**发表期刊**：Cancer Cell **影响因子**：4.88 **发表时间**：2025年5月 **研究疾病**：泛癌症 **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**：按癌种分组 **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）是影响肿瘤微环境（TME）和治疗反应的多功能细胞群。尽管CAFs被视为潜在的治疗靶点，但针对其的临床干预往往面临挑战，甚至有些措施可能加速癌症进展。虽然单细胞RNA测序（scRNA-seq）已取得进展，但缺乏空间背景信息，这对于理解CAFs表型和功能的空间组织及相互作用机制至关重要。本研究旨在应用多种空间组学技术来解决这一难题。

研究思路

本研究采用CosMx和MERSCOPE技术，对包括非小细胞肺癌（NSCLC）、乳腺癌、结肠癌、前列腺癌、子宫癌、卵巢癌、肝癌和黑色素瘤在内的八种癌症类型的24个组织切片进行了全面的空间转录组分析。通过分析570余万个细胞，确定了四种不同空间组织模式、邻近细胞组成和相互作用特征的CAF亚型，即s1-CAFs、s2-CAFs、s3-CAFs与s4-CAFs。进一步分析揭示了各类CAFs微环境中的主要免疫细胞类型，包括T细胞、巨噬细胞、B细胞和浆细胞的状态与组成，充分证明了s1到s4CAFs的空间异质性。

研究结论

整合MERSCOPE数据集的分析表明，CAFs亚群在不同癌种中具有跨种保守性。量化结果显示，s2-CAFs是最常见的亚型，存在于所有组织切片中，其次为s4-CAFs、s1-CAFs和s3-CAFs。s3-CAF主要在肺癌、肝癌和结肠癌样本中出现，而其他亚型则在所有八类癌症中均有分布。随后，通过利用Visium空间转录组数据，揭示了肿瘤组织内保守的CAF空间亚型。

为深入探讨CAFs亚型如何影响TME，研究者将每张切片分为肿瘤床、肿瘤边缘和肿瘤远端三个区域，分析每个区域内的CAF亚型及T细胞比例，以研究二者的相关性。同时，通过Xenium5K数据集验证CAFs亚型的空间组织模式发现，state1cancer亚群高表达免疫逃逸相关基因，并在s1-CAFs的邻近区域表现出显著丰度，揭示其可能助长肿瘤的免疫逃逸。

此外，研究者还利用COMET技术证实了CAFs的空间异质性，并通过分析35例结肠癌患者的70张TMA及1,070名非小细胞肺癌患者的成像质谱流式(IMC)数据，探索CAF亚型的临床相关性。结果发现，s1-CAFs与较短的生存期相关，而较高比例的s4-CAFs与长生存期显著相关。

研究意义

本研究利用CosMx和MERSCOPE平台对八种癌症类型中的CAFs进行了全面的空间转录组分析，并通过Visium和COMET等自有数据与Xenium、CODEX和IMC等公共数据集进行了验证，证实了这些CAF亚型在不同癌症类型及平台中的一致性，并与特定肿瘤微环境特征及临床相关性相关联。这一大规模的单细胞空间多组学表征研究，为理解CAF的空间异质性及其在肿瘤进展和免疫调节中的角色提供了新的见解。

百奥锐评

1. 本研究整合了多种癌种的空间转录组数据，为深入理解癌症相关成纤维细胞的空间特征提供了宝贵资源。

2. 研究构建了一个强大的计算框架，用于空间模式识别和CAF邻域特征分析，这填补了先进空间多组学平台分析工具的空白。

3. 研究揭示空间CAF亚型与免疫细胞分布可能存在关联，这需要采用更为可靠的方法进行进一步验证。

4. 部分癌种的数据集较少，需通过更多样本进一步验证研究结论。