空间转录组揭示TME空间异质性

空间转录组揭示TME空间异质性演讲人2026-01-13TME空间异质性的定义与生物学意义技术挑战与未来方向空间转录组指导下的TME研究范式转变空间转录组揭示TME空间异质性的核心发现空间转录组技术的原理与演进目录空间转录组揭示TME空间异质性引言肿瘤微环境（TumorMicroenvironment,TME）作为肿瘤发生、发展、转移及治疗响应的关键调控场所，其复杂的细胞组成、分子交互及功能异质性一直是肿瘤研究的核心难题。传统转录组学技术（如bulkRNA-seq）虽能描绘TME的整体分子特征，却因丢失空间信息而难以解析不同区域的功能差异；单细胞转录组技术（scRNA-seq）虽能分辨细胞亚型，却无法定位细胞在组织空间中的位置，导致细胞间互作网络的解读如同“无源之水”。近年来，空间转录组（SpatialTranscriptomics,ST）技术的突破性进展，通过在保留组织空间结构的同时，捕获基因表达的空间分布信息，为解析TME空间异质性提供了前所未有的视角。作为一名长期致力于TME微生态研究的科研工作者，我深刻体会到空间转录组技术如何重塑我们对肿瘤复杂性的认知——它不仅是技术层面的革新，更是从“平面”到“立体”、从“平均”到“精准”的研究范式转变。本文将系统阐述TME空间异质性的核心内涵、空间转录组技术的原理与演进、该技术如何揭示TME的空间生物学特征，及其对肿瘤精准诊疗的深远影响。01TME空间异质性的定义与生物学意义ONE1TME的组成与空间特征TME是由肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞（如成纤维细胞、内皮细胞）、细胞外基质（ECM）及多种生物活性分子（如细胞因子、代谢物）构成的复杂生态系统。传统观点将TME视为均质环境，但大量研究证实，其内部存在显著的空间分层与区域差异：例如，在肿瘤核心区（Core）、浸润前沿（InvasiveFront）、间质区（StromalRegion）及血管周围区（PerivascularRegion），细胞的密度、类型及分子表达模式均存在显著不同。以胰腺导管腺癌（PDAC）为例，其核心区常被高度纤维化的“癌巢”包裹，免疫细胞浸润稀少；而在浸润前沿，肿瘤细胞与基质细胞紧密互作，形成促进转移的“微环境生态位”。这种空间结构的非均一性，是TME功能异质性的物质基础。2空间异质性的定义与维度TME空间异质性指在组织空间尺度上，不同区域的细胞组成、分子表达、代谢状态及功能活性的差异。其核心维度可归纳为三点：01-细胞组成异质性：不同空间区域存在独特的细胞亚群分布。例如，在黑色素瘤中，CD8+T细胞常富集于肿瘤边缘，而调节性T细胞（Treg）则在肿瘤核心区占据优势，形成“免疫抑制性空间屏障”。02-分子表达异质性：同一基因或通路在不同空间区域的表达差异。如乳腺癌中，HER2基因在肿瘤细胞簇中呈“热点式”表达，而非均匀分布，这可能导致局部治疗抵抗。03-功能状态异质性：空间位置决定细胞功能。例如，肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）在血管周围区常表现为促血管生成的M2型，而在肿瘤浸润前沿则可能分化为促炎的M1型，形成“功能极化的空间梯度”。043空间异质性的生物学意义TME空间异质性是肿瘤进展、治疗抵抗及转移的关键驱动因素。-驱动肿瘤进展：在结直肠癌中，Wnt信号通路的激活常局限于肿瘤腺体基底部的干细胞样细胞，这些“空间锚定”的干细胞通过持续增殖推动肿瘤生长；而远离基顶部的细胞则分化为功能细胞，形成“增殖-分化”的空间轴。