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发表杂志名称：npj Precision Oncology
中文标题：肿瘤内浆细胞可预测晚期胃癌患者的预后及对新辅助免疫治疗的反应
英文标题：Intratumoral plasma cells predict patient prognosis and responsiveness to neoadjuvant immunotherapy in advanced gastric cancer
影响因子：8.0
发表日期：2025 年 10 月 27 日
胃癌免疫治疗中，生物标志物的缺乏阻碍了对患者个体治疗反应的准确预测。成熟三级淋巴结构（mTLS）对患者免疫治疗效果影响显著，但胃镜活检组织大小的局限性使得基于 mTLS 标志物的新分类策略亟待开发。研究人员整合 7 个独立医疗中心的胃癌组织、单细胞转录组、空间转录组及转录组测序等多模态数据，发现 mTLS 是胃癌浸润浆细胞发生体细胞超突变和克隆选择的关键部位。基于 mTLS 阳性（mTLS-Po）和 mTLS 阴性（mTLS-Ne）肿瘤中浆细胞浸润程度的差异，研究建立了 MZB1 阳性评分（MPS），并将患者分为 MPS 高表达（MPSHigh）和 MPS 低表达（MPSLow）状态。结果显示，MPSHigh 状态及联合阳性评分≥5 提示抗 PD-1 治疗预后良好。综上，MPS 为改善胃癌临床预后、指导治疗决策提供了有价值的定量方法。
研究结果
图 1：研究设计及 MZB1 阳性评分（MPS）分子特征示意图解读
作者展示了研究设计的整体框架及 MPS 的分子特征，涉及患者队列、组织病理学结构、肿瘤微环境分析、多模态分析及 MPS 的应用流程（图 1）。在患者队列方面，作者纳入 1009 例患者，将其分为 mTLS 阳性（mTLS-Po）和 mTLS 阴性（mTLS-Ne）两组，其中 mTLS-Ne 涵盖未成熟 TLS（imTLS）和无 TLS（noTLS），并通过免疫组化（IHC）/ 苏木精 - 伊红（HE）染色分析临床特征。在肿瘤微环境分析中，作者对比了不同 TLS 亚型下 M1 巨噬细胞、CD8 效应 T 细胞、CD4+T 细胞、调节性 T 细胞、M2 巨噬细胞的分布，发现 mTLS-Po 肿瘤中具有抗肿瘤作用的免疫细胞（如 CD8 效应 T 细胞）密度高，而 mTLS-Ne 肿瘤中 immunosuppressive 细胞（如调节性 T 细胞、M2 巨噬细胞）密度高，分别对应肿瘤清除和免疫逃逸状态。多模态分析中，作者通过单细胞测序、空间转录组、多重免疫组化等技术，分析了浆细胞的克隆类型数量、各免疫球蛋白（Ig）类别的克隆类型百分比、克隆家族、突变计数 / 率等，证实 mTLS 通过体细胞超突变（SHM）和克隆选择（CS）产生浆细胞。在 MPS 应用上，作者将其用于预测新辅助抗 PD-1 治疗效果，MPSHigh 患者治疗反应好、预后佳，MPSLow 患者治疗反应差、预后不良，同时结合内镜反应（RECIST1.1）和放射学肿瘤退缩分级（TRG）评估疗效。
本段总结：该图系统呈现了研究从患者队列构建、肿瘤微环境分析、多模态验证到 MPS 建立与应用的完整流程，为后续研究结果的呈现奠定了设计基础。
图 2：四个队列验证成熟三级淋巴结构（mTLS）的预后价值及分子特征解读
2.1 不同 TLS 分类的生存分析（图 2A）
作者在华北、华南、华中、华东四个队列中，通过 Kaplan-Meier 曲线分析不同 TLS 分类（noTLS、imTLS、mTLS）患者的总生存期，结果显示在所有四个队列中，mTLS 患者的总生存期均显著优于 imTLS 或 noTLS 患者（log-rank 检验，均 P<0.05）（图 2A）。
2.2 mTLS 预后预测的准确性与稳定性（图 2B）
作者通过时间 - 受试者工作特征（time-ROC）曲线分析 mTLS 在四个队列中的预后预测能力，结果显示 mTLS 在所有四个队列中均能持续且强烈地预测预后，如部分队列 1 年 AUC 为 0.63、2 年 AUC 为 0.65、3 年 AUC 为 0.67、5 年 AUC 为 0.68（图 2B）。
