顶刊分享--肺肿瘤免疫微环境的单细胞空间图谱

作者，Evil Genius

国庆了，快乐为主，学习为辅。

很多学员提到了挖掘公共数据，公共数据的主要来源是什么？最新的数据肯定是收集各个文献的数据，这也是为什么我一直在搜集整理高分文献的原因。

近三年的单细胞空间外显子的高分文献已经全部发给大家，大家查看的同时，可以把同一类的数据放在一起分析分析。

今天我们分享顶刊

知识积累

现有临床策略主要依赖肿瘤组织病理学分型。

肺癌仍是癌症相关死亡的首要原因，占所有癌症死亡病例的20%以上。肺腺癌作为非小细胞肺癌的主要亚型，不仅是最常见的组织学类型，更具有独特的细胞与分子特征。肿瘤免疫微环境是肺腺癌异质性的主要来源，深刻影响疾病进展和治疗应答。已知免疫细胞在肿瘤内的空间定位决定其功能。

结果1、肺腺癌肿瘤免疫微环境的单细胞空间图谱

空间蛋白组。

通过成像质谱流式技术，对416例肺腺癌样本进行了单细胞水平的高维空间解析。研究发现，不同组织学亚型的肿瘤免疫微环境存在显著异质性，其中侵袭性强的实体型肿瘤富含CD163+ M2样巨噬细胞等髓系细胞，并与免疫抑制性Treg细胞空间共定位，提示其协同促瘤作用；而低级别亚型中巨噬细胞则与细胞毒性T细胞关联更强。

结果2、肺腺癌多细胞空间相互作用研究

通过系统分析肺腺癌免疫微环境中细胞空间相互作用，揭示了三个关键发现：首先，细胞频度与临床结局的关联存在混杂因素，如肥大细胞的生存优势实质源于其在非吸烟者/早期患者中的天然富集，而B细胞是唯一独立预示更好生存的细胞类型。其次，空间相互作用模式比细胞丰度更具预后价值：在高分级肿瘤中，中性粒细胞-癌细胞和内皮细胞-癌细胞的交互增强，助推转移潜能；而低分级肿瘤中T细胞-癌细胞的密切接触则提示免疫监视激活。最后，免疫抑制性相互作用呈现分级特异性演变：CD163+巨噬细胞与CD8+T细胞在高级别肿瘤中的异常亲和揭示其免疫抑制角色，而B细胞与CD163+巨噬细胞在高分级肿瘤中的共现暗示B细胞功能状态转换。这些发现共同证明，细胞空间组织架构是理解肺腺癌免疫生物学的重要维度，其临床价值超越传统的细胞频度分析。

结果3、肺腺癌组织结构与生存结局研究

通过建立空间邻域分析（为每个细胞定义10个最近空间邻居），识别出10个特征性细胞邻域（CN）：肿瘤边界（CN1）、未定义（CN2）、泛免疫热点1（CN3）、淋巴富集（CN4）、肿瘤核心（CN5）、巨噬细胞富集（CN6）、中性粒细胞富集（CN7）、泛免疫热点2（CN8）、B细胞富集（CN9）和血管微环境（CN10）。生存分析显示，CN9high（B细胞富集）与更好总生存期显著相关，这与B细胞频度的预后价值一致。CN3high（泛免疫热点1）和CN4high（淋巴富集）同样与良好预后相关。组织学亚型内的分析进一步揭示：贴壁型中CN4low、腺泡型中CN9high、实体型中CN2low和CN4high均与生存改善相关。

鉴于B细胞的预后价值，重点解析了B细胞邻域。通过调整空间邻居数量（n）和邻域总数（tCN）的参数，发现当tCN=30时可识别出四个B细胞富集邻域（CN7/11/21/25）。其中，同时富集Treg细胞的CN7和CN21丧失了生存优势，而Treg细胞较低的CN11和CN25维持显著生存获益。对比显示CN25（共富集CD4+辅助T细胞）的生存优势最显著，其效益源于B细胞与CD4+辅助T细胞的相互作用而非各自独立丰度。值得注意的是，Treg细胞的富集仍可抵消这种生存获益（CN21），凸显了免疫微环境中多细胞B细胞相互作用的重要性。这些B细胞富集邻域与组织学亚型等临床变量无显著关联，表明空间组织架构可为个体化预后提供超越传统病理分型和细胞丰度的新维度。

结果4、深度学习预测结果

基于空间邻域结构对肺腺癌生存期具有普适性预测能力的发现，本研究开发了深度学习模型以预测临床结局。研究证明，仅依靠细胞频度数据对临床变量的预测效能有限，而整合单细胞空间位置信息后，模型对所有测试变量的预测性能均显著提升。针对早期肺腺癌（IA-IB期）术后进展预测这一临床难题，仅使用1mm²肿瘤组织样本的空间信息即可实现95.9%的预测准确率，且验证队列中达到94.2%的稳健性能。通过系统性优化标记物组合，发现基于生存相关空间邻域特征的五标记组合（CD14/CD16/CD94/αSMA/CD117）即可达到90.8%的预测准确率，加入关键标记CD20后进一步提升至93.3%。

最后来看看方法

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