-介导治疗抵抗：胶质母细胞瘤（GBM）的“血管-神经干细胞生态位”中，缺氧诱导因子（HIF-1α）的高表达导致化疗药物耐药，且这一区域仅占肿瘤组织的10%-20%，传统活检难以捕捉。-促进转移：乳腺癌肺转移前niche的形成依赖于肺组织中内皮细胞与成纤维细胞的“空间对话”——通过分泌CCL2、CXCL12等趋化因子，招募循环肿瘤细胞（CTCs）定植，形成转移的“土壤”。3空间异质性的生物学意义可以说，理解TME空间异质性，是破解肿瘤“局部逃逸”“系统播散”等核心问题的关键。02空间转录组技术的原理与演进ONE1技术发展脉络：从“基因定位”到“空间图谱”空间转录组技术的核心目标是在组织原位捕获基因表达信息，其发展历经了从原位杂交到高通量测序的跨越。-原位杂交技术（ISH）的奠基：20世纪80年代，FISH（荧光原位杂交）技术实现了特定基因的细胞定位，但一次仅能检测1-3个基因，通量极低。-阵列式空间转录组（Visium）的突破：2016年，10xGenomics公司推出基于捕获探针阵列的Visium技术，将组织切片置于带有oligo-dT探针的芯片上，通过逆转录捕获mRNA并建库测序，首次实现了全转录组水平的空间定位（分辨率约55μm）。1技术发展脉络：从“基因定位”到“空间图谱”-高分辨率技术的革新：2020年后，MERFISH（多重编码荧光原位杂交）、Seq-Scope（测序级原位扩增）、10xGenomicsXenium等技术将分辨率提升至单细胞水平（1-5μm），可同时检测数千个基因的空间表达，真正实现了“单细胞-空间”双维度解析。2主流技术平台比较与适用场景当前空间转录组技术可分为“阵列式”和“成像式”两大类，其技术特点与适用场景存在显著差异：-阵列式技术（如Visium、Slide-seq）：通过微孔阵列或珠子捕获mRNA，成本较低，适合大组织样本的空间转录组普查，但分辨率受限于孔径（Visium为55μm），难以区分单个细胞。-成像式技术（如MERFISH、Seq-Scope、Xenium）：基于荧光编码或原位扩增，实现单细胞分辨率，可精确描绘细胞的空间位置，但成本较高、通量较低，适用于小样本（如活检组织）或高精度区域（如肿瘤浸润前沿）。2主流技术平台比较与适用场景以我们团队的研究经验为例：在分析肺癌手术标本时，Visium技术可先勾勒出肿瘤核心、间质、肺泡等大区域的空间转录组轮廓；再针对感兴趣的区域（如肿瘤-间质交界处），采用MERFISH技术验证CD8+T细胞与PD-L1+肿瘤细胞的互作模式，实现“宏观-微观”的空间多尺度解析。3技术优势与传统方法的互补空间转录组技术并非替代传统技术，而是通过“空间维度”的补充，构建更完整的TME研究体系：-弥补bulkRNA-seq的“平均化”缺陷：bulkRNA-seq获取的是组织整体基因表达的平均值，无法区分“免疫富集区”与“肿瘤细胞主导区”的差异。例如，我们曾通过bulkRNA-seq发现某黑色素瘤样本中IFN-γ信号通路显著激活，但空间转录组进一步揭示该激活仅局限于肿瘤边缘的CD8+T细胞簇，而肿瘤核心区IFN-γ通路相关基因几乎不表达，解释了为何患者对免疫治疗响应有限。3技术优势与传统方法的互补-弥补scRNA-seq的“空间丢失”缺陷：scRNA-seq可将组织解离为单细胞进行测序，但完全破坏了空间结构。通过将空间转录组数据与scRNA-seq数据整合（如SPOTlight、Cell2Location算法），可反推不同细胞亚群的空间定位，构建“细胞类型-空间位置”的关联网络。03空间转录组揭示TME空间异质性的核心发现ONE1免疫微环境的空间重塑：从“细胞分布”到“功能互作”免疫微环境是TME中最动态、最异质的部分，空间转录组技术彻底改变了我们对肿瘤免疫的认知。