2.3 mTLS 与其他临床病理特征的预后价值对比（图 2C）
作者通过 ROC 曲线对比 mTLS 与年龄、性别、肿瘤分化程度、微卫星不稳定（MSI）状态、EB 病毒（EBV）状态、TNM 分期等传统临床或分子特征的预后价值，结果显示 mTLS 的预测准确性高于年龄（AUC=0.510）、性别（AUC=0.494）、肿瘤分化程度、MSI 状态、EBV 状态（AUC=0.479），虽略低于 TNM 分期（AUC=0.706），但与 TNM 分期联合使用时，预后准确性显著提高，提示 mTLS 可补充 AJCC 分期以有效提升预测效能（图 2C）。
2.4 mTLS 对胃癌患者预后的独立影响（图 2D）
作者通过多中心单因素和多因素 Cox 回归分析探究 mTLS 对胃癌患者预后的影响，结果显示在华东队列（单因素 HR=0.418，95% CI：0.294-0.593，P<0.001；多因素 HR=0.514，95% CI：0.351-0.754，P=0.001）、华南队列（单因素 HR=0.491，95% CI：0.268-0.898，P=0.021；多因素 HR=0.424，95% CI：0.231-0.778，P=0.006）、华北队列（单因素 HR=0.380，95% CI：0.216-0.670，P=0.001；多因素 HR=0.455，95% CI：0.243-0.850，P=0.014）、华中队列（多因素 HR=0.407，95% CI：0.241-0.688，P=0.001）中，mTLS 均能独立影响胃癌患者的预后（图 2D）。
2.5 不同 TLS 亚型在肿瘤核心区（CT）的免疫浸润对比（图 2E）
作者在发现队列中，对比了三种 TLS 亚型（mTLS、imTLS、noTLS）在肿瘤核心区（CT）的免疫细胞（CD3+、CD4+、CD8+、FOXP3+、CD45+、CD45RO + 淋巴细胞）浸润密度，结果显示 mTLS 患者肿瘤微环境中 CD3+、CD4+、CD8+、CD45+、CD45RO + 淋巴细胞密度显著升高，而 imTLS 和 noTLS 样本中 FOXP3 + 调节性 T 细胞聚集，且在肿瘤核心区（CT）与浸润边缘区（IM）的对比中，mTLS 肿瘤中这些免疫细胞的浸润偏向 CT 区，呈现炎症表型（Mann-Whitney U 检验，P<0.001；P<0.01；P<0.05）（图 2E）。
2.6 不同 TLS 亚型的免疫表型组成（图 2F）
作者通过 CD8A 免疫组化切片评估不同 TLS 亚型的免疫表型（炎症型、排除型、荒漠型）组成，结果显示 mTLS 肿瘤中炎症型特征占比（53.85%）高于 imTLS（22.60%）和 noTLS（24.32%）样本，而后两者以排除型和荒漠型为主（图 2F）。
2.7 不同 TLS 亚型的联合阳性评分（CPS）分布（图 2G）
作者通过 PD-L1 免疫组化切片分析不同 TLS 亚型患者的 CPS 分布，结果显示 mTLS 患者中 CPS≥5 的比例显著高于 imTLS 和 noTLS 患者（P<0.001）（图 2G）。
本段总结：该图从生存分析、预测准确性、与其他特征对比、独立预后影响、免疫浸润、免疫表型及 CPS 分布多方面，充分验证了 mTLS 在胃癌中的预后价值及与免疫激活的关联，为后续生物标志物的开发提供了依据。
图 3：胃癌中 mTLS 与 B 细胞亚型的空间共定位解读
3.1 mTLS 区域的 HE 染色及空间转录组测序定位（图 3A）
作者展示了用于肿瘤样本空间转录组测序的 HE 图像，黑色线条标注了病理确定的 mTLS 区域，同时通过多重免疫组化在连续切片上识别 mTLS，标记了 CD4（红色）、CD8（蓝色）、CD20（绿色）、CD23（黄色）的分布，清晰呈现了 mTLS 的位置及相关免疫细胞的聚集情况（图 3A）。
