Commun Biol & J Pathol Clin Res | 定量解析腫瘤微環(huán)境——探究殺傷性T淋巴細(xì)胞運(yùn)動模式與腫瘤內(nèi)細(xì)胞空間分布特征
研究背景與意義
腫瘤微環(huán)境是一個高度異質(zhì)的復(fù)雜系統(tǒng),除癌細(xì)胞外,還包含免疫細(xì)胞、基質(zhì)細(xì)胞等多種非癌細(xì)胞。它們在空間上的分布及其相互作用,不僅塑造了腫瘤的發(fā)生發(fā)展過程,也深刻影響了患者對治療的響應(yīng)。近年來,免疫治療在部分癌癥中取得積極進(jìn)展,但在多數(shù)實(shí)體瘤中,仍面臨免疫細(xì)胞浸潤受限和局部免疫抑制等難題,嚴(yán)重制約了其療效的進(jìn)一步提升。因此,定量解析組織切片中的細(xì)胞空間分布信息、深入理解免疫細(xì)胞的運(yùn)動行為特征等,是推動實(shí)體瘤精準(zhǔn)診療的重要方向。
隨著活細(xì)胞成像、轉(zhuǎn)錄組測序和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展,研究者開始從空間分布和時空動態(tài)兩個層面,定量刻畫腫瘤微環(huán)境中的細(xì)胞空間分布與功能。然而,當(dāng)前研究仍面臨兩大挑戰(zhàn):一是盡管已有研究利用深度學(xué)習(xí)解構(gòu)病理圖像中細(xì)胞的類型與空間位置,但領(lǐng)域內(nèi)尚缺乏可解釋、可量化的細(xì)胞空間分布特征以定量刻畫腫瘤微環(huán)境并建立其與腫瘤進(jìn)展之間的關(guān)聯(lián);二是盡管已有研究揭示了殺傷性T淋巴細(xì)胞的運(yùn)動特征,但對其與癌細(xì)胞相互作用過程中的運(yùn)動行為的模式變化以及二者共演化機(jī)制的理解仍不清晰。
針對上述問題,中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院定量合成生物學(xué)全國重點(diǎn)實(shí)驗室/合成生物學(xué)研究所李雪飛研究員團(tuán)隊,聯(lián)合北京醫(yī)院/國家老年醫(yī)學(xué)中心、松山湖材料實(shí)驗室等多家臨床與科研單位,分別從免疫細(xì)胞的時空動態(tài)行為與組織病理圖像的空間結(jié)構(gòu)兩個維度開展系統(tǒng)研究,通過實(shí)驗/臨床數(shù)據(jù)定量分析與物理建模相結(jié)合的方法,一方面在體外構(gòu)建的腫瘤微環(huán)境中,系統(tǒng)揭示了抗原特異性T細(xì)胞在共培養(yǎng)條件下的導(dǎo)航策略與腫瘤細(xì)胞免疫逃逸機(jī)制(發(fā)表于Communications Biology),另一方面,利用深度學(xué)習(xí)所識別出的細(xì)胞類型與空間位置,定義并發(fā)現(xiàn)了對肝癌患者病情進(jìn)展具有預(yù)測價值的腫瘤空間生物標(biāo)志物(發(fā)表于The Journal of Pathology: Clinical Research)。相關(guān)研究為理解腫瘤微環(huán)境的演化規(guī)律、提升患者對于癌癥治療的響應(yīng)等提供了理論與數(shù)據(jù)支撐。
一、揭示抗原特異性T細(xì)胞在腫瘤共培養(yǎng)環(huán)境中的導(dǎo)航策略與腫瘤免疫逃逸機(jī)制(Communications Biology)
7月31日,李雪飛研究團(tuán)隊聯(lián)合松山湖材料實(shí)驗室生物界面韓偉靜副研究員、中國科學(xué)院物理研究所李明研究員在Communications Biology上發(fā)表了題為“Deciphering antigen-specific T cell navigation tactics and cancer immune evasion in co-cultures”的研究論文(圖1)。該工作定量刻畫了抗原特異性T細(xì)胞在多腫瘤團(tuán)簇共培養(yǎng)環(huán)境中準(zhǔn)二維平面上的運(yùn)動行為,提出了T細(xì)胞運(yùn)動和聚集的關(guān)鍵機(jī)制,并發(fā)現(xiàn)了癌細(xì)胞在與T細(xì)胞相互作用過程中逐步形成的免疫逃逸現(xiàn)象。
研究團(tuán)隊搭建了一個多癌團(tuán)簇的2.5D體外共培養(yǎng)體系,結(jié)合活細(xì)胞延時成像、細(xì)胞軌跡定量分析、計算建模與轉(zhuǎn)錄組測序(包括bulk和單細(xì)胞RNA測序)(圖2),系統(tǒng)地研究了腫瘤抗原特異性T細(xì)胞在腫瘤團(tuán)簇周圍的運(yùn)動模式。
