撰文 | 十一月
责编 | 兮
肿瘤微环境 (Tumor microenvironment, TME) 是一个由肿瘤细胞、浸润性免疫细胞、基质细胞和各种非细胞成分交织而成的复杂生态系统（图1）。针对肿瘤微环境中不同细胞和不同表型以及这些成分内部以及之间相互作用的研究，可能会有助于揭开肿瘤对于免疫治疗的不同反应。然而，目前关于肿瘤微环境中的异质性以及相互作用的高分辨率表征仍然非常缺乏。
图1 肿瘤微环境的组成
近日，美国基因泰克公司Dr. Yulei Wang（王宇磊）研究组发文题为Single-cell dissection of cellular components and interactions shaping the tumor immune phenotypes in ovarian cancer，揭开了不同免疫类型的卵巢癌微环境中的单细胞分辨率细胞组成与相互作用图谱。
为了更好地获取免疫浸润的空间分布特征以及细胞组成数量，科学家们引入了肿瘤免疫连续体（Tumor immunity continuum）的概念【1,2】。在肿瘤连续体概念中，根据T细胞在肿瘤微环境中的空间分布可以分为三种不同的肿瘤免疫类型，包括T细胞浸润型、T细胞排除型以及T细胞沙漠型。T细胞浸润型指的是T细胞浸润在肿瘤上皮的肿瘤；T细胞排除型指的是浸润性T细胞聚集在肿瘤间质而不是肿瘤上皮的肿瘤类型；沙漠型肿瘤微环境指的是T细胞要么以极低的数量存在、要么完全缺失的肿瘤免疫类型。不同肿瘤免疫类型对于不同的肿瘤治疗方案以及预后反应、无进展生存期等具有不同的响应。因此，对肿瘤的免疫类型进行定义可以协助肿瘤的治疗方案的制定和优化。但是一直以来，大多数的单细胞RNA-seq的研究都集中于T细胞浸润型的肿瘤，为此，作者们希望系统性地对于三种不同肿瘤免疫类型的单细胞转录谱进行解析（图2）。
图2 三种不同的肿瘤免疫类型单细胞RNA-seq图谱的获取流程
为了对卵巢癌肿瘤免疫连续体的景观进行剖析，作者们对42例卵巢癌患者的肿瘤样本进行了RNA-seq和T细胞的免疫组化分析（图2）。利用RNA-seq数据可以通过先前开发的卵巢癌特异性转录分类器【3】对每个肿瘤的T细胞免疫类型进行分类。在分类完毕后，作者们针对三种不同的T细胞肿瘤免疫类型选择了15个卵巢肿瘤，通过单细胞RNA-seq技术进一步表征与三种免疫类型相关的细胞组成。通过流式细胞分选，作者们可以从每个肿瘤样本中分离出来肿瘤细胞、基质细胞以及免疫细胞。总的来说，作者们对44个文库进行了测序，共得到40,539个肿瘤细胞、35296个基质细胞、15,049个免疫细胞和2,334个基质/免疫细胞的单细胞RNA-seq图谱。
为了进一步探究肿瘤内在特征与免疫细胞浸润模式之间的关系，作者们对不同类型的肿瘤免疫类型卵巢肿瘤的表达模式进行分析。作者们发现，在沙漠型肿瘤微环境中，参与上皮-间充质转化和血管生成的基因显著富集。在排除性和浸润性肿瘤中干扰素反应通路中的相关基因的表达显著富集，而且也会富集与氧化磷酸化相关基因的表达。该结果说明，肿瘤的内在基因表达特征与不同的肿瘤类型存在相关性。
为了揭开每种肿瘤类型中肿瘤微环境的组成，作者们对其中包含的每种细胞类型进行了解析。由此，作者们揭开了不同肿瘤免疫类型中包含的CD8+的T细胞状态，并对不同肿瘤免疫类型与T细胞状态之间的相关性进行探究。作者们发现，功能失调前CD8+ GZMK T细胞会在排除型的肿瘤中显著富集，这可能可以作为判断排除型肿瘤的重要标记。而且，作者们发现不同的成纤维细胞比如IL1驱动的成纤维细胞（IL1-driven fibroblast，iCAF）以及TGFβ驱动的成纤维细胞（TGFβ-driven fibroblast，myCAF） 也会对T细胞浸型以及排除型的肿瘤有一定的贡献。另外，作者们还发现FCN1单核细胞和未成熟的MARCO巨噬细胞在沙漠肿瘤中富集。这些更详细的分析比先前的研究中局限于对CD8+ T细胞含量的分析能够提供更多的关于患者预后的信息 (图3)。
图3 三种不同的肿瘤免疫类型的卵巢肿瘤的特征
重要的是，王宇磊团队也对复杂的趋化因子受体与配体间的相互作用与不同的肿瘤免疫类型的浸润的潜在机制记性描述，例如肿瘤细胞- T细胞通过CXC16-CXCR6轴的交叉会话、基质免疫细胞通过CXCL12/14-CXCR4信号相互作用以及TAM样巨噬细胞与T细胞通过CXCR3-CXCL9/10/11信号进行相互作用（图4）。
图4 三种肿瘤免疫表型的肿瘤微环境中跨区室趋化因子配体-受体相互作用的模型
总的来说，该工作建立了肿瘤细胞、免疫细胞以及微环境中的交叉会话促进形成不同的肿瘤免疫类型，而对于肿瘤更详尽的免疫类型的分析可以为患者的治疗方案的确立以及预后的观测提供更加具体的方案。同时，该工作也从单细胞水平建立了对于T细胞浸润型、排除型以及沙漠型的肿瘤更深层的认识以及更细致的表达景观。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.ccell.2021.04.004
参考文献
1 Hegde, P. S., Karanikas, V. & Evers, S. The Where, the When, and the How of Immune Monitoring for Cancer Immunotherapies in the Era of Checkpoint Inhibition. Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research 22, 1865-1874, doi:10.1158/1078-0432.Ccr-15-1507 (2016).
2 Hegde, P. S. & Chen, D. S. Top 10 Challenges in Cancer Immunotherapy.Immunity 52, 17-35, doi:10.1016/j.immuni.2019.12.011 (2020).
3 Desbois, M. et al. Integrated digital pathology and transcriptome analysis identifies molecular mediators of T-cell exclusion in ovarian cancer. Nature communications 11, 5583, doi:10.1038/s41467-020-19408-2 (2020).