文献:单细胞+空间转录组分析揭示大肠癌中 成纤维细胞和巨噬细胞的相互作用

文献名称: Single-cell and spatial analysis reveal interaction of FAP fibroblasts and SPP1 macrophages in colorectal cancer.Nat Commun 2022 04 01;13(1)

摘要:

大肠癌(CRC)是最常见的恶性肿瘤之一,除了外科手术以外的治疗手段有限。肿瘤微环境(TME)分析能够发现潜在的治疗靶点。在这里,我们分析了54,103个来自肿瘤和邻近组织的细胞,以表征细胞组成,阐明CRC 中, 肿瘤富集细胞类型潜在起源和调控规律。我们证明肿瘤特异性 FAP 成纤维细胞和 SPP1巨噬细胞在包含2550个样品的14个独立 CRC 队列中呈正相关,并通过免疫荧光染色和空间转录组学验证其密切定位。这种相互作用可能受到化学蛋白、 TGF-β 和白细胞介素 -1的调节,从而刺激免疫排斥结缔组织的形成,限制 T 细胞的浸润。此外,我们发现 FAP 或 SPP1高表达的患者从抗 PD-L1治疗队列中获得较少的治疗益处。我们的研究结果提供了一个潜在的治疗策略,通过破坏 FAP 成纤维细胞和 SPP1巨噬细胞的相互作用来改善免疫治疗。

背景:

结直肠癌(CRC)是第三大最常见的恶性肿瘤(仅次于肺癌和乳腺癌),每年导致全球约80万人死亡。最近,继在以前难以治疗的实体瘤(如黑色素瘤和肺癌)中取得成功之后,免疫检查点阻滞(ICB)策略被应用于CRC治疗。许多研究都探索了T细胞有效抗肿瘤的免疫疗法. 然而,PD-1靶向抗体(新型治疗癌症的药物)仅对具有高微卫星不稳定性(MSI-H)的错配修复缺陷肿瘤有效,错配修复缺陷肿瘤仅占转移性CRC病例的<5% . 因此,有必要了解CRC肿瘤微环境(TME)中细胞和分子重塑的机制,并找到潜在的干预靶点,以提高免疫治疗的治疗效果。最近的研究表明,基质细胞和髓系细胞可能形成肿瘤生长和转移的独特生态位。使它们成为潜在的治疗靶点。

间充质基质细胞代表非上皮、非造血细胞成分,对组织重塑、炎症反应、上皮细胞生长和免疫抑制至关重要. 虽然缺乏典型的谱系标志物,但它们对活蛋白、胶原蛋白、PDGFRα/β和吡虫素呈阳性,在组织和细胞类型之间具有不同的分布模式。单细胞转录组学的最新进展使得结直肠疾病(包括炎症性肠病)能够以前所未有的分辨率对细胞群进行系统分析。基质细胞的异质性也被认为与CRC进展的结果有关.

最近有报道称,从TME中排除浸润免疫细胞与CRC患者的预后不良有关。并且已经建议将肿瘤相关巨噬细胞(TAM)定位在肿瘤边缘以防止细胞毒性淋巴细胞(CTL)浸润到肿瘤核心. 据报道,两种类型的TAMs具有不同的炎症和血管生成特征,并且对CSF1R阻断治疗的反应相反. 其他研究还报告了表达M2巨噬细胞标志物(例如CD163,DC-SIGN)的巨噬细胞或表达FSP1,FAP的癌症相关成纤维细胞之间的正相关相关性,以及CRC患者的不良结局. 最近报道了一种具有独特特征的TAM亚型,称为SPP1巨噬细胞,具有免疫抑制特性,并与EMT标志物呈正相关,作为抗肿瘤生长和转移的潜在靶标。然而,骨髓细胞与CRC TME中其他类型的细胞之间的相互作用尚未得到充分研究。

结果:

1. 人正常黏膜和结直肠癌组织的单细胞转录组图谱

(5名非转移性患者)肿瘤样品和邻近正常组织(结肠腺癌(COAD),n = 2; 直肠腺癌(READ),n = 3)

去批次: Harmony

Fig. 1: Single-cell Atlas of paired human normal mucosa and CRC tissues.

2. 结直肠癌患者肿瘤组织中细胞群的特征揭示了 TME 的标志性特征和对临床结果的预测

为了研究肿瘤浸润细胞亚群调节网络的变化,我们利用分子特征数据库(MsigDB)的标志性基因集。分析MSCs,EC,神经胶质细胞,髓细胞,T细胞和B细胞在相邻正常组织和肿瘤组织之间的途径变化(图2a)。免疫相关途径,包括炎症反应,IL2 / STAT5信号传导和IL6 / JAK / STAT3信号传导,不仅在免疫细胞群(如骨髓细胞和T / ILC细胞)中富集,而且与正常组织相比,在肿瘤中的MSCs和EC中也富集(图2a),这表明MSCs和EC参与对结直肠癌的免疫反应。缺氧的标志性基因集在肿瘤的MSCs,EC和骨髓细胞中比正常样品的更丰富(图2a)。这些特征可能反映了定位于肿瘤缺氧区域的基质细胞相互作用,该区域将巨噬细胞,间充质细胞和EC连接起来以重塑CRC微环境。此外,肿瘤浸润骨髓细胞和T/ILC表现出比正常粘膜细胞更大的代谢相关基因富集,包括脂肪酸代谢、异种生物代谢、胆汁酸代谢和胆固醇稳态(图2a),这表明免疫代谢在CRC TME中被重新编程。综上所述,这些发现表明主要细胞类型的调节途径在CRC TME中形成。

由于我们的scRNA-seq数据集的样本量有限,我们使用了反卷积算法CIBERSORTx模拟细胞类型特异性基因表达谱,以预测由scRNA-seq定量的每种细胞类型的丰度,这些细胞类型来自癌症基因组图谱(TCGA)的COAD和READ队列以及来自基因表达综合(GEO)的12个独立CRC队列的大规模数据集中。CIBERSORTx在预测TCGA和GEO数据集的细胞类型特异性基因表达谱方面的鲁棒性是使用我们自己的scRNA-seq数据集训练的. 为了确定CRC微环境中不同细胞群之间的关系,我们分析了14个独立CRC队列中九种主要细胞类型浸润模式中的成对Spearman相关性。观察到MSCs与骨髓细胞之间存在显着的正相关关系(Spearman相关系数[|Rs|]>0.3和假发现率[FDR]<0.05)被认为是显着相关的,Rs范围从GSE18105数据集中的0.47到GSE17537数据集中55个CRC样本的0.76(图2b,c)。

为了评估CRC TME中每种细胞类型浸润的临床相关性,我们研究了细胞型浸润与CRC患者总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)的相关性。(中位值区分浸润高低)这些分析显示,TCGA CRC队列(图2d,e)中MSC浸润较高的CRC患者与较差的OS(对数等级测试,p = 0.02)和PFS(对数等级测试,p = 0.00071)相关。这与先前报道的间充质型结直肠癌的结果一致。此外,骨髓细胞的更大浸润也与较差的OS(对数秩测试,p = 0.026)和PFS(对数排列测试,p = 0.033; 图2d,e)有关。此外,我们发现MSCs浸润与TME中骨髓细胞浸润呈正相关(图2b,c),MSCs和髓细胞在CMS4型CRC中均富集(补充图2i,j)。

部分内容注释:

总生存期(OS): 从随机化分组开始,至因任何原因引起死亡的时间。对于死亡之前就已经失访的受试者,通常将最后一次随访时间计算为死亡时间。

无进展生存期(PFS, Progression-Free-Survival): 从随机化到病人出现肿瘤进展或死亡的时间。

至肿瘤进展时间(TTP, Time-to-Progression): 从随机化到病人出现肿瘤进展的时间。

Fig. 2: MSCs and myeloid cells are positively correlated in tumor infiltration and associated with the clinical outcome.

Fig S1 细胞类型图谱

3. 肿瘤特异性FAP成纤维细胞与结直肠癌进展有关

长期以来,间充质干细胞和成纤维细胞样细胞一直被认为是一种关键的基质细胞类型,参与调节肿瘤发生和癌症进展。

缺氧是TME最重要的特征之一,之前的一项研究表明,TWIST1可能受到缺氧的调节。事实上,与其他MSC亚型相比,缺氧依赖性HIF-1α信号通路在FAP成纤维细胞中显着富集.

Fig. 3: Characterization of stromal cells in normal mucosa and tumor tissue.

为什么关注HI1α信号通路?

为了了解FAP成纤维细胞与其两个潜在前体的分化受到调控,我们分析了差异表达的基因并进行了KEGG富集分析(补充图4g-j)。除上述TWIST1外,与FGFR2成纤维细胞和ICAM1端粒细胞相比,FAP成纤维细胞表现出更高的PRRX1表达(补充图4g,h),这对于调整癌症中与癌症相关的成纤维细胞活化和可塑性至关重要。此外,与ICAM1端粒细胞相比,FAP成纤维细胞表现出FAP,IGFBP4(编码生长因子),FN1(编码细胞外基质的糖蛋白)和HES4(对转录因子结合和蛋白质二聚化很重要)的显着表达(补充图4h)。此外,与FGFR2成纤维细胞或ICAM1端粒细胞相比,FAP成纤维细胞在ECM受体相互作用和局灶性粘附相关途径中富集(补充图4i,j),这意味着这些细胞参与ECM形成。我们进一步证明,与所有其他MSC亚型相比,FAP成纤维细胞中高度表达的基因主要是参与ECM受体相互作用,TNF信号通路和脂肪酸生物合成的基因,这表明这些过程的激活参与FAP成纤维细胞的承诺(补充图4k)。

图S2

部分内容注释:

ECM: 细胞外基质, 由细胞分泌到细胞外间质中的大分子物质,构成复杂的网架结构,支持并连接组织结构、调节组织的发生和细胞的生理活动。学者们一致认为恶性肿瘤的侵蚀、转移是一个动态的、连续的过程。肿瘤细胞首先从原发部位脱落,侵入到细胞外基质(extracellular ma-trix,ECM),与基底膜(basement membrane,BM)及细胞间质中一些分子粘附,并激活细胞合成、分泌各种降解酶类,协助肿瘤细胞穿过ECM进入血管,然后在某些因子等的作用下运行并穿过血管壁外渗到继发部位,继续增殖、形成转移灶。总之,脱落、粘附、降解、移动和增生贯穿于恶性肿瘤侵蚀、转移的全过程。

4. 肿瘤特异性SPP1巨噬细胞与CRC进展相关

我们研究了邻近组织和肿瘤组织中骨髓细胞亚型的改变,表明巨噬细胞和中性粒细胞群主要存在于肿瘤组织中,而DC在相邻的正常组织中富集(图4a,b)。重要的是,SPP1巨噬细胞是肿瘤特异性巨噬细胞,占肿瘤样本中骨髓细胞的11.6%,但仅占邻近正常组织中骨髓细胞的0.68%(图4c)。CRC中的SPP1巨噬细胞表达通常与巨噬细胞极化相关的C1QC,MRC1,STAT1和PPARG(补充数据2)标志物。与这些结果一致,当CIBERSORTx推插细胞浸润时,发现肿瘤样品中SPP1巨噬细胞的浸润与TCGA队列中的相邻正常组织相比显着上调。在TCGA和GSE17536 CRC队列中,SPP1巨噬细胞浸润较高的CRC患者表现出较短的PFS(图4e,补充图6c),并且浸润与TCGA CRC队列中的晚期癌症和MSI-H患者相关。基于对骨髓细胞亚群标志物CD14、CD206(由MRC1编码)、CD209和CD13(由ANPEP编码)(图4f)的流式细胞术分析,我们进一步记录到,与非恶性结肠组织相比,SPP1巨噬细胞在CRC中显着增加,而THBS1巨噬细胞变化不显著(图4g).此外,RNA速度预测肿瘤特异性SPP1巨噬细胞可能起源于THBS1巨噬细胞(图4h)。SPP1巨噬细胞表现出更高的表达编码钙和锌结合蛋白的基因,包括S100A10,S100A8和S100A6,以及与细胞外基质相关的基因,如CD44(补充图6g)。此外,SPP1巨噬细胞可能受到IL-17信号通路,HIF-1信号传导和细胞因子 - 细胞因子受体相互作用的调节,而THBS1巨噬细胞能够执行抗原处理和呈递,并调节肠道免疫网络以产生IgA(补充图6h),这意味着SPP1巨噬细胞和THBS1巨噬细胞在TME中执行不同的功能。

为了进一步确定SPP1巨噬细胞的主调节剂,我们进行了pySCENIC分析。结果表明,编码主转录因子的STAT1使巨噬细胞偏向小鼠M1表型,在SPP1巨噬细胞中具有高活性(图 4i–l)。

Fig. 4: Characterization of myeloid cells in normal mucosa and tumor tissue.

在SPP1巨噬细胞中高度表达的基因是那些参与ECM-受体相互作用,PPAR信号通路和糖酵解/糖异生(补充图6i) 的基因。有趣的是,SPP1巨噬细胞也可能受到HIF-1信号通路(补充图6h,i)的调节,这是典型的缺氧诱导途径。这些发现表明,这些信号通路的激活与SPP1巨噬细胞的承诺有关。由于FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞与缺氧诱导的途径密切相关,我们假设存在位于肿瘤缺氧区域的基质细胞介导的网络,该网络连接巨噬细胞和MSC,它们协同工作以加剧CRC微环境。

Fig S3

5. FAP 成纤维细胞和 SPP1 巨噬细胞的高浸润与较差的患者生存率相关

FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞大多在肿瘤组织中富集(图3b和4b),并且在14个结直肠癌数据集的患者中发现MSCs和髓细胞浸润之间的高度相关性(图2b).为了研究这些亚群的浸润状态,我们使用CIBERSORTx来评估14个独立CRC队列中由scRNA-seq鉴定的58个细胞簇的浸润,并进一步计算每个队列中这些细胞簇浸润内的成对Spearman相关性(图5a)。我们发现FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞是所有检查队列中相关性最高的群体(图5a,补充图7)。为了进一步揭示这两种细胞类型之间如此紧密相关的临床意义,我们比较了具有不同水平FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞的患者的PFS。与特征组合组相比,同时具有高FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞的患者表现出最短的PFS,这表明这两种细胞类型可以协同促进肿瘤进展(图5b)。

为了进一步了解诱导FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞的潜在触发因素或下游信号,我们计算了FAP成纤维细胞之间的差异表达基因。高 SPP1 巨噬细胞和高 FAP 成纤维细胞, 低 SPP1 巨噬细胞, 低TCGA-COAD队列中的组,随后进行GSEA分析。在FAP成纤维细胞样品中上调的基因+高 SPP1 巨噬细胞+高显示上皮 - 间充质过渡特征的富集(图5c)。这些样品还显示出高度富集的缺氧基因集(图5c),这与肿瘤的缺氧环境一致。53.此外,TNFα信号传导和IL2/STAT5信号通路在FAP成纤维细胞中也得到了丰富的丰富。+高 SPP1 巨噬细胞+高肿瘤样品(图5c)。这些发现表明,FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞对CRCTME内的不同刺激和信号作出反应。然后,我们通过H评分系统评估了78名CRC患者组织微阵列(TMA)中的蛋白质表达水平,以鉴定FAP和SPP1与相邻正常组织相比在肿瘤组织中特异性增加(图5d,e),并发现在该TMA队列中FAP或SPP1蛋白水平高的患者表现出较短的OS(图5f, 此外,与FAP或SPP1水平较低的患者相比,FAP和SPP1蛋白水平高的患者存活率较差(图5h)。此外,TMA数据集中没有一个患者表现出高水平的SPP1,但FAP较低,这可能是由于我们的样本量相对较小,只有78个人。我们进一步研究了FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞是否紧密定位在CRC组织中。免疫荧光标记表明CRC组织中SPP1阳性和FAP阳性细胞非常接近(图5I,j),这意味着这两个细胞之间存在潜在的串扰。

Fig. 5: High infiltration of FAP+ fibroblasts and SPP1+ macrophages associated with worse patient survival and immunotherapy resistance.

6. 空间转录组学揭示FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞的细胞-细胞相互作用

基于无偏倚聚类和斑点特征,我们将斑点分为10个簇,FAP成纤维细胞/ SPP1巨噬细胞,恶性上皮细胞,上皮细胞,MSCs,纤维化的MT细胞,FAP成纤维细胞,肌成纤维细胞,内皮细胞,免疫细胞和6号患者的未知(图6a-c)。来自scRNA-seq数据(前25个特异性表达的基因)中FAP成纤维细胞或SPP1巨噬细胞特征的每个簇中的评分点突出显示了FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞在同一位置共定位的簇(图6g,h和补充图9g-m)并包裹在恶性上皮细胞周围(图6i)。此外,FAP成纤维细胞或SPP1巨噬细胞的特征评分显示出显着的正相关(图6j,k和补充图9n-o)。大多数FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞在同一位置共定位,10x Genomics Visium平台中的一个斑点可以容纳多达10个细胞,这表明两种细胞类型之间存在物理相互作用。此外,我们发现FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞在四个ST数据集中有助于形成促成形结构的途径中具有高活性的斑点,包括细胞外基质组织,胶原纤维组织和对TGF-β的反应(图6l)。从肿瘤核心中排除T细胞或B细胞(图6m,补充图9p–r)。这些结果表明,促湿性微环境可能受到FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞相互作用的调节,以限制免疫细胞向肿瘤核心的浸润。

Fig. 6: Co-localization of FAP+ fibroblasts and SPP1+ macrophages revealed by spatial transcriptomics.

7. FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞相互作用可能有助于肿瘤微环境的脱皮(细胞重塑分析)

为了进一步确定CRC患者中FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞相互作用的关键介质,我们研究了FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞的细胞 - 细胞通讯机制。为此,我们根据配体- 受体对的表达和下游靶标,用R包“NicheNet”评估了推定的串扰。我们发现FAP成纤维细胞可以通过粘附配体 - 受体对COL1A1 / LAMA1 - ITGB1直接与SPP1巨噬细胞接触(图7a)。此外,FAP成纤维细胞通过表达TGF-β超家族基因TGFB1和INHBA以及TGF-β诱导的ACVRL1,ACVR1或ACVR1B在SPP1巨噬细胞中的表达来增强SPP1巨噬细胞的促炎活性(图7a)。 此外,FAP成纤维细胞通过WNT5A-FZD2和CCL3-CCR5对增强了SPP1巨噬细胞的募集。值得注意的是,FAP成纤维细胞通过RARRES2-CMKLR1与SPP1巨噬细胞相互作用(图7a)。我们进一步测定了RARRES2在MSC簇中的相对表达,并发现该基因在FAP成纤维细胞中的表达水平高于其他MSC簇(图7b)。由RARRES2编码的Chemerin被证明是CRC的独立危险因素,并且能够在DSS诱导的结肠炎模型中影响巨噬细胞极化.此外,编码趋血素受体的CMKLR1在THBS1巨噬细胞和SPP1巨噬细胞中均表现出更高的表达(图7c)。由于RNA“速度”分析表明SPP1巨噬细胞可以与THBS1巨噬细胞区分开来(图4e),FAP成纤维细胞可能起到驱动作用,通过趋血素促进SPP1巨噬细胞分化。此外,我们发现CRC患者血浆中的趋血素水平显着高于健康供体(图7d),这表明化合素可以作为CRC的预测标志物。(该段涉及大量病理, 需更多的背景积累与详细解读)

成纤维细胞是细胞外成分的主要生产者,包括细胞外基质成分,可能有助于形成促成形结构。64.细胞外基质(ECM)相关途径的基因在FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞中高度表达,表明FAP成纤维细胞或SPP1巨噬细胞可能有助于促成形结构的产生(补充图4f和6g)。因此,我们研究了SPP1巨噬细胞是否促进FAP成纤维细胞的ECM重塑能力。NicheNet分析显示,SPP1巨噬细胞表现出较高的TGFB1,IL1B和IL1A配体活性以及相对较高的TGFB1,IL1B和IL1A基因表达(图7e,f)。此外,编码TGFB1的蛋白质与FAP成纤维细胞上由TGFBR3,ACVRL1和TGFBR1编码的受体结合,而由IL1B或IL1A编码的配体与FAP成纤维细胞上由IL1R1或IL1RAP编码的受体相互作用(图7g),导致这些细胞中编码胶原或基质金属肽酶的靶基因的表达(图7h)。这些靶点是促癌反应的重要组成部分,100个预测靶标中有35个编码了ECM途径的成分。包括细胞外生态位纤维成分(例如,胶原蛋白[由COL10A1,COL11A1,COL1A1,COL1A1,COL3A1,COL5A1,COL8A1],纤连蛋白[由FN1编码]和整合素[由ITGA5,ITGB5编码]),重塑蛋白(例如,赖氨酰氧化酶家族[由LOX,LOXL1,LOXL2编码])和基质金属蛋白酶(编码 ADAM17, MMP1, MMP14, MMP2, MMP3, TIMP1, TIMP2, TIMP3) (图7h).我们进一步对KEGG途径和细胞外基质的基因集进行了NicheNet配体活性分析。事实上,靶基因很有可能属于细胞因子-细胞因子受体相互作用、细胞外基质途径、TNF信号通路和TGF-β信号通路(图7i)。我们进一步探索了前三个配体(由TGFB1,IL1A和IL1B编码)和ECM相关靶标之间的信号通路,我们发现了40个下游调节剂,包括HIF1A,AKT1,STAT1和NFKB1,它们参与信号通路连接SPP1巨噬细胞分泌的配体和有助于形成促癌区域的ECM靶基因(图7j)。综上所述,我们的研究结果表明,FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞形成一个相互作用网络,支持彼此的维持和功能。这两种细胞类型可能在ECM的重塑中发挥重要作用,可能促进TME的促成膜增生区域的形成。

