CosMx文献分享--肿瘤细胞群落定义肝癌中肿瘤与微环境的共依赖关系

作者，Evil Genius

2月的最后一天了，2026注定也是不好过的一年，咬牙坚持吧。

有一些学员马上毕业找工作，问我生信行业好不好，我个人认为还可以，但是要注意，做生信刚开始去一些大公司，比如诺禾、华大，学习一些比较前沿、先进的经验，周期最低最低都要3年，3年入行，如果不喜欢这个行业，尽早抽身，如果扎根生信，就要不断坚持。

生物信息这个行业迭代很快，大家基本也都看到了，代码这种硬实力是必备的，在这个基础上，还要及时跟进前沿，天天看文献，思路设计、结果解读、参数设置等一系列的要求，所以我希望大家能够坚持下来。

当然还有很多学员进课题组，有编制，无后顾之忧，这就到了做科研的境界了，认真挖掘数据，总会发现一些有价值的内容。

今天我们分享文献

知识积累

空间细胞背景在塑造肿瘤内异质性中至关重要。

引入"村落"概念来定义由肿瘤细胞形成的独特景观，每个村落源于多种肿瘤细胞转录组状态在空间上的协调，并由围绕单个肿瘤细胞的特定局部环境支持，称之为空间动态网络（SDN）。

肿瘤细胞村落与患者预后相关。肿瘤细胞与其微环境之间存在村落特异性的分子共依赖关系，干扰这种关系会导致相应肿瘤细胞村落的失稳。

结果1、原发性肝癌患者肿瘤的单细胞空间特征解析

采用CosMx™ SMI 1000-plex原位成像平台进行单细胞空间转录组分析。

结果2、恶性细胞中的异质性转录组状态

利用非负矩阵分解（NMF）方法，基于单细胞空间数据确定了所有恶性细胞的转录组状态。NMF方法已被成功应用于基于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据定义肿瘤细胞状态。

在所有检测的恶性细胞中鉴定了12种不同的肿瘤细胞状态，包括9种独特的状态：细胞周期、应激反应、免疫反应与迁移、金属硫蛋白、上皮-间充质转化（EMT）、肝细胞样、胆管细胞样、主要组织相容性复合体II类（MHC-II）、干扰素反应，以及3种混合状态：应激/金属硫蛋白、应激/免疫反应与迁移、MHC-II/金属硫蛋白。这些状态基于高表达的基因模块及其功能富集情况进行注释。免疫反应与迁移（CCL20, CXCL5, ICAM1）是恶性细胞中最普遍的细胞状态，突显了肿瘤细胞与免疫细胞之间的相互作用。

非恶性细胞景观

CosMx解析的单细胞空间转录组图谱提供了肝癌中非恶性细胞的详细景观。

肿瘤区域内及区域间的细胞空间分布

主要细胞类型的区域分布趋势：

上皮细胞与T细胞：从非肿瘤区到肿瘤边界和核心，数量显著减少。

髓系细胞与成纤维细胞：从非肿瘤区到肿瘤边界和核心，数量逐渐增加。

恶性/非恶性上皮细胞：从非肿瘤区到肿瘤核心，恶性细胞增多，非恶性上皮细胞减少。

特定细胞亚型的区域富集特征：

肿瘤边界富集：Kupffer细胞、CD8+效应T细胞、肝窦内皮细胞（LSEC）、毛细血管后微静脉内皮细胞、CCL19+ CAF、CXCL12+ CAF。这与正常肝组织中这些细胞的典型定位一致。

肿瘤核心富集：尖端细胞、平滑肌细胞、调节性TAM（reg-TAM）。这提示肿瘤核心可能存在促血管生成和免疫抑制的微环境。

空间自相关性分析（莫兰指数）：

整体为正：所有主要细胞类型在单个肿瘤区域内均存在一定程度的空间自相关（即非随机分布）。

肿瘤内聚集性增强：上皮细胞、髓系细胞、成纤维细胞和内皮细胞在肿瘤区域的聚集性（莫兰指数）高于非肿瘤区域。

免疫细胞分布变化：T细胞和B细胞在肿瘤区域的聚集性低于非肿瘤区域，分布更为分散。这与它们在正常肝组织中围绕门静脉聚集的特征相符。

恶性细胞状态：不同转录状态的恶性细胞在空间上仅表现出非常微弱（莫兰指数低但为正）的聚集性，且边界与核心无显著差异。

结果3、通过定义空间动态网络刻画单个恶性细胞的环境

一个成功演化的肿瘤代表着一个空间上高度组织的生态系统，其中恶性细胞与其局部环境积极互动。这种动态的相互作用持续塑造肿瘤细胞的功能，加剧肿瘤内异质性（ITH）。

通过确定每个恶性细胞周围40微米范围内的邻居细胞组成，来刻画其环境特征。进一步利用Louvain算法，基于所有恶性细胞的环境对其进行了聚类分析。

通过应用20微米、60微米、80微米和100微米的不同半径来测试恶性细胞聚类的稳定性，发现其结果与基于40微米半径得出的结果相似，证明了利用邻域信息划分的恶性细胞聚类具有稳定性.总共确定了14个具有不同环境的恶性细胞聚类（对应于14种环境场景）。根据其组成对不同类型的周围环境进行了注释，并将每种类型指定为恶性细胞周围的空间动态网络（SDN）.