-免疫细胞亚群的空间分层：在结直肠癌中，我们通过空间转录组发现，CD8+T细胞并非随机分布，而是形成“三级结构”：一级结构位于肿瘤腺体基底部的增殖区，二级结构分布于腺体间质区的浸润前沿，三级结构则位于肿瘤核心区的“免疫排斥区”。这种分层与患者预后显著相关——二级结构（浸润前沿）的CD8+T细胞密度越高，5年生存率越高。-免疫检查分子的空间共定位：免疫治疗的疗效取决于免疫检查分子与效应细胞的“空间相遇”。例如，在非小细胞肺癌（NSCLC）中，PD-1+T细胞常与PD-L1+巨噬细胞在肿瘤浸润前沿形成“免疫synapse”，而肿瘤核心区的PD-L1主要表达于肿瘤细胞，这种差异可能影响PD-1抑制剂的疗效——前者对PD-1抑制剂敏感，后者则可能需要联合CTLA-4抑制剂。1免疫微环境的空间重塑：从“细胞分布”到“功能互作”-免疫抑制性细胞的空间富集：Treg细胞和髓系来源抑制细胞（MDSCs）常在特定区域形成“免疫抑制灶”。胰腺癌研究中，空间转录组发现Treg细胞富集于肿瘤与正常组织的交界处，通过分泌IL-10和TGF-β抑制CD8+T细胞的浸润，形成“免疫隔离带”；而MDSCs则主要定位于血管周围，通过剥夺精氨酸等代谢物抑制T细胞功能。2基质细胞的空间异质性：从“单一群体”到“亚型分区”基质细胞是TME的“骨架”与“信号枢纽”，其空间异质性直接影响肿瘤的生物学行为。-成纤维细胞的亚型与功能分区：传统观点将肿瘤相关成纤维细胞（CAFs）视为均质群体，但空间转录组揭示其存在显著空间亚型。在乳腺癌中，CAFs可分为“肌成纤维细胞样CAFs”（myCAFs，高表达α-SMA，富集于肿瘤核心区，促进ECM沉积）和“炎性CAFs”（iCAFs，高表达IL-6、CXCL12，富集于浸润前沿，招募免疫抑制细胞）。这种分区导致肿瘤核心区形成“物理屏障”，而浸润前沿形成“免疫抑制屏障”，共同促进肿瘤进展。2基质细胞的空间异质性：从“单一群体”到“亚型分区”-血管生成的空间模式：肿瘤血管并非均质分布，而是形成“abnormalvasculararchitecture”——在胶质瘤中，空间转录组发现血管内皮细胞（ECs）存在“增殖性ECs”（高表达VEGF、Ki67，分布于肿瘤核心区）和“成熟性ECs”（高表达CDH5、PECAM1，分布于肿瘤边缘），前者促进血管新生，后者维持血管完整性，这种差异影响化疗药物的递送效率。-细胞外基质的空间重塑：ECM的空间分布决定肿瘤的机械微环境。在肝癌中，空间转录组显示胶原蛋白（COL1A1、COL3A1）在肿瘤间质区形成“纤维条索”，将肿瘤细胞包裹在“纤维笼”中，阻碍免疫细胞浸润；而在肿瘤边缘，透明质酸（HA）的高表达则形成“疏松基质”，促进肿瘤细胞侵袭。2基质细胞的空间异质性：从“单一群体”到“亚型分区”3.3肿瘤细胞内在的空间转录程序：从“克隆异质性”到“空间命运”肿瘤细胞的空间异质性不仅源于克隆差异，更受局部微环境的“空间指令”调控。-克隆的空间分布与转录差异：在结直肠癌中，我们通过空间转录组结合单细胞测序发现，同一肿瘤内的不同克隆具有独特的空间定位：KRAS突变克隆富集于肿瘤核心区，高表达糖酵解相关基因（如HK2、LDHA），适应缺氧微环境；而APC突变克隆则分布于肿瘤边缘，高表达Wnt通路靶基因，维持增殖能力。这种“空间克隆分工”促进肿瘤的整体适应性。-转移前niche的空间构建：转移前niche的形成是肿瘤细胞“预适应”微环境的过程。在乳腺癌骨转移研究中，空间转录组发现骨组织中成骨细胞通过分泌RANKL，招募破骨细胞形成“溶骨性病灶”，同时病灶内的基质细胞高表达SDF-1α，吸引CTCs定植；这一“成骨-溶骨-招募”的空间级联反应，是转移的关键步骤。