Fig. 7: The interaction network between FAP+ fibroblasts and SPP1+ macrophages.

8. FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞的高浸润与免疫治疗耐药性相关

肿瘤免疫微环境一般可分为免疫排除型、发炎型(简称“热”型肿瘤,对免疫疗法反应良好)和CD8 T细胞浸润的免疫荒漠型。因此,我们对FAP成纤维细胞和/或SPP1巨噬细胞不同浸润模式的肿瘤的局部免疫特征感到好奇。有趣的是,CRC肿瘤样本中FAP成纤维细胞高 SPP1 巨噬细胞高组显示非沉默突变和单核苷酸变异(SNV)预测的新抗原发生率相对较高。此外,它们显示出更高的Shannon 熵指数和TCR丰富度,反映了T细胞对新抗原的非有效反应(图8a-d)。在所有CRC亚型中,这种CRC亚型也显示出最低的淋巴细胞浸润(图8e),这表明这种特定类型肿瘤的微环境特征是免疫排斥的,FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞都具有高浸润性。目前的肿瘤免疫疗法主要针对淋巴细胞,因此,减少这类肿瘤的淋巴细胞浸润会抑制免疫疗法的效果。为了验证这一假设,我们使用IMvigor210数据集对接受抗PD-L1治疗的膀胱癌患者的生存时间和FAP或SPP1表达进行了关联分析。FAP或SPP1表达水平高的患者对PD-L1抗体治疗的反应显示OS受损(图8f,g)。此外,FAP和SPP1表达水平高的抗PD-L1治疗患者显示出较短的生存时间(图8h)。重要的是,与 FAP 和 SPP1 均表达水平较低的患者相比,FAP 或 SPP1 水平较高的患者表现出较低的反应(完全缓解 [CR] 和部分反应 [PR]),但进展性疾病 (PD) 更为进行性(PD)(图 8i),这表明富含 FAP 或 SPP1 的患者对抗 PD-L1 治疗的反应明显较差。

Fig. 8: The infiltration of lymphocytes in TME and response to PD-L1 blockade in patients affected by SPP1+ macrophages and FAP+ fibroblasts.

结论

这些发现意味着FAP成纤维细胞和SPP1巨噬细胞有助于ECM重塑和协调,形成一个可塑性的微环境,防止淋巴细胞浸润肿瘤核心,进一步降低PD-L1治疗的疗效(图8j)。我们提出,从机械上讲,FAP成纤维细胞受TWIST1调节,其表达由缺氧诱导;它们还分泌趋血素,趋血素可以进入血管并与THBS1巨噬细胞结合,这可能分化为SPP1巨噬细胞。此外,SPP1巨噬细胞可能通过TGFB1调节FAP成纤维细胞,从而促进MMPs和胶原蛋白的分泌,它们共同促进ECM的重塑(图8j)。生物相互作用机制仍需在今后的工作中加以处理。我们的研究揭示了CRC微环境中免疫和非免疫细胞的详细景观,并强调了识别和开发针对FAP成纤维细胞,SPP1巨噬细胞或参与其串扰的分子的治疗策略以克服免疫抑制并增加肿瘤对免疫疗法的反应的潜在价值。


一些想说的: 感谢文章作者们详细的研究工作; 本篇若有解析不当, 望老师们不吝指正;不论专业背景和理论算法都是一个积累的过程, 让交流分享给我们带来进步; 谢谢

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