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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 共同教育中心
  3. 智慧醫療與健康資訊碩士學位學程
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/103669
標題: 解析 CAM 異種移植模型中 EMT 異質性的多模態分析平台:空間體學與計算驗證
A Multi-Modal Platform for Resolving EMT Heterogeneity in CAM Xenografts: Spatial Omics and Computational Validation
作者: Ifrah Taqdees
Ifrah Taqdees
指導教授: 黃韻如
Ruby Yun-Ju Huang
關鍵字: 上皮-間質轉化; SNAI1; 空間轉錄組學; 計算流程; 多重免疫螢光
Epithelial-Mesenchymal Transition; SNAI1; Spatial Transcriptomics; Computational Pipeline; Multiplex Immunofluorescence
出版年 : 2026
學位: 碩士
摘要: 摘要
背景:SNAI1 是一種上皮-間質轉化(EMT)的主控轉錄因子(TF),具有雙重轉錄作用;其中,賴胺酸殘基 K146/K187 的乙醯化會使其功能從抑制因子轉變為激活因子,從而調整 EMT 在不同情境下的分子執行機轉。目前學界對於此切換下游機制理解仍相當有限。本研究以高惡性度漿液性卵巢癌(HGSOC)作為疾病模型,建立一個整合空間轉錄組學(ST)、計算分析與多重免疫螢光(mIF)之平台,以解析由 SNAI1 驅動的上皮-間質轉化異質性。
方法:將鉑類耐藥性高分化漿液性卵巢癌(HGSOC)細胞系 PEO4 經基因工程改造,使其分別表達 SNAI1-2R(乙醯化缺陷型)及空載向量(EV),再於雞胚絨毛尿囊膜(CAM)上建立腫瘤異種移植瘤。針對 PEO4-SNAI1-2R 與 PEO4-EV 異種移植瘤(每組 n=2),在 20 個具潛在影響區域內的 38 個 PanCK+/PanCK- 區段中,進行了 ST 分析(GeoMx DSP,癌症轉錄組圖譜;1.8k 個基因)。透過識別 PEO4-SNAI1-2R 與 PEO4-EV 之間的差異表達基因(DEGs),並將其輸入 MOSAIC(主力驗證已知上皮-間質轉化轉錄因子(EMT-TFs)直接靶標的整合式計算流程)進行分析。同時建立了一套微免疫螢光(mIF)工作流程,用以繪製 CAM 異種移植模型的細胞上皮-間質轉化狀態及腫瘤-宿主相互作用。
結果:透過空間定量分析共鑑定出 15 個差異表達基因(DEGs)。其中,有 4 個 DEGs 經由整合式計算分析流程 MOSAIC 評定為 SNAI1 的直接靶基因。研究發現,相較於 EV 腫瘤,ALCAM 是 SNAI1-2R 腫瘤中 PanCK+ 區段上調程度最高的基因(log2FC = 0.93,FDR < 0.001),且經 MOSAIC 評定為信度最高的 SNAI1 靶基因。隔室層級分析則進一步解釋 SNAI1-2R 異種移植瘤中的腫瘤內之異質性,而在 EV 異種移植瘤中則未有見此現象。此外,多重成像技術識別出上皮-間質轉化(EMT)的異質性,其中腫瘤區域同時共表達上皮(EpCAM)與間質(Vimentin)標記物,暗示由 SNAI1 驅動的混合型 EMT 狀態。
結論:綜上所述,本研究建立了一個概念驗證平台,將空間組學與計算證據相結合,以繪製高分化漿液性卵巢癌(HGSOC)中由 SNAI1 驅動的上皮-間質轉化(EMT)異質性圖譜。此框架為未來不同的 EMT 誘導模型及腫瘤背景提供了嶄新的方向。
Abstract
Background: SNAI1 is a master epithelial-mesenchymal transition (EMT) transcription factor (TF) with dual transcriptional roles where the acetylation at lysine residue K146/ K187 switches its function from a repressor to an activator, contributing to the molecular execution of EMT in different contexts. The understanding of mechanistic programs downstream of this switch remains limited. Using high-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) as the disease model, this study establishes an integrated spatial transcriptomics (ST), computational and multiplex immunofluorescence (mIF) platform to resolve SNAI1-driven EMT heterogeneity.
Methods: A platinum-resistant HGSOC cell line PEO4 was engineered to express SNAI1-2R (acetylation-deficient) and empty vector (EV). Their tumor xenografts were established in the chick chorioallantoic membrane (CAM). ST profiling (GeoMx DSP, Cancer Transcriptome Atlas; 1.8k genes) of the PEO4-SNAI1-2R and PEO4-EV xenografts (n=2 per group) was performed in 38 PanCK+/PanCK- segments across 20 regions of interest. Differentially expressed genes (DEGs) between PEO4-SNAI1-2R and PEO4-EV were identified and subjected to MOSAIC, an integrated computational pipeline for the verification of direct targets of known EMT-TFs. An mIF workflow was established to map the cellular EMT states and tumor-host interactions of the CAM xenografts.
Results: A total of 15 DEGs were identified from spatial profiling. Among them, 4 DEGs were scored as direct SNAI1 targets by MOSAIC, an integrated computational pipeline. ALCAM was found to be the top upregulated gene in PanCK+ segments of SNAI1-2R versus EV tumors (log2FC = 0.93, FDR < 0.001) and scored as a SNAI1 target with highest confidence by MOSAIC. Compartment-level analysis further resolved intra-tumoral heterogeneity in SNAI1-2R but not EV xenografts. In addition, multiplex imaging identified EMT heterogeneity with tumor regions co-expressing epithelial (EpCAM) and mesenchymal (Vimentin) markers, suggestive of hybrid EMT states driven by SNAI1.
Conclusion: Together, this study established a proof-of-concept platform linking spatial omics and computational evidence to map SNAI1-driven EMT heterogeneity in HGSOC. This framework provides the future roadmap to generalize across different EMT induction models and tumor contexts.
URI: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/103669
DOI: 10.6342/NTU202603319
全文授權: 同意授權(全球公開)
電子全文公開日期: 2026-08-19
顯示於系所單位:智慧醫療與健康資訊碩士學位學程

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