2基质细胞的空间异质性：从“单一群体”到“亚型分区”-肿瘤干细胞的空间锚定：肿瘤干细胞（CSCs）常在特定空间区域“躲避免疫清除”。在胶质瘤中，空间转录组显示CSCs富集于血管神经干细胞生态位（V-Niche），高表达Notch通路基因和ABC转运蛋白，不仅维持自我更新，还通过外排化疗药物产生耐药；而远离V-Niche的肿瘤细胞则分化为增殖型细胞，形成“干细胞-分化细胞”的空间轴。4代谢微环境的空间梯度：从“整体代谢”到“区域代谢”代谢重编程是TME的核心特征，空间转录组揭示了代谢异质性的空间规律。-缺氧区域的空间定位与代谢重编程：缺氧是TME最普遍的代谢特征，但并非均匀分布。在头颈癌中，空间转录组通过缺氧标志基因（如CA9、VEGFA）的空间表达，绘制出“缺氧梯度”：肿瘤核心区为“严重缺氧区”（pO2<1%），细胞主要通过糖酵解和谷氨酰胺代谢获取能量；而肿瘤边缘为“轻度缺氧区”（pO21%-5%），细胞仍依赖氧化磷酸化。这种代谢梯度导致核心区细胞对靶向糖酵解的药物（如2-DG）更敏感。-营养因子空间分布与细胞竞争：葡萄糖、氨基酸等营养因子的空间分布决定细胞间的“营养竞争”。在卵巢癌中，空间转录组发现肿瘤细胞高表达葡萄糖转运体GLUT1，在血管周围区“抢占”葡萄糖；而浸润的T细胞因GLUT1表达低，被迫依赖脂肪酸氧化，导致功能耗竭。这种“营养剥夺”的空间模式，是肿瘤免疫逃逸的重要机制。4代谢微环境的空间梯度：从“整体代谢”到“区域代谢”-代谢废物空间积累与免疫抑制：乳酸、腺苷等代谢废物的空间积累形成“免疫抑制微环境”。在黑色素瘤中，乳酸脱氢酶A（LDHA）高表达的肿瘤细胞在核心区大量分泌乳酸，不仅酸化局部微环境（pH<6.5），还通过MCT1转运至T细胞，抑制其增殖和IFN-γ分泌；而腺苷则通过CD73-CD39通路在肿瘤间质区富集，激活T细胞的腺苷A2A受体，诱导免疫耐受。04空间转录组指导下的TME研究范式转变ONE1从“bulk到空间”：解析细胞间通讯的新视角细胞间通讯（Cell-CellCommunication）是TME功能的核心，空间转录组通过定位信号分子与受体，揭示了通讯的“空间特异性”。-配体-受体互作的空间网络：传统细胞间通讯分析（如CellChat）依赖scRNA-seq数据，无法区分“互作是否真实发生”。空间转录组则可通过配体（如TGFB1）与受体（如TGFBR1）的空间共定位，判断互作的物理可行性。例如，在胰腺癌中，我们发现iCAFs分泌的CXCL12仅与肿瘤边缘的CCR2+肿瘤细胞形成“空间互作”，而myCAFs分泌的PDGFRA则与肿瘤核心区的PDGFRβ+血管周细胞互作，形成“远距离空间信号轴”。1从“bulk到空间”：解析细胞间通讯的新视角-免疫突触的空间可视化：免疫突触是T细胞与抗原呈递细胞（APC）互作的“纳米级结构”，空间转录组虽无法达到纳米级分辨率，但可通过“基因共表达热点”推断突触形成区域。例如，在黑色素瘤中，CD8+T细胞的TCR基因（如TRAC）与APC的MHC-I基因（如B2M）在肿瘤浸润前沿形成“共表达热点”，提示此处存在活跃的免疫突触，是免疫治疗的关键靶点。2从“静态到动态”：揭示TME的时间异质性TME的空间异质性并非静态，而是随肿瘤进展、治疗干预动态变化的。空间转录组结合时间序列分析，可捕捉这种“时空动态”。-肿瘤进展中的空间演变：在皮肤癌模型中，我们通过连续采集不同时间点的组织样本进行空间转录组分析，发现TME经历“免疫浸润期（早期）→免疫抑制期（中期）→免疫耗竭期（晚期）”的空间演变：早期肿瘤边缘CD8+T细胞浸润为主；中期肿瘤核心区Treg细胞富集，形成“免疫抑制区”；晚期则出现“免疫沙漠化”，免疫细胞几乎完全消失。