3.2 胃癌细胞亚群在空间转录组数据中的定位映射（图 3B）
作者将单细胞转录组数据分析中定义的胃癌细胞亚群（如 T 细胞、B 细胞、成纤维细胞等）定位映射到空间转录组数据中，结果显示在 mTLS-Po 肿瘤中，B 细胞和 T 细胞（尤其是 CD4 + 和 CD8+T 细胞）主要聚集在 mTLS 区域，而成纤维细胞在 mTLS 区域的数量略多于肿瘤区域，而 mTLS-Ne 肿瘤中 B 细胞和 T 细胞在肿瘤区域数量减少且呈弥散分布（图 3B）。
3.3 mTLS 的多重免疫组化验证（图 3C）
作者通过多重免疫组化验证 mTLS 的存在，结合 HE 图像与免疫组化结果，明确了 mTLS 区域的细胞组成，进一步确认了 mTLS 在肿瘤组织中的具体位置及特征（图 3C）。
3.4 成纤维细胞与浆细胞（PCs）的共定位热图（图 3D）
作者通过热图展示成纤维细胞与浆细胞（PCs）的共定位水平，颜色深浅（程度）表示与同一细胞类型直接相邻的斑点数量，结果显示在 mTLS-Po 肿瘤中，CXCL12 + 成纤维细胞和 CXCL14 + 成纤维细胞与浆细胞存在明显的共定位，提示趋化因子在浆细胞迁移过程中可能发挥作用（图 3D）。
本段总结：该图通过空间转录组与多重免疫组化结合的方式，揭示了 mTLS 与 B 细胞、T 细胞及成纤维细胞在胃癌中的空间分布关系，为后续探究 mTLS 对 B 细胞免疫反应的影响提供了空间层面的证据。
图 4：空间 B 细胞受体（BCR）分析揭示 mTLS 区域体细胞超突变（SHM）和克隆选择（CS）及肿瘤区域特定克隆的传播解读
4.1 mTLS-Po 肿瘤中不同区域的突变计数、突变率及克隆型计数分布（图 4A）
作者分析了 mTLS-Po 肿瘤中每个斑点的突变计数、突变率和克隆型计数的空间分布，并对比不同区域，结果显示 mTLS 区域具有最丰富的独特 Ig 轻链克隆型多样性；肿瘤区域的突变峰值出现更频繁，mTLS 区域的突变程度低于肿瘤区域，但在 mTLS 周围区域观察到高度突变，提示 SHM 发生在 mTLS 区域，随后浆细胞迁移至整个肿瘤（图 4A）。
4.2 高、低 mTLS 特征组 Ig 链 V 区突变情况对比（图 4B）
作者根据 mTLS 特异性基因集的中位表达水平，将 62 例胃癌肿瘤分为高、低 mTLS 特征组，通过箱线图展示两组样本 Ig 重链和轻链 V 区的平均突变数、突变率及 Ig 重链和轻链数量的差异，结果显示高 mTLS 特征组 Ig 重链 / 轻链 V 区的体细胞突变水平显著高于低 mTLS 特征组（双侧 Mann-Whitney 检验）（图 4B）。
4.3 高、低 mTLS 特征组 Ig 链克隆型计数分布（图 4C）
作者通过柱状图展示高、低 mTLS 特征组 Ig 重链和轻链克隆型计数的分布差异（上图为绝对值，下图为相对值），结果显示高 mTLS 特征组中克隆计数超过 200 的 Ig 克隆型比例更高，表明高 mTLS 特征组样本中存在持续活跃的免疫反应（图 4C）。
4.4 Ig 重链克隆型 CDR3 克隆关系重建（图 4D）
作者利用距离树重建 Ig 重链克隆型之间的 CDR3 克隆关系，每个 Ig 重链克隆型通过其 CDR3 氨基酸序列及所属克隆家族（0：非克隆，>0：克隆）识别，字体和分支颜色代表克隆家族，柱状高度表示每个克隆型的数量，颜色表示检测到该克隆型的斑点数量，橙色网格标注在配对肿瘤空间转录组数据和 bulk 数据中均存在的 CDR3 序列，结果成功重建了克隆关系，并确认了部分克隆型在两种数据中的一致性（图 4D）。
4.5 不同克隆家族克隆型的空间定位（图 4E）
作者展示了不同克隆家族克隆型的空间定位，红色箭头指示分布在 mTLS 区域和远处肿瘤区域的克隆型，结果显示同一克隆家族的 Ig 重链在 mTLS 区域和肿瘤区域均有存在，提示 B 细胞在 mTLS 和肿瘤区域之间迁移（图 4E）。
本段总结：该图通过空间 BCR 分析，从突变、克隆型分布、克隆关系及空间定位多维度，证实了 mTLS 区域是 SHM 和 CS 的发生场所，且 B 细胞克隆可在 mTLS 与肿瘤区域间迁移，为 mTLS 在 B 细胞适应性免疫反应中的作用提供了分子证据。
图 5：mTLS 来源的浆细胞（PCs）通过成纤维细胞浸润肿瘤解读
5.1 mTLS 的多重免疫组化识别（图 5A）
作者通过多重免疫组化，利用 CD4（红色）、CD8（蓝色）、CD20（绿色）、CD23（黄色）标记识别 mTLS，清晰展示了 mTLS 区域中这些免疫细胞的分布情况，确认了 mTLS 的结构及细胞组成（图 5A）。
5.2 浆细胞与成纤维细胞的分布关系（图 5B）
作者通过多重免疫组化展示了图 5A 中红色方框标记的四个放大区域，标记了 CXCL12（红色）、CXCL14（绿色）、DCN（黄色）和 MZB1（紫色，浆细胞标志物），结果显示在 mTLS 中，浆细胞被大量 CXCL12+DCN + 和成纤维细胞及 CXCL14+DCN + 成纤维细胞包围，并沿成纤维细胞的分布聚集，嵌入在紧密的 CXCL12+DCN + 和 CXCL14+DCN + 成纤维细胞网络中（图 5B）。
5.3 浆细胞与两种成纤维细胞的距离分布（图 5C）
作者通过折线图展示 10 例 mTLS-Po 样本中 MZB1 + 浆细胞与 CXCL12+DCN + 成纤维细胞、CXCL14+DCN + 成纤维细胞之间的距离分布，结果显示浆细胞与这两种成纤维细胞的平均距离分别为 21.9μm 和 22.2μm，证实了浆细胞与这两种成纤维细胞在转录水平上的共定位，支持 mTLS 来源的浆细胞在成纤维细胞网络协助下在肿瘤内扩散的观点（图 5C）。
本段总结：该图通过多重免疫组化及距离分析，明确了 mTLS 来源的浆细胞与特定成纤维细胞的空间关联及距离关系，揭示了浆细胞借助成纤维细胞浸润肿瘤的机制。
图 6：MPS 准确预测胃癌新辅助免疫治疗反应解读
6.1 四个队列中 MPS 对 mTLS-Po 和 mTLS-Ne 的区分（图 6A）
作者以华东队列为训练队列，三个外部队列为验证队列，通过 MPS（基于浆细胞标志物基因 MZB1 的染色密度）区分 mTLS-Po 和 mTLS-Ne 肿瘤，结果显示在四个队列中，MPS 均能有效区分两种肿瘤类型，AUC 值较高（图 6A）。
6.2 MPSLow 状态的特征（图 6B）
作者展示了 MPSLow 状态的相关特征，进一步补充了 MPS 在区分肿瘤类型中的具体表现，为 MPS 的临床应用提供参考（图 6B）。
6.3 新辅助抗 PD-1 治疗患者的 MPS 分组（图 6C）
作者在接受新辅助抗 PD-1 治疗的 59 例患者中，根据 MPS 将其分为 24 例 MPSHigh 和 35 例 MPSLow，明确了两组患者的基本分组情况（图 6C）。
6.4 高、低 MPS 患者的肿瘤退缩分级（TRG）对比（图 6D、6E）
作者对比了新辅助免疫治疗后 MPSHigh 和 MPSLow 患者的肿瘤退缩分级（TRG），结果显示 MPSHigh 患者肿瘤退缩比例更高，TRG0-1（肿瘤退缩良好）的比例为 62.5%，而 MPSLow 患者 TRG0-1 的比例仅为 8.6%（P<0.001）（图 6D、6E）。
6.5 高、低 MPS 患者的客观缓解率（ORR）对比（图 6F）
作者通过影像学结果分析高、低 MPS 患者的客观缓解率（ORR），结果显示 MPSHigh 患者中有 4 例完全缓解（CR）和 14 例部分缓解（PR），ORR 为 75%，显著高于 MPSLow 患者 20% 的 ORR（图 6F）。
6.6 高、低 MPS 患者及不同 CPS 患者的无复发生存期（RFS）对比（图 6G）
作者通过 Kaplan-Meier 生存曲线分析高、低 MPS 患者及 CPS≥5 与 CPS<5 患者的无复发生存期（RFS），结果显示 MPSLow 患者术后复发率更高，RFS 显著缩短；而 CPS≥5 与 CPS<5 患者的 RFS 无统计学差异（图 6G）。
6.7 MPS 与 CPS、炎症表型在预测治疗反应中的效能对比（图 6H）
作者评估了 MPS、CPS 及炎症表型对免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗反应的预测价值，结果显示无论采用 RECIST 还是 TRG 标准，MPS 的预测效能均持续优于 CPS 和炎症表型（图 6H）。
6.8 MPS 与新辅助免疫治疗结局的关联（图 6I）
作者通过单因素和多因素 logistic 回归分析探究 MPS 与新辅助免疫治疗结局的关联，结果显示单因素分析中 MPS 的 OR=0.060（95% CI：0.014-0.255，P<0.001），多因素分析中 MPS 的 OR=0.060（95% CI：0.010-0.260，P<0.001），证实 MPS 与新辅助免疫治疗结局存在强关联（图 6I）。
6.9 MPS 与 CPS 联合评估对治疗反应的预测（图 6J）
作者将患者通过 MPS 和 CPS 联合评估分为四组：A 组（MPSHigh，CPS≥5）、B 组（MPSHigh，CPS<5）、C 组（MPSLow，CPS≥5）、D 组（MPSLow，CPS<5），结果显示 A 组 ORR 最高（92.3%），76.9% 达到 TRG0-1，是最可能从新辅助免疫治疗获益的群体；D 组 ORR 仅为 14.3%，TRG0-1 比例仅为 5.3%，不适合新辅助免疫治疗（图 6J）。
6.10 CPS≥5 且炎症表型患者的 MPS 与治疗反应关系（图 6K）
作者分析了 CPS≥5 且表现为炎症表型的患者中 MPS 与治疗反应的关系，结果显示 50% 的此类患者对免疫治疗无反应，且这些无反应患者的 MPS 评分较低（图 6K）。
本段总结：该图从 MPS 的区分效能、对治疗反应（肿瘤退缩、ORR、RFS）的预测、与其他标志物的效能对比及联合评估价值多方面，充分证实了 MPS 在预测胃癌新辅助免疫治疗反应中的准确性和优越性。
图 7：mTLS 在胃癌肿瘤浸润浆细胞（PCs）的 SHM 和 CS 中起关键作用解读
作者展示了 mTLS 在胃癌肿瘤浸润浆细胞（PCs）的体细胞超突变（SHM）和克隆选择（CS）中起关键作用的示意图，清晰呈现了 mTLS 来源的浆细胞在成纤维细胞引导下迁移至肿瘤区域的过程，同时对比了 mTLS 阳性和阴性胃癌中 M1 巨噬细胞、M2 巨噬细胞、CD8 效应 T 细胞、CD4 + 效应 T 细胞、调节性 T 细胞、B 细胞、CXCL12 + 成纤维细胞、CXCL14 + 成纤维细胞、细胞外基质及肿瘤细胞的分布差异，直观体现了 mTLS 对肿瘤免疫微环境的影响（图 7）。
本段总结：该图以示意图形式凝练了 mTLS 在浆细胞成熟、迁移及肿瘤免疫微环境调控中的核心作用，为整个研究的机制部分提供了清晰的视觉总结。
研究总结
本研究基于 7 个独立医疗中心的 1009 例胃癌患者数据，围绕成熟三级淋巴结构（mTLS）展开多维度探究，旨在解决胃癌免疫治疗中生物标志物缺乏的问题。研究首先通过多中心验证，证实 mTLS 可独立预测胃癌患者预后，且与更活跃的抗肿瘤免疫微环境（如高 CD8 + 效应 T 细胞浸润、高炎症表型、高 CPS≥5 比例）相关。随后，利用单细胞转录组、空间转录组及多重免疫组化等技术，发现 mTLS 是肿瘤浸润浆细胞发生体细胞超突变（SHM）和克隆选择（CS）的关键部位，且 mTLS 来源的浆细胞可在 CXCL12 + 和 CXCL14 + 成纤维细胞引导下迁移至肿瘤区域。基于浆细胞标志物 MZB1 的染色密度，研究建立了 MZB1 阳性评分（MPS），该评分可有效区分 mTLS-Po 和 mTLS-Ne 肿瘤，并能准确预测胃癌患者对新辅助抗 PD-1 治疗的反应 ——MPSHigh 患者表现出更高的肿瘤退缩率、客观缓解率及更长的无复发生存期，且其预测效能优于传统标志物 CPS 和炎症表型，与 CPS 联合使用时可进一步提升预测准确性。此外，MPS 适用于胃镜活检样本，为临床术前评估新辅助免疫治疗获益人群提供了便捷、可靠的工具，最终为胃癌免疫治疗的精准决策提供了重要的理论依据和临床转化价值。
