一、鼻咽癌:一个典型的“空间异质性”肿瘤
图1. 鼻咽癌患者亚洲地区分布
与大多数肿瘤不同,鼻咽癌的发病具有强烈的病毒依赖性。Epstein-Barr病毒(EBV)感染被认为是其关键诱因,病毒持续激活下的慢性炎症、异常免疫调控与上皮恶变,共同驱动其发生发展。临床上,虽然IMRT等精准放疗技术提高了局控率,但转移性与复发性鼻咽癌依旧预后不良。
鼻咽癌是一个典型的“空间异质性”模型肿瘤——在同一个肿瘤中,可能同时存在以下几种状态:
肿瘤细胞高度富集的免疫逃逸核心;
CD8? T细胞克隆扩增的激活边缘区;
EBV高度表达但缺乏免疫浸润的“沉默区域”;
图2. 鼻咽癌细胞与肿瘤微环境的相互作用[1]
这些空间异质性的存在,让我们无法仅通过“bulk测序”或“单细胞悬液分析”来真正识别:关键免疫对话发生在哪里?抑制与激活的平衡点何在?
面对这种“病毒-宿主-免疫”三重交织的肿瘤生态系统,空间转录组(Spatial Transcriptomics)+单细胞测序(scRNA-seq)的联合正成为新一代解决方案。
图3. 单细胞和空间转录组学路线图[2]
图4. pNPC和rNPC TME的ScRNA-seq和空间分析
关键发现(一):MCAM+肌成纤维样CAFs用“胶原IV—整合素—FAK/AKT”给肿瘤穿上“抗辐射盔甲”
图5. MCAM mCAFs通过COL4-ITGA2-FAK-AKT通路促进鼻咽癌肿瘤细胞的放射抗性
关键发现(二):Ⅳ型胶原把T细胞“挡在门外”,并与生存不良相关
在组织水平上,肿瘤内Ⅳ型胶原表达越高,T细胞浸润越少;其高表达与总生存和局部复发自由生存更差显著相关(验证队列)。空间转录组亦显示COL4A1转录水平与CD4?/CD8?T细胞比例呈显著负相关;在人源化小鼠模型里,去除CAF来源的COL4A1可恢复T细胞浸润与活化表型(CD44/CD69上调),进一步佐证“胶原屏障”导致免疫排斥与免疫逃逸。
图6. 鼻咽癌患者瘤内IV期胶原水平与T细胞抑制和免疫逃逸相关
关键发现(三):CD8? ZNF683+“驻留记忆样”T细胞增多,但杀伤力偏弱
在T细胞轨迹分析中,rNPC 的CD8+细胞沿伪时序向 ZNF683+记忆样分支转变,伴随“”细胞毒与耗竭评分并行升高”,但ZNF683+群体的“颗粒酶/细胞毒”得分反而低于TIGIT+耗竭群体,显示一种“驻留记忆但功能低活”的悖论。IHC与流式验证也提示:ZNF683+CD8 T细胞在复发样本比例升高,且比例更高者预后更差;分选后检测显示ZNF683+CD8的GZMB水平低于ZNF683?群体,印证其“存在多、能量弱”的特征。
图7. CD8 T细胞在rNPC中保持记忆表型,细胞毒性较弱
关键发现(四):三级淋巴结构(TLS)在复发NPC中“消失”,与不良疗效和生存相关
与原发NPC相比,rNPC 的B细胞及记忆B细胞占比下降,空间共定位分析显示在pNPC中B细胞与各类T细胞的邻近度更高,病理学判读亦证实pNPC更常见TLS,而rNPC样本几乎为阴性。更重要的是,TLS密度更高与更好的生存显著相关;相反,TLS阴性者在抗VEGFR联合PD-1治疗后的无进展生存更差,提示“B细胞—TLS轴”的缺失是rNPC免疫微环境衰竭的重要标志 。
图8. rNPC中的TLS被耗尽
关键发现(五):髓系—肿瘤的 CD47–SIRPα“别吃我”对话更紧密,抗原呈递被按下“暂停键”
空间转录组与受体-配体分析显示,在rNPC中肿瘤细胞与髓系细胞的空间距离更近、互作更强,且通过CD47–SIRPα轴的“免吞噬”信号更为紧密:靠近CD47?肿瘤的髓系亚群SIRPα表达显著升高,多重IHC证实SIRPα?CD1C?树突细胞贴近CD47?复发肿瘤细胞,提示抗原呈递环节受到抑制。
图9. SIRPα髓系细胞位于CD47恶性细胞附近,可能抑制rNPC中的抗原呈递
把上述线索拼起来,我们得到一条从“CAF重塑→胶原IV沉积→整合素-FAK/AKT信号→放疗后存活/修复提升→T细胞浸润受阻→TLS缺失→髓系CD47–SIRPα抑制呈递”的连续链条。这些发现之所以能串联成一条完整的“耐药通路”,正是依靠空间组学技术的精准定位与可视化能力。
三、我们团队的空转技术:精准定位,看见别人看不见的细节
空间转录组方法发展迅速,根据检测策略可分为基于成像的方法和基于测序的方法。
图10. 空间转录组原理
我们团队开发的空间转录组平台,具备超高分辨率和多组学整合能力,不仅适用于FF样本,也适用于FFPE样本,还能精准捕捉细胞间相互作用、信号通路共定位、甚至代谢状态的空间异质性。本方案与市面上10x Visium相比,不仅分辨率更高,尺寸选择灵活还拥有全长全转录组同时检测能力。
[1] Liu, H., Tang, L., Li, Y. et al. Nasopharyngeal carcinoma: current views on the tumor microenvironment's impact on drug resistance and clinical outcomes. Mol Cancer 23, 20 (2024). https://doi.org/10.1186/s12943-023-01928-2.
[2] Gulati, G.S., D’Silva, J.P., Liu, Y. et al. Profiling cell identity and tissue architecture with single-cell and spatial transcriptomics. Nat Rev Mol Cell Biol 26, 11-31 (2025). https://doi.org/10.1038/s41580-024-00768-2.
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