研究發(fā)現(xiàn),相比于非特異識別組,抗原特異性T細(xì)胞在共培養(yǎng)條件下表現(xiàn)更長的癌細(xì)胞駐留時間(dwell time)(圖3)和更強(qiáng)的運(yùn)動方向持續(xù)性(directional persistence)。功能實(shí)驗進(jìn)一步表明,阻斷CXCR3-CXCL9/10信號通路(使用拮抗劑ACT-660602)可顯著削弱T細(xì)胞的方向持續(xù)性遷移能力,降低其在腫瘤團(tuán)簇上的富集密度和殺傷效率。這一結(jié)果暗示該通路在調(diào)控T細(xì)胞遷移和抗腫瘤應(yīng)答中具有潛在的干預(yù)價值。
此外,基于運(yùn)動軌跡數(shù)據(jù),研究團(tuán)隊建立了模擬T細(xì)胞運(yùn)動模式的計算模型(圖4),進(jìn)一步驗證了“方向性遷移+穩(wěn)定接觸”雙機(jī)制對T細(xì)胞定位與聚集的關(guān)鍵作用。其中,T細(xì)胞較強(qiáng)的運(yùn)動方向持續(xù)性有助于提高對腫瘤細(xì)胞的搜索效率;而與癌細(xì)胞形成的長時間接觸(dwell time)是實(shí)現(xiàn)聚集的核心因素。
有趣的是,研究團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)部分存活的腫瘤細(xì)胞在T細(xì)胞攻擊后發(fā)生了表型轉(zhuǎn)變。通過bulk和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組分析,研究識別出一類具有免疫逃逸特征的腫瘤細(xì)胞亞群(Cancer-C4):該亞群不僅顯著下調(diào)趨化因子(如CXCL9/10)表達(dá)(圖5),還激活上皮-間充質(zhì)轉(zhuǎn)化(EMT)相關(guān)通路,表現(xiàn)出更強(qiáng)的遷移性和免疫逃逸特征。
該研究結(jié)合實(shí)驗與計算建模手段,系統(tǒng)闡明了抗原特異性T細(xì)胞在與腫瘤共培養(yǎng)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航與聚集的行為機(jī)制,并揭示了癌細(xì)胞在T細(xì)胞攻擊下誘導(dǎo)形成免疫抑制表型的動態(tài)過程。研究成果有望為“冷腫瘤”的形成機(jī)制提供新的視角,也為優(yōu)化免疫細(xì)胞工程設(shè)計、提升免疫療法在實(shí)體瘤中的穿透與殺傷效率提供了關(guān)鍵的時空行為學(xué)依據(jù)和潛在干預(yù)靶點(diǎn)。
二、利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)造并發(fā)現(xiàn)肝癌腫瘤細(xì)胞空間分布特征預(yù)后標(biāo)志物(The Journal of Pathology: Clinical Research)
此前不久(6月13日),李雪飛研究團(tuán)隊聯(lián)合北京醫(yī)院宋京海教授、崔菊研究員團(tuán)隊在The Journal of Pathology: Clinical Research上發(fā)表了題為“Leveraging deep learning to discover interpretable cellular spatial biomarkers for prognostic predictions based on hepatocellular carcinoma histology”的研究論文(圖6)。
該工作開發(fā)了一套基于深度學(xué)習(xí)的組織圖像處理流程,構(gòu)造了一系列細(xì)胞空間分布特征,系統(tǒng)識別并量化肝細(xì)胞癌(HCC)組織中多種細(xì)胞類型的空間分布特征,發(fā)現(xiàn)具備獨(dú)立預(yù)后預(yù)測價值的空間生物標(biāo)志物,為病理圖像的結(jié)構(gòu)解析和術(shù)后風(fēng)險評估提供了新思路。
研究開發(fā)了端到端的圖像處理流程(圖7),結(jié)合深度學(xué)習(xí)分類器與圖論方法(Delaunay三角與Voronoi圖),從常規(guī)臨床腫瘤切片(蘇木素-伊紅染色法)中識別肝癌組織內(nèi)的腫瘤、免疫和基質(zhì)細(xì)胞,并構(gòu)建空間鄰接網(wǎng)絡(luò),提取共計109種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。
