癌症相关成纤维细胞 （ CAFs ） 作为肿瘤微环境 （TME） 的核心组分，在癌症进展和治疗反应中发挥关键作用。这类活化的成纤维细胞在表型与功能上展现出高度的可塑性、环境依赖性及异质性。近几年的研究通过单细胞转录组和高维空间蛋白质组学等多组学技术，已经系统地鉴定出多种CAF表型亚群，包括肌成纤维样CAF （myCAFs） 、炎症型CAF （iCAFs） 、抗原呈递型CAF （apCAFs） 以及其他相对罕见的亚型。CAFs在TME中展现出独特的双重调控特性：其促癌亚群通过重塑细胞外基质、促进血管生成、分泌生长因子和细胞因子以及抑制抗肿瘤免疫应答等机制，驱动肿瘤发生、转移和治疗抵抗；而部分CAF亚群则展现出 肿瘤抑制功能。这种功能异质性不仅体现了CAFs在TME中的复杂调控特性，也为靶向治疗策略的开发带来了重要机遇与挑战。尽管CAFs的分子特征已通过单细胞转录组等技术得到系统解析，但它们在TME中的空间组织结构及其与癌细胞、免疫细胞的原位互作网络 仍未被完全阐明。虽然常规单细胞转录组能提供高分辨率的转录组信息，但由于组织解离过程导致关键空间信息的丢失，使得CAFs的空间分布模式及其功能调控机制研究面临重大瓶颈。近年来，空间转录组学技术的突破性进展为这一领域提供了全新的解决方案。以 Xenium、 CosMx、和MERSCOPE为代表的新一代单细胞空间转录组技术平台，实现了细胞/亚细胞分辨率下数百至数千个基因的原位检测，能够构建高精度、多维度的空间基因表达图谱。这些突破性技术克服了传统方法在空间分辨率和多基因检测通量方面的技术瓶颈，为深入解析CAF的空间组织结构及其与癌细胞、免疫细胞构成的多细胞互作网络提供了全新的研究范式。

2025年3月27日，美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心的 王凌华 团队在刊 Cancer Cell 在线发表了题为 Conserved Spatial Subtypes and Cellular Neighborhoods of Cancer-Associated Fibroblasts Revealed by Single-Cell Spatial Multi-Omics 的研究论文。 该研究通过创新性地整合跨平台单细胞空间多组学技术和先进生物信息学分析方法，系统解析了10种癌症类型中超过1400万个细胞的空间转录组特征，首次鉴定出四种具有跨癌种保守性的CAF空间亚型，这一重要发现突破了传统认为CAF亚型具有显著癌种特异性的认知框架。该研究作为迄今规模最大、覆盖最全面，且分辨率最高的泛癌CAF空间分型研究，其成果被同行专家评价为“空间多组学技术应用于肿瘤微环境研究的典范之作”，不仅深化了对肿瘤微环境异质性的理解，更为开发基于空间组学特征的创新性精准靶向治疗与免疫联合治疗策略奠定了重要的理论基础。

研究团队首先整合了来自CosMx与MERSCOPE平台的56万个CAFs数据，这些数据涵盖8种癌症类型的24张大面积肿瘤病理切片。通过基于空间特征的大规模聚类分析，团队系统性鉴定出4类在不同癌种及空间平台中具有保守性和空间特异性的CAF亚型，分别为s1-CAFs、s2-CAFs、s3-CAFs 和 s4-CAFs。随后，研究深入解析了这些CAF亚型的空间分布特征、细胞邻域内的细胞构成与表型特征及细胞互作网络，发现各亚型在空间定位、邻域细胞组成，细胞互作网络及转录特征方面均存在显著差异：s1-CAFs紧密包裹癌细胞并表现出典型myCAF特征；s2-CAFs主要位于肿瘤间质区域，呈现高表达炎症因子的炎症型表型；s3-CAFs聚集于血管与髓系细胞丰富区域，兼具iCAF与apCAF部分特征但具有独特表达谱；s4-CAFs则与T和B细胞共定位于淋巴细胞集聚区或三级淋巴结构中，高表达抗原提呈相关基因与免疫趋化因子，更接近apCAF表型。该研究首次在泛癌背景下系统性描绘了CAF空间分布模式图谱，深化了对癌症中CAF空间异质性和功能多样性的科学认知。