结果4、肿瘤转录组状态与其空间环境相关

为了解空间环境在塑造肿瘤内异质性（ITH）中的作用，分析了肿瘤细胞转录组状态与空间动态网络（SDN）之间的关系。具体而言，采用随机混排策略，对恶性细胞状态在SDN中的富集情况进行了分析。值得注意的是，肿瘤细胞状态呈现出非随机的空间分布，每种状态都优先富集于特定的SDN中。

特定状态与微环境的关联：

EMT样肿瘤细胞：富集于血管化SDN（SDN-T1~T5），与内皮细胞空间距离近。这些SDN中存在IGF2+巨噬细胞和CXCL12+ CAF，提示它们可能通过分泌因子（如IGF2）调节肿瘤细胞的EMT表型。

细胞周期相关肿瘤细胞：富集于肿瘤主导的SDN（SDN-T7~T9），周围免疫和基质细胞稀少，肿瘤细胞密度高。这与EMT样细胞所在环境形成鲜明对比，符合EMT状态增殖能力下降的认知。

干扰素反应相关肿瘤细胞：富集于存在髓系细胞和CD8+ T细胞的SDN（SDN-T10、T2），表达抗病毒标记物（IFIT1、ISG20）。在合并病毒感染的患者中尤为明显，提示可能涉及抗病毒免疫应答。

胆管细胞样及免疫/迁移相关肿瘤细胞：富集于富含成纤维细胞和髓系细胞的SDN（SDN-T11~T13）。

细胞间通讯具有状态特异性：

配体-受体分析显示，不同状态的肿瘤细胞与其微环境之间存在特异的相互作用模式。例如，VEGF介导的通讯主要发生在EMT样肿瘤细胞与其周围环境之间。

肿瘤细胞的转录组状态与其空间微环境密切相关，空间环境在驱动肿瘤内异质性中发挥着潜在的关键作用。

结果5、利用图注意力网络识别肿瘤细胞村落

定义：将不同肿瘤细胞状态在特定微环境（SDN）支持下的空间协调组织定义为“肿瘤细胞村落”。

方法：采用图注意力网络，基于细胞状态、SDN及细胞间距离（40μm）构建关系图，通过聚类分析识别出8个肿瘤细胞村落（V1~V8）。

村落的基本特征：

V1、V2：混合肿瘤细胞状态，伴有血管化环境。

V4、V7：以细胞周期相关肿瘤细胞为主，类似“生发中心”。

V3、V5、V6：富集胆管细胞样、免疫反应/迁移相关肿瘤细胞，周围环绕成纤维细胞和巨噬细胞，代表资源充足的成熟生态系统。

V8：主要与免疫反应和迁移相关。

一致性：同一患者不同区域的村落组成比不同患者之间更相似。

通过差异基因分析找到了各村落特异的替代标记基因，可准确预测村落存在。

村落与预后的关联：

生存分析：富集V3~V8特征的患者总生存期显著差于富集V1、V2的患者（在HCC及混合队列中一致）。

大样本验证：在TCGA、LCI、蒙古队列（674例HCC）的bulk数据中进一步证实了村落特征与临床结局的关联。

分子机制差异：

V1、V2：富集代谢相关通路（如胆汁酸代谢、脂肪酸代谢）。

V3~V8：富集增殖与存活相关通路（如MYC、E2F靶标、G2/M检查点、PI3K/AKT/mTOR、血管生成等），提示更具侵袭性。

虽然V1、V2内皮细胞数量更多，但V3~V8中的内皮细胞高表达肿瘤特异性内皮特征，与血管生成通路富集一致。

炎症相关成纤维细胞丰度在两组间无显著差异。

结果6、与肿瘤细胞村落相关的分子共依赖关系

通过计算空间邻近（40μm内）的肿瘤-非肿瘤细胞基因表达相关性，识别出村落特异性的高相关基因对。这些相关性随距离增加而衰减，具有空间特异性。

功能验证：利用随机森林模型证明，扰乱这些基因对关系（随机混排非肿瘤细胞）会显著降低对肿瘤细胞村落身份的预测准确性，暗示这些分子共依赖对维持村落结构完整性至关重要。

关键分子轴：SPINK1+ 肿瘤细胞 ↔ mCAF

定位：SPINK1相关基因对主要富集于村落6和村落3，其配对基因多为mCAF标志物（如COL1A1）。

验证：通过Visium空间数据、多重免疫荧光（SPINK1与COL1A1共定位）、单细胞配体-受体分析（SPINK1-EGFR轴）及下游通路富集，证实了这种空间共定位和分子互作的生物学真实性。

功能关联：SPINK1+肿瘤细胞富集转移相关通路，而SPINK1-细胞富集代谢通路，提示其可能促进肿瘤侵袭。

治疗启示：研究揭示的村落特异性分子共依赖关系（如SPINK1-mCAF轴）为开发针对肿瘤微环境共依赖关系的新型治疗策略提供了潜在靶点。

最后，来看看方法

CosMx细胞注释

肿瘤细胞转录状态

细胞邻域分析

群落特异基因

空间细胞通讯

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