本研究PCF空间单细胞蛋白组检测的抗体列表

该研究分析了132例NSCLC患者肿瘤组织（94例腺癌/LUAD，32例鳞癌/LUSC）。其中前期数据包含了115例患者组织全切片病理图像的H&E数据和122例的转录组数据。

本研究中PCF空间单细胞蛋白组分析了其中50例患者的肿瘤组织，包括23例术后进展和17例术后非进展。其中22例接受了抗PD-1治疗，包括15例非响应和7例应答者。研究者首先对每例样本进行了多区域的采样，总共构建了包含255个cores的组织芯片。PCF空间单细胞蛋白组检测了33种抗体，总共分析了150多万个细胞，注释了13种细胞类型。相比腺癌，鳞癌有更多的B细胞和单核细胞。但是腺癌中有更多的辅助T细胞、DC细胞和血管内皮细胞。

|   主要结果

1.细胞邻域揭示疾病进展和免疫治疗响应相关的TME特征

为了揭示空间多细胞结构和临床结局的关联性，研究者通过无监督聚类分析了50μm半径的区域单元，注释了8种细胞邻域类型。差异分析发现了Tumor_lymph邻域（富集肿瘤细胞和淋巴细胞）在术后进展患者中显著减少，而巨噬细胞富集的邻域显著增多。Tumor_lymph邻域多的患者无进展生存期显著延长，而巨噬细胞富集邻域多的患者无进展生存期显著缩短。多因素分析揭示了杀伤T细胞（Tc）富集的Tc_enriched邻域是疾病进展的独立风险因素。

研究者还发现了Tc_enriched邻域在免疫治疗响应患者中显著增加。研究者分析了Tc_enriched邻域中Tc细胞的富集程度，构建了富集分值CTL score。对比PD-L1的免疫组化数据，CTL score更能有效预测免疫治疗响应。CTL score高的患者无进展生存期显著延长。

2.细胞互作揭示免疫治疗响应相关的空间机制

由于Tc细胞与临床结局的高度关联性，研究者通过细胞互作和细胞距离分析，重点关注了Tc细胞与其他细胞间的互作关系。结果发现了免疫治疗响应患者中Tc细胞和肿瘤细胞间的互作更强，Tc细胞和DC细胞间的距离更近，CD63-巨噬细胞和Tc细胞的互作频率更高。但是在非应答患者中，Tc细胞主要和成纤维细胞互作，说明了成纤维细胞作为物理屏障阻止了Tc细胞和肿瘤细胞间的互作。

DC细胞作为抗原呈递细胞可以激活Tc细胞，为了解释Tc细胞和DC细胞间互作的原因以及互作导致的微环境的分子变化，研究者基于Tc和DC间的距离长短，分为了短距离互作组（<80μm）和长距离组（>80μm），然后分析了配对的转录组数据。结果发现了短距离互作组中趋化因子CXCL16表达增加，而CXCL8的表达降低。通路富集分析发现了短距离互作组中富集DC迁移、淋巴细胞激活的信号通路，而长距离组富集DNA复制、糖酵解通路被激活。这些结果说明了Tc和DC间的互作主要与趋化因子CXCL16驱动，导致DC激活Tc细胞，而Tc和DC间的空间避让会导致肿瘤细胞增殖和代谢增强。

3.PCF指导病理图像的细胞类型预测

为了转化PCF空间单细胞蛋白组的数据结果，研究者基于PCF细胞类型的定义结果，联合细胞核分割，开发了深度学习算法NucSegAI，准确预测了配对的组织H&E病理图像中的细胞类型。基于单细胞的核形态/纹理/空间拓扑特征，将淋巴细胞分为12种表型。其中关键的表型Lym2与CD8+T细胞和细胞毒性基因（GZMB/EOMES）的表达正相关，在响应者中比例更高，可以高效预测免疫治疗响应。

|   总结与讨论

本研究通过PCF空间单细胞蛋白组揭示了TME中决定免疫治疗响应的关键空间表型，例如空间邻域表型Tumor_lymph和CTL评分可替代PD-L1，更准确预测免疫治疗响应。研究还开发了可临床推广的AI工具，淋巴细胞拓扑表型Lym2可从H&E切片自动化提取，降低检测成本，为NSCLC精准治疗提供了新范式。