Nat Commun｜空间单细胞蛋白组解析非小细胞肺癌免疫治疗反应的空间结构和代谢特征

目前大部分非小细胞肺癌（NSCLC）晚期患者对免疫检查点抑制剂（如抗PD-1/PD-L1和抗CTLA-4）存在原发性或获得性耐药。当前生物标志物（如PD-L1表达或肿瘤突变负荷）预测准确性有限，而空间组学技术有望提供更精准的预测模型。近期，《Nature Communications》发表了一项题为“Metabolic characterization of tumor-immune interactions by multiplexed immunofluorescence reveals spatial mechanisms of immunotherapy response in non-small cell lung carcinoma(NSCLC)”的论文。该研究通过PhenoCycler-Fusion(PCF)空间单细胞蛋白组技术（原CODEX）结合深度学习模型，系统分析了NSCLC肿瘤微环境（TME）的空间结构和代谢特征，揭示了免疫检查点抑制剂（ICI）治疗反应的预测因子。

本研究PCF空间单细胞蛋白组检测的抗体列表

研究使用两个独立队列的组织样本，制备了2张组织芯片（TMA）。通过筛选，最终分析了55例晚期NSCLC患者对应的55个芯，所有样本为ICI治疗前活检组织。临床终点包括了无进展生存期（PFS）、总生存期（OS）和RECIST标准最佳总体反应（BOR）。患者按治疗6个月后是否获益（CB6）进行了分组，包括32例受益和23例非受益。PCF空间单细胞蛋白组进行了34种抗体的多重成像检测。这些抗体涵盖了免疫细胞谱系marker、免疫功能状态marker、肿瘤/上皮细胞marker、间质细胞marker和代谢指标。

基于谱系指标 （如CD45、PanCK）和功能指标（如PD-1、Granzyme B）对细胞进行分型。最终分为了14类主要的细胞类型，包括肿瘤细胞、巨噬细胞、T细胞亚群等。功能表型进一步通过代谢指标（如OXPHOS相关酶ATPA5、SDHA）评估，揭示了肿瘤和免疫细胞的代谢状态。研究揭示了肿瘤细胞比例在队列中异质性很高，巨噬细胞和CD4+ T细胞是主要的免疫成分。功能和代谢表型分析揭示了Na/K ATPase+巨噬细胞、CPT1A+内皮细胞在治疗受益组中富集。但是，Granzyme B+巨噬细胞、HK1+肿瘤细胞在非受益组中富集，并且Granzyme B+巨噬细胞与较差PFS显著相关，表明细胞毒性巨噬细胞可能促进耐药。

研究通过细胞邻域（CNs）分析定义了肿瘤区、基质区和交界区，分析了细胞的空间分布特征。基于7条代谢通路的指标表达进行了代谢邻域（MBNs）分析，鉴定了4个代谢活动水平区域（最小、低、中、高），用于量化局部代谢异质性。在肿瘤区内，浆细胞浸润与临床获益正相关，而粒细胞和CD4+ Tregs呈现负相关趋势。在肿瘤和交界区中氧化磷酸化代谢（OXPHOS）富集，RECIST应答组（CR/PR）中的OXPHOS指标表达较低，支持了Warburg效应在侵袭性癌症中的作用。在高的代谢邻域中肿瘤细胞的富集与较差结局相关，而免疫细胞的富集与获益相关，提示淋巴细胞浸润至代谢活跃区有益。

研究通过深度学习提取了空间相互作用特征，包括细胞间邻近性和细胞密度重叠度等特征，共生成1049个空间特征。通过筛选，发现了肿瘤细胞与成纤维细胞邻近及PD-1+ T细胞与肿瘤细胞空间重叠与耐药相关，而ICOS+ Tregs与成纤维细胞相互作用与治疗受益相关。特征重要性分析显示了Granzyme B+巨噬细胞在低代谢区的频率是最高的风险因子。

最后，基于Cox比例风险模型，生成了预后评分。其中43个特征用于构建耐药模型，预测差的PFS，而44个特征构建了应答模型，预测PFS改善。

总结与讨论

这项研究将代谢状态与空间细胞互作结合，确立了NSCLC免疫治疗反应的关键预测因子，突出了代谢背景下的细胞相互作用是耐药的核心。所建模型为临床决策提供了新工具，推动了肿瘤免疫学向精准医疗迈进。

| 参考文献

Monkman J, Kilgallon A, Lawler C, Tubelleza R, Aung TN, Warrell JH et al.Metabolic characterization of tumor-immune interactions by multiplexed immunofluorescence reveals spatial mechanisms of immunotherapy response in non-small cell lung carcinoma (NSCLC) .Nat Commun. 2026;17(1):837.

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