Abstract Solid tumors are complex ecosystems, and heterogeneity is the major challenge for overcoming tumor relapse and metastasis. Uncovering the spatial heterogeneity of cell types and functional states in tumors is essential for developing effective treatment, especially in invasive fronts of tumor, the most active region for tumor cells infiltration and invasion. We firstly used SpaTial Enhanced REsolution Omics-sequencing (Stereo-seq) with a nanoscale resolution to characterize the tumor microenvironment of intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC). Enrichment of distinctive immune cells, suppressive immune microenvironment and metabolic reprogramming of tumor cells were identified in the 500µm-wide zone centered bilaterally on the tumor boundary, namely invasive fronts of tumor. Furthermore, we found the damaged states of hepatocytes with overexpression of Serum Amyloid A (SAA) in invasive fronts, recruiting macrophages for facilitating further tumor invasion, and thus resulting in a worse prognosis. We also confirmed these findings in hepatocellular carcinoma and other liver metastatic cancers. Our work highlights the remarkable potential of high-resolution-spatially resolved transcriptomic approaches to provide meaningful biological insights for comprehensively dissecting the tumor ecosystem and guiding the development of novel therapeutic strategies for solid tumors.

The liver and gallbladder are among the most important internal organs derived from the endoderm. Several inductive signals regulate liver development, yet the pure nascent hepatic and gallbladder cells are unable to be isolated due to limited cell markers and cell numbers. The transcriptome networks of the hepatic lineage in the endoderm, and how the gallbladder differentiates from the adjacent endoderm population, are not fully understood. Using a transgenic Foxa2eGFP reporter mouse line, we performed deep single-cell RNA sequencing on 1,966 individual cells, including nascent hepatic and gallbladder cells, isolated from the endoderm and hepatic regions from ten embryonic stages, ranging from day E7.5 to E15.5. We identified the embryonic liver developmental trajectory from primitive streak to hepatoblasts and characterized the transcriptome of the hepatic lineage. During pre-hepatogenesis (5-6 somite stage), we have identified two groups of foregut endoderm cells, one derived from visceral endoderm and the second derived from primitive streak via a mesenchymal-epithelial transition (MET). During the liver specification stages, liver primordium was identified to share both foregut and liver features. We also documented dynamic gene expression during the epithelial-hepatic transition (EHT). Six gene groups were found to switch on or off at different stages during liver specification. Importantly, we found that RXR complex signaling and newly identified transcription factors associated with liver specification. Moreover, we revealed the gallbladder primordium cells at E9.5 and found genes that transcriptionally distinguish them from the liver primordium. The present data provides a high-resolution resource and critical insights for understanding the emergence of the endoderm, liver and gallbladder development.

Abstract Single-cell genomics provides substantial resources for dissecting cellular heterogeneity and cancer evolution, but classical DNA amplification-based methods are low-throughput and introduce coverage bias during sample preamplification. We developed a s ingle- c ell D NA library preparation method without p reamplification in n anolitre scale (scDPN). The method has a throughput of up to 1,800 cells per run for copy number variation (CNV) detection. Also, it has a lower level of amplification bias and noise than the multiple displacement amplification (MDA) method and showed high sensitivity and accuracy based on evaluation in cell lines and tumour tissues. We used this approach to profile the tumour clones in paired primary and relapsed tumour samples of hepatocellular carcinoma (HCC). We identified 3 clonal subpopulations with a multitude of aneuploid alterations across the genome. Furthermore, we observed that a minor clone of the primary tumour containing additional alterations in chromosomes 1q, 10q, and 14q developed into the dominant clone in the recurrent tumour, indicating clonal selection during recurrence in HCC. Overall, this approach provides a comprehensive and scalable solution to understand genome heterogeneity and evolution.