通過對公開數(shù)據(jù)庫TCGA及北京醫(yī)院兩大患者隊列的回顧性分析,研究最終篩選出鑒定出6種細(xì)胞空間特征與患者總體生存期顯著相關(guān)。在采用一致的閾值時,這些空間特征在兩個隊列中均表現(xiàn)出顯著的預(yù)后指示作用(圖8),且部分特征的組合,如基質(zhì)細(xì)胞周圍的細(xì)胞多樣性均值(StrDiv-M)、細(xì)胞間距離中位數(shù)(CellDis-MED)等,能夠進(jìn)一步優(yōu)化患者的生存周期分層。
此外,研究顯示,將細(xì)胞空間特征與臨床特征如微血管侵犯結(jié)合(MVI),可以顯著提升預(yù)后預(yù)測的準(zhǔn)確性(圖9)。這不僅為肝細(xì)胞癌的臨床分層提供了新工具,也為深入理解腫瘤微環(huán)境細(xì)胞間復(fù)雜空間組織及其機(jī)制研究奠定基礎(chǔ)。
相關(guān)成果未來有望推動精準(zhǔn)腫瘤診療策略的制定,提升肝癌患者的臨床管理水平。
結(jié)語
篇一(Communications Biology):中國科學(xué)院定量合成生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室/合成生物學(xué)研究所李雪飛研究員、松山湖材料實(shí)驗室生物界面團(tuán)隊韓偉靜副研究員、中國科學(xué)院物理研究所李明研究員是本文的共同通訊作者。中國科學(xué)院大學(xué)碩士畢業(yè)生李新月、松山湖材料實(shí)驗室工程師金桃麗與王麗莎為本文的共同第一作者。
篇二(The Journal of Pathology: Clinical Research):中國科學(xué)院定量合成生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室/合成生物學(xué)研究所李雪飛研究員、北京醫(yī)院/國家老年醫(yī)學(xué)中心肝膽胰外科主任宋京海教授、北京醫(yī)院/國家老年醫(yī)學(xué)中心老年醫(yī)學(xué)研究所崔菊研究員是本文的共同通訊作者。中國科學(xué)院定量合成生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室/合成生物學(xué)研究所助理研究員胡匯涓博士、中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院研究生院畢業(yè)博士生譚天華為本文的共同第一作者。
這兩項研究分別從“免疫細(xì)胞行為機(jī)制”與“空間結(jié)構(gòu)特征識別”兩個角度出發(fā),解析了腫瘤免疫微環(huán)境中細(xì)胞間相互作用的動態(tài)過程與組織結(jié)構(gòu)的空間復(fù)雜性,展現(xiàn)了在定量病理、人工智能分析與細(xì)胞動力學(xué)研究方面的交叉融合能力。研究為免疫細(xì)胞導(dǎo)航與聚集機(jī)制的建模提供了定量依據(jù)(篇一),也為病理圖像中空間結(jié)構(gòu)信息的可解釋提取與術(shù)后風(fēng)險預(yù)測提供了計算工具與理論基礎(chǔ)(篇二)。相關(guān)研究工作得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項、廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計劃、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金、中央高水平醫(yī)院臨床研究專項、廣東省珠江計劃高層次人才項目、深圳市科技計劃與深圳合成生物研究院科研項目等項目支持。

圖1?文章上線截圖(全文鏈接:https://doi.org/10.1038/s42003-025-08568-w)

圖2?研究分析流程概覽

圖3?定量解析共培養(yǎng)體系中T細(xì)胞運(yùn)動模式

圖4?計算模擬揭示T細(xì)胞搜尋策略與聚集的關(guān)鍵機(jī)制

圖5?單細(xì)胞測序分析揭示腫瘤異質(zhì)性及耐受機(jī)制

圖6?文章上線截圖(全文鏈接:https://doi.org/10.1002/2056-4538.70033)

圖7?圖像數(shù)據(jù)處理流程

圖8?三個重要空間特征的患者分層功效

圖9?使用空間特征和?MVI對北京醫(yī)院隊列患者的療效進(jìn)行組合分析
附件下載: