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发表杂志名称：Cancer Cell

中文标题：整合单细胞和空间转录组学揭示胰腺癌神经侵袭中的独特细胞亚型

英文标题：Integrated single-cell and spatial transcriptomics uncover distinct cellular subtypes involved in neural invasion in pancreatic cancer

影响因子：44.5

发表日期：September 8, 2025

研究概述
作者对 25 名胰腺导管腺癌（PDAC）患者的 62 个样本进行了单细胞 / 单细胞核 RNA 测序（sc/snRNA-seq）和空间转录组学分析，以绘制不同神经侵袭（NI）状态下的细胞组成、谱系动态和空间结构。研究发现，低 NI 肿瘤组织中三级淋巴结构丰富且与非侵袭神经共定位，而高 NI 组织中 NLRP3 + 巨噬细胞和癌相关肌成纤维细胞围绕侵袭神经；识别出独特的神经内膜 NRP2 + 成纤维细胞群和三种施万细胞亚型，其中 TGFBI + 施万细胞位于 NI 前沿，可被 TGF-β 信号诱导，促进肿瘤细胞迁移并与不良生存相关；还发现具有不同形态和高 NI 潜力的基底样和神经反应性恶性亚群。该研究揭示了肿瘤相关神经的微环境，为靶向 NI 的治疗开发提供了思路。

研究结果

Figure 1：人 PDAC 组织低 / 高神经侵袭状态的单细胞和空间解析图谱

作者展示了研究工作流程示意图，包括样本类型（新鲜 PBMC、肿瘤新鲜组织、FFPE 样本等）、实验分析（scRNA-seq、snRNA-seq、空间转录组学等）和验证方法（mIHC 等）（图 1A）。通过整合 scRNA-seq 和 snRNA-seq 数据，用 UMAP 可视化了主要细胞类型，包括淋巴细胞、髓系细胞、成纤维细胞、施万细胞等（图 1B）。将细胞分为 CD4+T 细胞、CD8+T 细胞、B 细胞、髓系细胞和成纤维细胞五个面板进行 UMAP 展示，标注了各集群身份及颜色编码（图 1C）。基于斑点基因表达对空间生态位进行 UMAP 聚类，并在代表性样本 PA98 中绘制空间生态位分布（图 1D）。通过 H&E 染色显示样本中侵袭神经（红线）和非侵袭神经（蓝线），并通过解卷积确定施万细胞丰度（图 1E）。热图展示了解卷积确定的每个空间生态位中相对细胞比例（图 1F）。该图呈现了 PDAC 组织中细胞类型的整体分布和空间定位，为后续分析奠定了基础。

Figure 2：癌细胞亚群表现出不同的侵袭潜力

作者对导管细胞进行无监督聚类，得到多个亚群并进行 UMAP 可视化（图 2A）。将注释的恶性亚群与先前发表的特征进行相似性比较，以缩放的基因集分数着色（图 2B）。通过 H&E 染色展示 4 个恶性亚群的形态特征，选择特定恶性亚群比例超过 80% 的空间斑点（图 2C）。用坐标图显示恶性亚群的相对丰度，x 轴为 OR 值，y 轴为各亚群在高 NI 和低 NI 组中的平均比例（图 2D）。脊线图展示整个切片中空间生态位的比例，蓝线为低 NI 组，红线为高 NI 组（图 2E）。箱线图展示导管细胞亚群在恶性导管 1-4 生态位中的比例（图 2F）。GO 富集分析显示 D02_Ductal-APOA2 富集的通路，柱高代表 - log10（p 值）（图 2G）。热图展示不同恶性亚群的 PROGENy 通路分数（图 2H）。将 hallmark EMT 基因集富集分数转换为密度分数，映射到 UMAP 维度（图 2I）。底部条形图显示通过 ST 数据分析的样本中恶性亚群组成，顶部条形图显示每个样本的恶性导管亚群香农多样性指数（图 2J）。H&E 染色展示神经侵袭导管细胞的形态特征，对应不同亚群（图 2K）。展示恶性亚群在侵袭或非侵袭神经周围（从神经边界 5 个斑点到最近斑点）和侵袭神经内部的比例（图 2L）。小提琴图显示不同恶性亚群的 NI 相关基因分数（图 2M）。mIHC 染色显示在代表性高 NI 样本 PA11 中，GABRP 和 KCNN4 在恶性细胞中共表达（图 2N）。该图揭示了不同恶性细胞亚群在神经侵袭潜力上的差异及其分子和形态特征。

Figure 3：低 NI 和高 NI 肿瘤微环境（TME）的细胞组成差异

作者用棒棒糖图显示通过 Ro/e 分析计算的高 NI（红）和低 NI（蓝）肿瘤组织中各免疫细胞亚群和基质细胞亚群的相对富集（图 3A）。比较高 NI 和低 NI 组 21 个切片中三个免疫细胞亚群的比例，基于 ST 数据，采用未配对双侧 Wilcoxon 检验（图 3B）。基于空间生态位比例对 21 个肿瘤样本进行主成分分析（PCA），蓝点为低 NI 组，红点为高 NI 组（图 3C）。脊线图展示整个切片中空间生态位的比例，蓝线为低 NI 组，红线为高 NI 组（图 3D）。散点图通过 STARTRAC 分析显示低 NI 和高 NI 组中 T 细胞亚群的扩增指数和成对迁移指数（图 3E）。雷达图展示 CD8_Temra-CX3CR1（绿）和 CD8_Tex-CXCL13（粉）在各种空间生态位中的比例（图 3F）。mIHC 染色显示在低 NI PDAC 肿瘤样本 PA12 中，CD8+CX3CR1+NKG7+T14_CD8_Temra-CX3CR1 位于 TLS 周边（图 3G）。蜂群图显示使用 miloR 计算的不同巨噬细胞和成纤维细胞亚群所在邻域的 log fold change 分布，仅显示显著差异丰度的邻域（图 3H）。肿瘤组织中不同亚群的共现情况，点大小代表权威中心度，边宽代表样本间各细胞类型比例的 Spearman 相关系数（图 3I）。在代表性低 NI 样本 PA#72（左）和高 NI 样本 PA#11（右）中，F01_myCAF-MMP11 和 F02_Progenitor-CAF-DPT 的定位和比例（图 3J）。该图阐明了低 NI 和高 NI 肿瘤微环境在免疫细胞和基质细胞组成上的差异及其空间分布特征。

Figure 4：侵袭神经和非侵袭神经周围的微环境

作者用点图热图显示在侵袭或非侵袭神经周围微环境中显著富集的亚群，点大小代表 - log10（p 值），采用未配对双侧 Wilcoxon 检验（图 4A）。展示从离神经最远的斑点到最近的斑点共 5 个斑点中空间生态位的比例，实线为非侵袭神经周围，虚线为侵袭神经周围（图 4B）。mIHC 染色展示代表性非侵袭神经（左，PA14）和侵袭神经（右，PA#40）周围的微环境（图 4C）。箱线图显示在 9 对相邻正常和肿瘤组织样本中，与 TLS 相关的非侵袭神经或侵袭神经的百分比（图 4D）。mIHC 染色显示在低 NI PDAC 肿瘤样本 PA#72 中，PI16+FAP+CAFs 围绕非侵袭神经，在高 NI 样本 PA#28 中，CD138+FAP+CAFs 围绕侵袭神经（图 4E）。热图显示通过 COMMOT 计算的神经周围发送者或接收者的缩放信号通路分数（图 4F）。Circos 图显示非侵袭神经（发送者）与 2 个斑点范围内的空间生态位（接收者）之间的配体 - 受体对（图 4G）。mIHC 染色展示在 PDAC 肿瘤切片 PA#47 中，LUM + 成纤维细胞表达 CXCL12，以及 CXCR4+CD20+B 细胞围绕非侵袭神经（图 4H）。该图揭示了侵袭神经和非侵袭神经周围微环境的细胞组成、信号通路及与 TLS 的关系差异。

Figure 5：解析非侵袭和侵袭神经的细胞组成

作者用气泡热图显示 F07_Fibro-NRP2 的特征基因，点大小与表达特定基因的细胞比例成正比，颜色强度对应所选基因的相对表达（图 5A）。在代表性样本 PA98 中，F07-Fibro-NRP2 的定位和比例，红线为侵袭神经，蓝线为非侵袭神经（图 5B）。在 5 个斑点范围内，一个细胞类型的丰度对预测另一个细胞类型丰度的平均重要性，通过 MistyR 分析（图 5C）。GO 富集分析显示 F07_Fibro-NRP2 富集的通路，柱高代表 - log10（p 值）（图 5D）。非侵袭或侵袭神经纤维中不同单核细胞和巨噬细胞亚群的比例（图 5E）。mIHC 染色展示在代表性 PDAC 样本 PA#51 中，非侵袭神经中的 CD68+LYVE1+SPP1 - 巨噬细胞和侵袭神经中的 CD68+LYVE1-SPP1 + 巨噬细胞（图 5F）。RNA 速度叠加在单核细胞和巨噬细胞的 UMAP 上，箭头显示 RNA 速度场（图 5G）。施万细胞亚群的 UMAP 图（图 5H）。小提琴图显示三个施万细胞亚群中 EGR2、MBP 和 MPZ 的表达（图 5I）。UMAP 图显示 S03_Schwann-SERPINA3 的 4 个代表性特征基因在所有施万细胞中的表达水平（图 5J）。通过 ST 分析确定的非侵袭和侵袭神经斑点中 S03_Schwann-SERPINA3 细胞的比例，数据以均值 ± 标准误表示（图 5K）。该图解析了神经内部的细胞组成，包括成纤维细胞、巨噬细胞和施万细胞的亚型及其在不同神经状态下的分布。

Figure 6：参与神经侵袭的独特转化施万细胞亚型

作者用散点图描绘三个施万细胞亚群在距恶性导管生态位不同距离的斑点中的分布（图 6A）。在代表性高 NI 样本 PA98 中，三个施万细胞亚群的空间分布（图 6B）。mIHC 染色显示 TGFBI+SOX10 + 施万细胞位于侵袭神经的侵袭边缘（图 6C）。基因 - 概念网络图展示 S02_Schwann-TGFBI 中选定的 GO 富集通路及基因关联（图 6D）。柱状图显示迁移的 PANC-1 细胞数量，通过 Transwell 实验评估 sNF96.2 施万细胞对 PANC-1 迁移的影响（图 6E）。散点图显示 S02_Schwann-TGFBI 细胞的调控子特异性分数（RSS），x 轴为按 RSS 排序的调控子等级，y 轴为 RSS（图 6F）。NicheNet 配体 - 靶标矩阵热图显示 TME 中预测的优先配体与 S02_Schwann-TGFBI 中靶基因的调控潜力（图 6G）。气泡热图显示 4 个潜在 TME 亚群和导管细胞中 TGFB1 和 HGF 的表达，饼图显示相应亚群按细胞类型划分的比例（图 6H）。qPCR 定量 20ng/mL TGF-β 或 TGF-β 联合 SB505124 处理 24 小时后 sNF96.2 细胞中 TGFBI、FN1、ABCA8 和 MPZ 的相对基因表达（图 6I）。柱状图显示 PANC-1 细胞向经 TGF-β 或 TGF-β 联合 SB505124 处理的 sNF96.2 细胞迁移的数量（图 6J）。PANC-1 细胞经 sNF96.2 上清处理的随机迁移实验，包括轨迹图、时间 - 速度图和平均速度小提琴图（图 6K）。Kaplan-Meier 曲线显示 S02_Schwann-TGFBI 特征基因表达与已发表队列预后的关联（图 6L）。该图明确了 TGFBI + 施万细胞在促进胰腺癌神经侵袭中的作用及其调控机制。

Figure 7：PDAC 肿瘤中神经周围和内部的细胞组成总结

作者通过图形摘要展示 PDAC 中非侵袭神经（上）和侵袭神经（下）周围及内部的免疫、基质、恶性和施万细胞亚群，包括血浆细胞、T 细胞、LYVE1 + 巨噬细胞、B 细胞、NLRP3 + 巨噬细胞、Tfh 细胞、成熟 DC、SPP1 + 巨噬细胞、CD8+Temra、血管、TLS、ABCA8 + 施万细胞、祖细胞 CAF、TGFBI + 施万细胞、myCAF、SERPINA3 + 施万细胞、NRP2 + 成纤维细胞、APOA2 + 恶性细胞、tCAF、GABRP + 恶性细胞、CEACAM6 + 恶性细胞等，并标注了 TGFβ 的作用（图 7）。该图直观总结了不同神经侵袭状态下肿瘤微环境的细胞组成及相互关系。

本研究整合单细胞 / 单细胞核 RNA 测序、空间转录组学等多组学技术，对 25 名胰腺癌患者的 62 个样本进行分析，揭示了不同神经侵袭状态下胰腺导管腺癌的细胞组成、谱系动态和空间结构。研究发现低神经侵袭组织中三级淋巴结构与非侵袭神经相关，高神经侵袭组织中 NLRP3 + 巨噬细胞和肌成纤维细胞围绕侵袭神经，识别出 TGFBI + 施万细胞可被 TGF-β 信号诱导并促进神经侵袭，还发现基底样和 GABRP + 恶性细胞具有高神经侵袭潜力。这些发现为理解胰腺癌神经侵袭的机制提供了新见解，也为开发靶向神经侵袭的治疗策略奠定了基础。