该研究进一步解析了不同CAF空间亚型的细胞邻域特征，揭示了CAF在肿瘤微环境中具有高度环境依赖性的多样化功能。s1-CAF邻域主要富集自身和癌细胞，形成典型的免疫排斥微环境，其邻域内T细胞显著减少，而调节性T细胞和耗竭性CD8⁺ T细胞比例明显升高，这种免疫抑制状态可能源于s1-CAF通过构建致密的物理屏障 （如ECM重塑） 和生化屏障 （如免疫抑制因子分泌） 双重机制，阻碍T细胞和浆细胞向肿瘤核心区的浸润。相比之下，s3-CAF则以巨噬细胞、中性粒细胞等髓系细胞和应激反应细胞为主，这种独特的细胞组成特征可能与其介导的免疫抑制功能和免疫治疗抵抗密切相关。而s4-CAF则特异性地定位于淋巴细胞集聚区或三级淋巴结构中，其邻域内富含CD4⁺ 初始T细胞、滤泡辅助性T细胞、中央记忆型T细胞以及B细胞等免疫活性细胞群体，显示出显著的免疫支持功能。值得注意的是，研究发现s4-CAF通过表达JAG1与B细胞/浆细胞表面的Notch受体相互作用，可能对维持B细胞存活，分化及微组织结构稳定起着关键调控作用。综合而言，该研究首次系统揭示了CAF与肿瘤细胞、免疫细胞及间质细胞之间存在的复杂且高度有序的空间互作网络，这些特异性相互作用深刻塑造了肿瘤免疫微环境的生态特征，为理解肿瘤免疫逃逸机制和开发新型免疫治疗策略提供了重要理论基础。

该研究提出的CAF空间特征提取与聚类框架突破了传统依赖特定转录本或蛋白标志物的CAF分类方法局限，创新性地基于CAF邻域细胞的表型构成及其空间组织模式进行亚型分类，实现了对CAF空间特征的精准解析。该研究展示了来自7大前沿空间组学平台 （包括空间转录组平台Xenium、CosMx、MERSCOPE、Visium和空间蛋白组平台CODEX、IMC、COMET） 的数据，证实所鉴定的CAF亚型在不同技术平台中均表现出优异的稳定性和通用性。这一整体分析框架填补了当前空间多组学分析工具的关键技术空白，不仅为系统性解析肿瘤生态系统提供了新范式，更为空间生物标志物的发现和空间靶向治疗策略的开发奠定了方法学基础。

该研究基于所建立的CAF空间聚类方法，通过整合泛癌数据集，系统揭示了不同肿瘤类型中CAF空间亚型的组成与分布频率存在显著差异。通过对肿瘤区域 （肿瘤核心区/浸润边缘/远端基质） 进行分层分析，进一步发现免疫细胞浸润密度和空间分布与CAF空间亚型密切相关。该研究进一步借助基因覆盖度更高的Xenium 5K平台，对来自卵巢癌、宫颈癌、前列腺癌及黑色素瘤的五个大面积肿瘤切片的空间转录组数据进行分析，深入探讨了CAF亚型与肿瘤细胞状态及T细胞浸润之间的相互关系。研究结果显示，肿瘤细胞的转录状态在空间分布上与特定CAF亚型及T细胞浸润水平呈现显著相关。例如， State 1肿瘤细胞与高比例s1-CAF及低T细胞浸润相关，并伴随免疫逃逸相关基因 （如CD47、NT5E等） 的上调表达。配体-受体分析显示，组织内的State 1肿瘤细胞与s1-CAFs间主要通过THBS1-CD47轴进行通讯，提示其在促进免疫逃逸中可能发挥关键作用。这些结果提示，CAF空间亚型可能通过其特定的空间分布格局调控免疫细胞的浸润与功能，从而深刻影响肿瘤免疫微环境。

最后，作者利用两组基于空间单细胞蛋白组学数据 （包括IMC平台的1,070例非小细胞肺癌的样本和CODEX平台的35例结直肠癌样本） ，分析了不同肿瘤类型及病理分期中CAF空间亚型的组成和比例差异，并发现其与患者预后显著相关。该发现进一步强调了深入理解CAF空间异质性的驱动机制及其在癌症进展和免疫调控中多样化功能性的重要意义。

王凌华博士 现任美国MD安德森癌症中心基因 组医学系终身制副教授，同时担任由诺贝尔奖得主James P. Allison教授创立的 James P. Allison研究所 联合研究员、 肿瘤数据科学研究所 单细胞分析与空间多组学重点领域共同负责人以及 计算生物学实验室 的负责人。 其实验室科研经费充足，长 期面向全球招聘计算生物学、生物信息学、病理信息学、与肿瘤免疫学方向的博士生、博士后、计算生物学及数据科学研究员。

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https://doi.org/10.1016/j.ccell.2025.03.004

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