SMI在专病队列中解决的科学问题：单细胞空间转录组揭示卵巢癌免疫逃逸的空间单细胞组织特征及细胞状态调节因子

样本：94名患者的130个HGSC肿瘤

疾病：高级别浆液性输卵管卵巢癌（HGSC）

结果：发现恶性细胞中MTIL恶行程序基因的表达与TIL空间共定位关系，MTIL可以预测TIL的浸润水平，可以预测生存，也可以预测免疫治疗的反应，并且与TIL的预测效果相同，然后通过基因筛选技术，确定了PTPN1和ACTR8基因调控恶性细胞通过抑制CD8+T细胞，来降低NK细胞对肿瘤的杀伤，进而发生免疫逃逸。

主要结果主要结果

1.生成HGSC单细胞空间转录组图谱

研究人员利用CosMx单细胞空间原位技术，结合组织芯片优势，从94例肿瘤的491,792个细胞中检测了960个基因的表达水平，创建了一个单细胞空间转录组图谱。通过对细胞类型进行注释，发现主要由恶性细胞、T细胞、自然杀伤（NK）细胞、B细胞、单核细胞、肥大细胞、成纤维细胞/基质细胞和内皮细胞组成。通过整合HGSC空间数据和六个公开可用的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集，生成了一个统一的HGSC单细胞转录图谱，并进行共嵌入分析，验证了细胞类型的注释和数据一致性。对数据的初步分析揭示了患者之间的异质性肿瘤组织的细胞组成，恶性细胞和成纤维细胞形成了空间上明显不同的区室，这些区室与不同类型的免疫细胞（如T/NK细胞）的浸润情况相关。T/NK细胞倾向于与特定的恶性细胞亚群共定位，较高T/NK细胞丰度的患者具有较高的生存率。

CosMx提供精确的单细胞边界识别和界定，保证后续单细胞空间转录组分析的可信度

同一组织区域H&E、IF和CosMx成像对比

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HGSC肿瘤的单细胞空间转录组图谱揭示肿瘤微环境和免疫细胞浸润模式

2. T细胞状态反映了T细胞肿瘤浸润状态

使用无监督方法对每种免疫细胞类型的转录组进行嵌入和聚类分析，发现位于恶性区室中的免疫细胞在转录上不同于位于其外部的免疫细胞。利用混合效应模型（LMM）分析发现CD8 TIP的高表达与肿瘤浸润状态密切相关，特别是效应性和耗竭性CD8+ T细胞倾向于在恶性细胞附近富集。随后建立了一个以CD8+ T细胞为中心的配体-受体相互作用网络，通过分析恶性区室和基质区室中不同细胞类型之间的配体-受体相互作用。

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免疫细胞状态标志着免疫细胞肿瘤浸润状态


3. 恶性细胞状态标志并预测T/NK细胞浸润

通过绘制恶性区室内T/NK细胞的空间分布图发现，在恶性细胞的转录程序（MTIL程序）中，高表达的基因可以标记浸润性TIL的存在。基因集富集分析发现MTIL程序与染色质重塑、TGF-β反应和干细胞分化相关。MTIL的空间分布表明MTIL表达在T/NK细胞丰度高的区域，并且MTIL表达的恶性细胞根据其周围T/NK细胞的相对丰度进行分层。ROC曲线分析表明MTIL可以在样本、空间框架和单细胞水平上有效预测T/NK细胞的分布。这些结果有助于理解肿瘤免疫逃逸的分子机制。

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恶性细胞转录程序标记并预测T/NK细胞丰度


4. MTIL预测患者存活率和ICB反应

使用多变量Cox比例风险模型分析HGSC患者的总生存率，将MTIL表达水平、T/NK细胞密度、患者年龄、疾病阶段和其他临床变量纳入模型。分析表明，MTIL高表达与较差的总生存率显著相关。Kaplan-Meier曲线显示，MTIL高表达的患者总体生存率较低，表明MTIL可以作为患者预后的独立预测因子。

MTIL表达预测ICB的临床反应


5.肿瘤中MTIL表达和T/NK细胞丰度与CNAs（大量拷贝数改变）的关系

方差分析（ANOVA）发现MTIL的跨患者变异性大于肿瘤内部变异性，即使在排除肿瘤微环境组成的影响后，MTIL的表达仍然是预测整个肿瘤组织核心的TIL水平的有效指标。

6. MTIL程序对癌细胞免疫介导选择压力的功能影响

在单一培养的卵巢癌细胞和两种与细胞毒性T淋巴细胞（CTL）共培养的卵巢癌细胞中进行了高含量CRISPR敲除（KO）筛选，发现MTIL-Up基因与免疫介导选择压力敏感性增加相关，而MTIL-Down基因与癌细胞对免疫介导压力的敏感性降低相关，表现出脱敏效应。

7. MTIL基因及调控因子的敲除对卵巢癌细胞免疫逃逸的影响

设计了74个MTIL基因和调节因子进行高通量CRISPR敲除筛选，发现PTPN1和ACTR8敲除会激活MTIL程序，使恶性细胞对T细胞/NK细胞的细胞毒性更敏感。


8．MTIL抑制因子PTPN1和ACTR8对卵巢癌细胞免疫杀伤的影响

生成PTPN1和ACTR8的敲除TYK-nu卵巢癌细胞系，PTPN1和ACTR8的敲除显著增强了卵巢癌细胞对NK细胞和T细胞介导的细胞死亡的敏感性，但ACTR8的敲除并未影响卵巢癌细胞的生存能力。


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