大执行力下，把碎片整理小文。