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Nature|中国科学技术大学孙成和刘连新团队发现NK细胞的空间蛋白表达特征预测肝癌复发

Nature|中国科学技术大学孙成和刘连新团队发现NK细胞的空间蛋白表达特征预测肝癌复发

  • 分类:华盈视角
  • 作者:
  • 来源:空单蛋公众号

【概要描述】肝癌预测进入"空间组学时代"——中科大团队开源TIMES系统,高效预测肝癌复发

Nature|中国科学技术大学孙成和刘连新团队发现NK细胞的空间蛋白表达特征预测肝癌复发

【概要描述】肝癌预测进入"空间组学时代"——中科大团队开源TIMES系统,高效预测肝癌复发

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  • 来源:空单蛋公众号
  • 发布时间:2025-03-25 16:28
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肝细胞癌(HCC)术后复发率高达70%,现有预测工具(如TNM和BCLC分期系统)在早期HCC复发预测中仍有不足,可能因未考虑肿瘤微环境(TME)的空间异质性。近日,中国科学技术大学孙成教授、刘连新教授和新加坡科学技术研究局Joe Yeong团队合作在Nature上发表了题为“Spatial immune scoring system predicts hepatocellular carcinoma recurrence”的研究论文。该研究利用空间转录组空间蛋白组多重免疫组化等空间技术发现了自然杀伤细胞(NK细胞)在肿瘤侵袭前沿(IF)和中心(TC)的空间分布与HCC复发相关。

利用机器学习(XGBoost)开发了基于5个生物标志物(SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM、HLA-DRB1)空间蛋白表达的TIMES评分系统。TIMES在5个多中心队列(231例患者)中验证,预测准确率达82.2%,特异性85.7%,显著优于现有分期系统。研究者开发了在线TIME分析工具(https://sun.times.ustc.edu.cn/),可辅助早期HCC的治疗决策。

 

|   01、研究设计

该研究在发现阶段利用了10x Visium空间转录组、多重免疫组化(mIHC)和GeoMX DSP空间转录组发现了NK细胞在肿瘤侵袭前沿(IF)的空间分布与HCC复发相关,鉴定了和复发相关的CD3-CD57+成熟NK细胞亚型的特征基因。利用机器学习筛选和构建了5个生物标志物空间蛋白表达的TIMES评分系统。验证阶段利用mIHC在大队列中评估了TIMES预测HCC复发的能力。功能实验揭示了表达关键标志物的NK细胞亚型的抗肿瘤机制。

|   02、NK细胞在侵袭前沿(IF)的分布与复发相关

17例HCC(6例复发,11例未复发)开展10x Visium空间转录组。无监督聚类联合病理确认将组织分为了癌旁基质(AS)、肿瘤侵袭前沿(IF)和核心区(TC)。基于细胞特征基因表达分析不同区域中NK细胞、T细胞、B细胞和髓系细胞的比例,发现了IF和TC区域的NK细胞在未复发组显著富集。

Visium空间转录组分析结果

QVisium空间转录组捕获的6.5mm x 6.5mm组织大小的数据结果能否代表全组织切片?RNA定义的细胞类型能否与蛋白一致?

研究者在61例(30例复发,31例未复发)全组织切片样本中,开展了mIHC验证。CD16、CD56、CD57以及阴性marker CD3定义的3种NK细胞亚型,都在未复发的IF区域显著富集。但是只有CD3⁻CD57⁺成熟NK细胞在IF的高浸润与更长无病生存期(DFS)具有显著相关性。

mIHC验证结果

Q:发现空间特定区域富集的细胞亚型与复发相关,在这些区域中该细胞亚型高表达的基因是否和复发有关?

|   03、NK细胞的空间基因模式预测复发

8HCC样本进行GeoMx DSP空间转录组分析。在ASIFTC区域圈选CD57高表达的ROI,总共分析了64个ROIs。研究者进行了差异基因筛选,通过DSP发现了241个差异表达基因(DEGs),联合单细胞测序的结果筛选了其中23个在NK细胞高表达的基因,机器学习筛选了其中的5个标志物(SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM、HLA-DRB1)的空间表达模式具有最佳预测性能。

DSP空间转录组分析结果

Q: RNA的空间表达模式是否和蛋白表达一致?

研究者开展了LCM-MS空间蛋白组分析。2例未复发和4例复发的FFPE样本被分析。激光显微切割了总共61个ROIs。复发:6个AS ROIs;9IF ROIs;6个TC ROIs。未复发:5个AS ROIs;21个IF ROIs;14TC ROIs。基于蛋白表达分析的结果证实了未复发的IF和TC区域显著富集NK细胞。潜在生物标志物的表达在蛋白水平也得到了基本一致的结果。

LCM-MS空间蛋白组结果

Q: 空间组学驱动的临床标志物转化选择RNA还是蛋白?

|   04、TIMES评分系统的开发与验证

利用61例mIHC数据进行模型构建。借助全切片成像的优势,独立计算每个tile的表达,基于XGBoost算法整合IF和TC中的5个生物标志物的空间表达数据,生成0-1分值的TIMES评分(高分=高复发风险)。

多队列验证:在231例患者中,TIMES的AUC为0.82,显著优于TNM和BCLC系统,且在血管侵犯、肿瘤大小等亚组中保持预测力。

基于全切片空间蛋白成像的预测模型的构建

Q:如何解释表达这些标志物的细胞亚型与复发的关系?

|   05、SPON2+ NK细胞的抗肿瘤机制

研究者首先借助体外和体内实验分析了SPON2如何调节NK细胞表型和功能。发现了SPON2过表达增强NK细胞向肿瘤迁移。借助scRNA-seq,揭示了SPON2+NK细胞高表达激活标志物(如IFNγ、颗粒酶B),低表达抑制受体(如TIGIT)。

其次scRNA-seq分析了SPON2+NK细胞的通讯关系,发现和CD8+T细胞之间存在显著关联。研究者对28例HCC样本开展了Phenocycler-FusionPCF)空间单细胞蛋白组学。证实了CD8+T细胞在空间上与SPO2+NK细胞的距离更近。体外共培养实验进一步验证了SPON2+NK细胞促进CD8+T细胞活化依赖于直接的细胞-细胞接触

PCF空间单细胞蛋白组结果

|   总结与讨论

这项研究首次整合了空间免疫特征预测HCC复发,弥补现有工具的不足,尤其在早期HCC中潜力显著。揭示了SPON2通过调节NK细胞迁移和细胞毒性影响肿瘤微环境的的新机制。

未复发中SPON2+NK细胞富集在TC区域,激活CD8+T细胞的抗肿瘤活性,而在复发的患者中SPON2+NK细胞富集在AS区域。

| PCF空间单细胞蛋白组学优势

|   相关文献

Jia G, He P, Dai T, Goh D, Wang J, Sun M et al. Spatial immune scoring system predicts hepatocellular carcinoma recurrence.Nature. 2025. Online ahead of print.

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