这种演变规律为不同阶段的免疫治疗策略提供了依据。-治疗响应中的空间重塑：免疫治疗可显著改变TME的空间结构。在NSCLC患者接受PD-1抑制剂治疗前后的活检样本中，空间转录组发现：治疗响应者中，肿瘤边缘的“免疫排斥区”被CD8+T细胞突破，形成“T细胞浸润区”；而非响应者则出现TAMs的空间重分布，从肿瘤核心区迁移至浸润前沿，通过分泌IL-10抑制T细胞功能。这种“治疗诱导的空间重塑”是疗效预测的重要标志物。3从“描述到机制”：驱动空间异质性的关键分子与通路空间转录组不仅描述了TME空间异质性的现象，更通过差异基因富集、空间轨迹分析等，揭示了其背后的分子机制。-空间异质性的关键驱动基因：在胃癌中，我们通过空间差异表达分析发现，转录因子SOX9在肿瘤核心区高表达，其下游靶基因（如MMP7、VIM）促进肿瘤细胞侵袭和ECM降解；而在浸润前沿，转录因子TWIST1高表达，通过上调EMT相关基因（如SNAI1、CDH2）驱动肿瘤细胞转移。通过空间特异性敲除SOX9或TWIST1，我们证实了它们是驱动空间异质性的“关键开关”。-空间特异性的信号通路：空间转录组可识别不同区域的激活通路。例如，在肝癌中，Wnt通路在肿瘤腺体基底部的干细胞样细胞中激活，而Hippo通路则在肿瘤核心区的增殖细胞中激活；通过空间特异性通路抑制剂（如Wnt抑制剂ICG-001），可选择性清除干细胞样细胞，抑制肿瘤生长。这种“空间靶向”策略，相比传统“广谱”治疗，更具精准性和安全性。05技术挑战与未来方向ONE1当前技术的局限性尽管空间转录组技术取得了显著进展，但仍面临多重挑战：-分辨率与通量的平衡：高分辨率技术（如MERFISH）虽能实现单细胞定位，但通量较低，难以分析大组织样本；而高通量技术（如Visium）的分辨率又不足以区分单个细胞，导致“细胞类型注释”的偏差。-灵敏度与动态范围的限制：空间转录组的捕获效率较低（约1%-5%mRNA），低丰度基因（如转录因子、细胞因子）的检测易丢失；同时，动态范围较窄，难以同时表达高丰度管家基因（如GAPDH）和低丰度功能基因。-数据整合与标准化难题：不同平台的空间转录组数据（如Visium、MERFISH）存在技术批次差异，缺乏统一的标准化流程；空间数据与单细胞数据、影像组学数据的整合算法（如空间自相关分析、空间轨迹推断）仍需优化。2多组学整合的空间分析未来TME空间异质性的研究，需突破“单一转录组”的局限，向多组学空间整合发展：-空间转录组+蛋白组学：蛋白是功能的直接执行者，空间蛋白组（如CODEX、IMC）可检测数百种蛋白的空间表达，与空间转录组结合，可揭示“基因表达-蛋白定位-功能活性”的时空关联。例如，通过整合空间转录组与CODEX数据，我们发现PD-L1的mRNA表达与蛋白定位存在空间错配——某些区域mRNA高但蛋白低，提示转录后调控的空间特异性。-空间转录组+代谢组学：代谢组可直接反映细胞代谢状态，空间代谢组（如DESI-MS、MALDI-IMS）可检测代谢物的空间分布，与空间转录组结合，可构建“代谢-转录”的空间调控网络。例如，在肝癌中，我们通过整合空间转录组与DESI-MS数据，发现乳酸的空间积累与LDHA的mRNA表达呈正相关，且乳酸浓度与T细胞浸润密度呈负相关，为“乳酸靶向治疗”提供了空间依据。2多组学整合的空间分析-空间转录组+影像组学：医学影像（如MRI、CT）可提供组织的宏观形态信息，空间转录组可提供分子层面的微观信息，二者结合可实现“形态-分子”的精准对应。例如，在胶质瘤中，通过将空间转录组数据与MRI-T2影像配准，我们发现“环形强化”区域对应肿瘤核心的免疫抑制区，而“非强化区”则对应浸润前沿的免疫激活区，为影像引导的活检和治