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中国科学技术大学最新Nature,用机器学习开发基于空间免疫信息的肝癌复发预测系统

AI划重点 · 全文约1886字,阅读需6分钟

1.中国科学技术大学研究团队在Nature发表共同通讯作者论文,成功构建了基于空间免疫特征的肝癌复发风险预测平台。

2.研究发现肝癌复发与非复发患者的关键差异并非免疫细胞总量,而是其在肿瘤组织中的精确分布模式。

3.为此,研究团队构建了肿瘤免疫微环境空间(TIMES)评分系统,实现了对肝细胞癌复发风险的高精度预测。

4.实验证实,SPON2+NK细胞在抑制HCC复发中发挥重要作用,有望成为评估肿瘤免疫治疗响应的重要生物标志物。

5.该研究为获得性免疫细胞空间分布与肿瘤预后建立了直接关联,推动了肝癌预后评估领域的进展。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

自上世纪90年代肿瘤微环境概念提出以来,肿瘤内免疫细胞的数量、类型及功能状态一直被视为评估预后的关键指标。然而,传统免疫细胞定量分析方法忽视了免疫细胞在微环境中的空间分布特征,限制了其预测精度。


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2025年3月12日,中国科学技术大学孙成教授、刘连新教授与新加坡科学技术研究局Joe Yeong教授在Nature发表共同通讯作者论文Spatial Immune Scoring System Predicts Hepatocellular Carcinoma Recurrence,成功构建了基于空间免疫特征的肝细胞癌复发风险预测平台,首次在临床层面实现了免疫微环境空间架构的定量化评估,为肝癌术后复发风险分层提供了全新的免疫学评估维度。


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肝细胞癌 (HCC) 是全球第六大常见恶性肿瘤,术后复发率高达70%。目前临床实践中,HCC预后评估主要依赖肿瘤大小、分化程度等传统组织病理学指标,而缺乏对免疫微环境空间架构的系统评估。为揭示肝癌复发的潜在免疫学机制,中国科大研究团队与合作者建立了大规模肝癌组织样本库,对其进行了深入的空间免疫学分析。

研究者通过高分辨率空间转录组和蛋白组技术,系统绘制了HCC组织中的区域免疫异质性图谱。有趣的是,研究人员发现复发与非复发患者的关键差异并非免疫细胞总量,而是其在肿瘤组织中的精确分布模式。数据分析显示,与复发患者相比,非复发HCC患者的肿瘤侵袭前缘区域 (invasive front) 呈现显著的CD57+ NK细胞富集现象。这一发现超越了传统定量免疫评估方法,强调了免疫细胞空间定位在肿瘤预后中的重要性。

基于上述发现,研究团队构建了肿瘤免疫微环境空间 (Tumor Immune MicroEnvironment Spatial, “TIMES”) 评分系统。该系统基于五个关键生物标志物 (SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM和HLA-DRB1) 的空间表达谱,通过量化免疫细胞在肿瘤微环境中的空间分布特征,实现了对肝细胞癌复发风险的高精度预测。高维分析确定SPON2为具有最高预测权重的标志物,其在NK细胞亚群中的表达模式与HCC预后存在显著相关性。

研究团队基于61名HCC患者的多重免疫荧光数据集,应用梯度增强决策树机器学习算法构建了TIMES评分模型。在独立验证队列中,该系统展现出82.2%的准确率和85.7%的特异性,显著优于现有临床预测模型。

为促进临床应用,研究团队开发了开放访问的在线平台 (https://sun.times.ustc.edu.cn/)。只需上传标准免疫组化染色图像或数据,即可获得包含TIMES评分和复发风险预测的综合报告。值得注意的是,TIMES系统相关的核心算法和模型已获得专利保护,研究团队正积极寻求与企业合作,推动该预测系统的规范化临床转化应用。

SPON2是否仅仅是一个预测标志物,还是在肝癌复发抑制中发挥着功能性作用?为回答这一问题,研究团队展开了系统性功能验证。三维迁移实验证实SPON2促进NK细胞向肿瘤细胞的定向迁移;细胞毒性实验表明SPON2+NK细胞具有增强的细胞杀伤活性,并能显著促进CD8+T淋巴细胞的活化。在NK细胞特异性SPON2敲除小鼠模型中,研究者观察到SPON2缺失导致IFN-γ分泌减少和NK细胞浸润障碍,进而加速肿瘤进展。这些结果证实SPON2+NK细胞代表一类高度活化的NK亚群,在抑制HCC复发中发挥重要作用。

总结起来,这项研究首次在临床层面实现了基于空间免疫特征的肝癌复发风险预测,证实了免疫细胞空间分布模式较其绝对数量更能准确反映肿瘤免疫状态。TIMES评分系统的建立标志着HCC预后评估领域的重要进展,通过整合空间免疫信息实现了超越传统临床因素的风险分层能力。

既往研究表明,NK细胞在多种实体瘤中发挥抗肿瘤作用。基于本研究结果,SPON2+NK细胞亚群及其空间分布特征可能在多种肿瘤的预后评估中具有广泛应用价值。SPON2有望成为评估肿瘤免疫治疗响应的重要生物标志物,而靶向增强SPON2+NK细胞的迁移与活化可能成为降低肝癌复发风险的有效治疗策略。

通过整合全片数字化图像分析与人工智能驱动的空间算法,TIMES系统实现了对肿瘤微环境空间维度的定量表征。这项研究从空间维度解析了肝癌微环境中的区域免疫异质性,为获得性免疫细胞空间分布与肿瘤预后建立了直接关联。此外,传统免疫评估主要关注细胞表型和数量,而该研究的发现大大拓展了人们对于免疫细胞空间组织在肿瘤抑制中作用的理解。

中国科学技术大学孙成教授、刘连新教授与新加坡科学技术研究局Joe Yeong教授为本文共同通讯作者;贾耿介教授 (中国农科院基因组所)、贺培崎博士 (中国科学技术大学) 、戴天力博士生 (中国科学技术大学) 与Denise Goh研究员 (新加坡科学技术研究局) 为本文的共同第一作者。

https://www.nature.com/articles/s41586-025-08668-x 

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