空間多組學+機器學習助力精準預測肝細胞癌復發(fā)
肝細胞癌（HCC）的高復發(fā)率是臨床治療中的重大挑戰(zhàn)，亟需有效的復發(fā)預測和干預策略。新研究通過整合空間轉(zhuǎn)錄組、單細胞轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，揭示了腫瘤侵襲前沿中特定NK細胞亞群在抑制復發(fā)中的核心作用，并利用機器學習構(gòu)建了TIMES復發(fā)預測系統(tǒng)，其預測效能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)預測模型�？臻g多組學技術(shù)為精準解析腫瘤微環(huán)境提供了強大工具，為HCC等腫瘤疾病的個性化治療開辟了新路徑！
一. 研究背景
肝細胞癌（HCC）的高復發(fā)率是患者長期生存的主要障礙，亟需有效的預測和干預策略。腫瘤微環(huán)境（TME）中的免疫細胞，特別是自然殺傷（NK）細胞和T細胞，在抑制復發(fā)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，但其空間分布特征和調(diào)控機制尚不明確。本研究通過整合空間轉(zhuǎn)錄組分析、單細胞RNA測序和機器學習模型，系統(tǒng)解析了HCC免疫微環(huán)境的空間異質(zhì)性，揭示了侵襲前沿特定NK細胞亞群在抑制復發(fā)中的核心作用，并構(gòu)建了基于空間免疫特征的復發(fā)預測系統(tǒng)（TIMES），為HCC的精準診療提供了新視角。
二. 文章詳情
文章題目：Spatial immune scoring system predicts hepatocellular carcinoma recurrence
中文題目：空間免疫評分系統(tǒng)預測肝細胞癌復發(fā)
發(fā)表時間：2025.03
期刊名稱：Nature
影響因子：50.5
技術(shù)平臺：蛋白質(zhì)組+單細胞轉(zhuǎn)錄組+空間轉(zhuǎn)錄組檢測
DOI：10.1038/s41586-025-08668-x
三. 研究結(jié)果
1. NK細胞在侵襲前沿（IF）降低復發(fā)風險
為解析免疫細胞空間分布對HCC復發(fā)的調(diào)控作用，研究團隊通過空間轉(zhuǎn)錄組分析（10x Visium）和多重免疫組化（mlHC）對17例HCC患者組織進行解析，發(fā)現(xiàn)未復發(fā)（non-REC）患者的IF區(qū)域中CD3⁻CD57⁺成熟NK細胞顯著富集（P=4.3×10⁻⁴），且該細胞亞群高浸潤患者的無病生存期（DFS）延長（P=6.6×10⁻³）。這一結(jié)果表明，IF區(qū)域的特定NK細胞亞群是抑制HCC復發(fā)的關(guān)鍵免疫屏障。
Fig1. 空間多組學分析揭示NK細胞分布與肝細胞癌復發(fā)之間的關(guān)聯(lián)2. 空間基因模式預測復發(fā)
基于GeoMx DSP全轉(zhuǎn)錄組圖譜對CD3⁻CD57⁺NK細胞的空間基因表達分析，在8例HCC患者中篩選出241個差異表達基因（DEGs），其中SPON2、ZFP36L2等五個基因在預測復發(fā)中表現(xiàn)最優(yōu)。蛋白質(zhì)組學（LC-MS/MS）驗證了這些基因的蛋白表達差異，而TCGA數(shù)據(jù)庫對比顯示，僅結(jié)合基因的空間分布信息時，其預測復發(fā)的效能顯著提升，突顯空間組學在精準預測中的必要性。
Fig2. 鑒定肝細胞癌復發(fā)預測的基因表達空間分布模式3. TIMES系統(tǒng)分層復發(fā)風險
通過整合XGBoost機器學習模型與61例HCC患者的全切片圖像（WSI）及多區(qū)域標志物數(shù)據(jù)，研究團隊構(gòu)建了TIMES評分系統(tǒng)。該系統(tǒng)在驗證隊列中區(qū)分復發(fā)與未復發(fā)患者的準確率達82.2%（AUC>0.87），且顯著優(yōu)于傳統(tǒng)TNM/BCLC分期，尤其在早期HCC中展現(xiàn)出更高的臨床實用性，為個體化復發(fā)風險評估提供了新工具。
Fig3. 開發(fā)TIMES評分系統(tǒng)用于肝細胞癌復發(fā)風險預測4. SPON2+ NK細胞：高活性與腫瘤浸潤性
在3D腫瘤模型中進行單細胞RNA測序，研究發(fā)現(xiàn)SPON2⁺NK細胞高表達IFNγ、穿孔素等激活標志物（P=1.0×10⁻⁴），并具有更強的腫瘤遷移與殺傷能力。敲低SPON2抑制NK細胞功能，而過表達則顯著增強其浸潤與細胞毒性，證實SPON2是NK細胞抗腫瘤活性的核心調(diào)控因子。
5. SPON2+NK細胞與CD8+T細胞的相互作用
通過空間mIHC定位和體外共培養(yǎng)實驗，研究揭示了SPON2⁺NK細胞與CD8⁺T細胞在腫瘤核心（TC）區(qū)域的緊密空間關(guān)聯(lián)。直接接觸通過IFNγ信號通路顯著提升CD8⁺T細胞的效應分子（如顆粒酶B，P=1.0×10⁻⁴），而阻斷IFNγ后協(xié)同效應消失，表明兩種免疫細胞通過功能性互作協(xié)同抑制腫瘤進展。
Fig4. SPON2+NK細胞被激活并具有向肝細胞癌腫瘤核心遷移的潛力，且靠近更高豐度的IFNγ+CD8+T細胞6.NK細胞中SPON2缺失促進HCC復發(fā)
在Spon2敲除小鼠模型中，NK細胞特異性缺失SPON2導致腫瘤生長加速（P=7.8×10⁻³）及免疫細胞浸潤減少，而過繼轉(zhuǎn)移SPON2⁺NK細胞可逆轉(zhuǎn)此表型（P=3.9×10⁻³）。臨床數(shù)據(jù)分析進一步顯示，TC區(qū)域SPON2⁺NK細胞富集與患者長期生存正相關(guān)（P=9.8×10⁻³），提示靶向SPON2或可成為改善HCC預后的新策略。
Fig5. Spon2敲除對肝細胞癌小鼠模型中NK細胞功能的影響四. 主要結(jié)論
本研究對61名患者的腫瘤侵襲前沿和腫瘤中心進行NK細胞的空間分布分析，發(fā)現(xiàn)其與HCC復發(fā)相關(guān)�；谖宸N生物標志物（SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM和HLA-DRB1）的空間表達模式，研究團隊利用極端梯度提升和逆方差加權(quán)方法開發(fā)了腫瘤免疫微環(huán)境空間（TIMES）評分系統(tǒng)，用于預測HCC復發(fā)風險。TIMES評分在患者風險分層方面優(yōu)于當前標準工具（如TNM和BCLC系統(tǒng)）。我們在來自五個多中心隊列的231名患者中驗證了該模型，實際準確率達到82.2%，特異性為85.7%。這些生物標志物的預測能力源于其空間分布的整體整合，而非單個標志物的表達水平。通過體內(nèi)模型（包括NK細胞特異性Spon2基因敲除小鼠），我們發(fā)現(xiàn)SPON2能夠增強侵襲前沿的IFNγ分泌和NK細胞浸潤。本研究提出的TIMES評分系統(tǒng)是一個公開可用的工具，用于預測HCC復發(fā)風險，并為早期HCC的治療決策提供潛在指導。
參考文獻
Jia, Gengjie et al. “Spatial immune scoring system predicts hepatocellular carcinoma recurrence.” Nature, 10.1038/s41586-025-08668-x. 12 Mar. 2025.
