1. 细胞邻域为何成为组织微环境研究重点肿瘤组织微环境不是多种细胞的简单集合而是由肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞、血管和细胞外基质共同形成的空间结构。即使两份样本具有相似的细胞组成如果细胞分布位置、邻近关系和组织拓扑不同也可能表现出不同的免疫状态和治疗响应。因此仅统计T细胞、巨噬细胞或CAF的数量难以完整解释组织微环境。细胞位于肿瘤核心、肿瘤—免疫界面、基质屏障还是血管周围往往具有不同的功能意义。细胞邻域将细胞身份、空间位置和相互作用纳入同一分析单位为空间蛋白组研究提供了更加接近真实组织状态的观察视角。2. PCF(CODEX)识别10类跨癌种细胞邻域PCF(CODEX)是一种空间单细胞蛋白组和超多重蛋白成像技术可以在组织原位检测多种蛋白同时保存每个细胞的空间坐标。在近期《Cell》期刊发表的一篇题为“Cellular architecture and neighborhood-informed virtual spatial tumor profiling from histopathology”的重磅研究论文中研究人员利用PCF对超过1800万个单细胞进行深度分析并识别出10种跨癌种相对保守的细胞邻域。CN01至CN05分别包括肿瘤核心、巨噬细胞富集生态位、B细胞生态位、基质纤维化枢纽和浆细胞富集区。CN06至CN10则包括中性粒细胞富集区、肿瘤—免疫界面、T细胞富集区、全免疫激活区和脉管系统生态位。这些细胞邻域并不是单纯的细胞分类结果而是对不同细胞在特定组织区域内共同出现、相互接近和空间定殖模式的综合描述。相比单个蛋白或单个细胞类型细胞邻域更能反映组织微环境中的功能结构。3. 屏障评分揭示CAF的空间作用在肿瘤组织中免疫细胞是否存在并不等于其能够接触肿瘤细胞。CAF及其他基质细胞可能在组织中形成物理屏障限制细胞毒性T细胞进入肿瘤区域从而参与免疫排斥和肿瘤免疫逃逸。研究基于PCF(CODEX)记录的单细胞空间坐标使用最短空间路径算法构建屏障评分。该指标用于衡量基质细胞对其他细胞直接接触的阻碍程度例如计算CAF是否分布在细胞毒性T细胞与增殖肿瘤细胞之间以及这种空间结构是否增加两类细胞的接触距离。屏障评分使CAF研究从数量和标志物表达扩展到空间功能。对于组织微环境分析而言这种量化方式能够帮助研究者区分“存在免疫细胞”和“免疫细胞能够发挥作用”之间的差异。4. 41-Plex Panel覆盖多类细胞和功能状态该研究纳入457名非小细胞肺癌患者的FFPE样本包括TMA和全片切片并使用41-Plex Panel开展单细胞组织原位空间蛋白组学分析。Panel中的PanCK、E-cadherin和EpCAM用于识别上皮及肿瘤细胞CD8、CD3e、CD20、CD21、CD4、Granzyme-B、FOXP3、CD45RO、TCF-1、GATA3和CD45用于分析淋巴细胞CD39、CD138、CD163、CD11c、CD66b、CD14、MPO、CD68和Mac-2/Galectin-3用于识别髓系细胞。研究还检测了PD-1、PD-L1、LAG3、ICOS、CD40和VISTA等免疫检查点HLA-A、HLA-E和HLA-DR等抗原呈递相关指标以及FAP、α-SMA、CD31、Collagen-IV、CD44、HIF1α、MMP9、Ki-67和Bcl-2等基质、血管、缺氧、增殖及细胞生存指标。该Panel能够同时分析细胞身份、功能状态和空间组织结构。5. AI将细胞邻域扩展至大规模病理样本CANVAS以MUSK基础大模型为技术骨架。MUSK预训练使用了超过5000万张病理图像研究人员进一步将HE图像与PCF(CODEX)蛋白信号进行单细胞级坐标配准使AI模型能够学习形态特征、蛋白表型和细胞邻域之间的对应关系。空间转录组被用于验证CANVAS预测的细胞邻域是否具有一致的基因表达基础。完成多模态对齐后CANVAS形成了262个涵盖组成、多样性、分散度、交互频率、距离和拓扑转换的空间特征并通过LASSO-Cox模型筛选出13个关键指标。在免疫检查点阻断治疗队列中该空间签名预测6个月、12个月和24个月无进展生存期的AUC分别为0.75、0.73和0.71。在Cancer Moonshot Biobank的40例独立队列中模型仍能够识别可能从免疫治疗中获益的患者。通过PCF(CODEX)定义细胞邻域再由人工智能在5000余例HE病理样本中进行虚拟预测研究实现了从高维空间蛋白组发现到群体规模病理分析的扩展为细胞邻域进入医学转化研究提供了技术基础。【本文说明】本文仅为科研技术方法介绍不涉及疾病诊断、治疗建议、疗效预测、用药指导或临床决策。文中提及研究发现均来自学术文献相关分析结果需结合更多实验和研究进一步观察与复核不构成任何医疗意见。【参考文献】Li Y, Li Z, Quinton R, et al. Cellular architecture and neighborhood-informed virtual spatial tumor profiling from histopathology.Cell. 2026;189(14):4241-4259.e9. doi:10.1016/j.cell.2026.05.031
