发表期刊：Cancer cell
影响因子：48.8
发表时间：2025年5月
研究疾病：泛癌
样本类型：癌组织
样本数量：8（CosMx）、16（MERSCOPE）、6（Visium）、5（Xenium）、7（COMET）、70（CODEX）、2070（IMC）
样本分组：以癌种分组
应用技术：COSMx 、MERSCOPE、Xenium、Visium、COMET、CODEX、IMC
研究背景
癌症相关成纤维细胞（CAFs）是一类多功能的细胞群体，对塑造肿瘤微环境（TME）和影响治疗反应至关重要。尽管CAFs长期以来被视为有前景的治疗靶点，但针对它们的治疗尝试面临重大挑战，某些干预措施甚至意外加速了癌症进展。单细胞RNA测序（scRNA-seq）对CAFs研究越来越深入，但仍缺乏其空间背景信息，而这对于揭示塑造CAFs表型和功能的空间组织与互作机制至关重要。该研究旨在利用多种空间组学技术解决这一问题。
研究思路
研究结论
本研究发现队列采用CosMx和MERSCOPE技术对非小细胞肺癌（NSCLC）、乳腺癌、结肠癌、前列腺癌、子宫癌、卵巢癌、肝癌和黑色素瘤共八种癌症类型的24个组织切片的癌相关成纤维细胞（CAFs）进行了全面空间转录组分析，通过对中570余万个细胞的解析，鉴定出四种具有独特空间组织模式、邻近细胞组成及互作特征的空间CAF亚型即s1-CAFs、s2-CAFs、s3-CAFs以及s4-CAFs。进一步检测CosMx数据集中不同癌症相关成纤维细胞（CAF）微环境内主要免疫细胞类型的状态与组成，包括T细胞、巨噬细胞、B细胞和浆细胞，充分证明了s1-s4CAFs的空间异质性。整合MERSCOPE数据集的进一步分析表明，CAFs亚群具有跨癌种的保守性，对四种亚型进行量化发现，s2-CAFs是最常见的亚型，存在于所有组织切片中；其次依次是s4-CAFs、s1-CAFs、s3-CAFs。s3-CAF主要见于肺癌、肝癌和结肠癌样本，其余亚型在八种癌症类型中均有分布。随后利用肺腺癌（LUAD）和胰腺导管腺癌（PDAC）样本的Visium空间转录组数据集揭示了肿瘤组织内保守存在的空间CAF亚型。
为探索CAFs亚型是如何影响TME的，研究者把每张切片分为肿瘤床、肿瘤边缘、肿瘤远端三个区域，分析每个区域内CAFs亚型及T细胞比例并分析其相关性。然后，利用卵巢癌、宫颈癌、前列腺癌和黑色素瘤的5张切片的Xenium 5K数据集验证CAFs亚型的空间组织模式、邻域细胞组成，发现state 1 cancer亚群高表达免疫逃逸相关基因，如CD47、CD44、CCL28和NT5E[CD73]并且在s1-CAFs邻近区域高度富集，揭示了s1-CAFs 和肿瘤细胞之间的复杂通讯可能有助于肿瘤免疫逃逸。
此外，研究者还采用COMET实验证明了癌症相关成纤维细胞空间组织异质性，并利用35例结肠癌患者的70张TMA的CODEX数据集和包含1,070名非小细胞肺癌(NSCLC)患者的成像质谱流式(IMC)数据集探究了CAF亚型的临床相关性，发现s1-CAFs 与较短生存期的趋势相关 ，较高比例的s4-CAFs 水平与较长的生存期显著相关。
研究意义
本研究运用CosMx和MERSCOPE平台对八种癌症类型中的癌症相关成纤维细胞（CAFs）进行了全面的空间转录组分析，并采用自有（Visium和COMET）与公共数据集（Xenium、CODEX和IMC）在独立空间组学平台进行验证，证实这些亚型在不同癌症类型和平台间具有保守性，并与特定肿瘤微环境特征及临床相关性存在关联。这项针对CAFs的大规模单细胞空间多组学表征研究，为理解其空间异质性以及在肿瘤进展和免疫调节中的作用提供了新见解。
百奥锐评
1. 本研究整合了非小细胞肺癌（NSCLC）、乳腺癌、结肠癌、前列腺癌、子宫癌、卵巢癌、肝癌和黑色素瘤等多个癌种队列的的空间转录组数据，揭示了CAFs亚型在不同癌种质检的保守性，为深刻理解癌症相关成纤维细胞的空间特征提供了宝贵的资源。
2. 本研究引入了一个强大的计算框架，用于空间模式识别、癌症相关成纤维细胞（CAF）邻域特征分析和互作谱绘制，填补了先进空间多组学平台分析工具包的关键空白。
3. 研究揭示空间CAF亚型与免疫细胞分布之间可能存在关联，需要通过更稳健的方法进行进一步验证。
4. 部分癌种采用的数据集较少，需要利用更多的数据进一步验证。
原文链接：
https://www.cell.com/cancer-cell/abstract/S1535-6108(25)00083-2
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