从细胞清单到空间生态位：PCF和单细胞测序联合能解决什么问题？

单细胞测序和PCF的联合本质上是“细胞发现”和“组织原位观察”的互补。单细胞测序擅长从细胞悬液中解析细胞类型、转录状态和亚群差异适合建立细胞图谱PCF则把这些细胞群重新放回组织切片在蛋白层面观察细胞身份、细胞状态、空间位置和邻近关系。对于肿瘤组织微环境这类高度结构化的研究对象只有知道细胞有哪些还不够研究者还需要理解这些细胞如何在局部组织中组成空间生态系统。近期《Cancer Cell》发表的“Single-cell and spatial profiling identify three response trajectories to pembrolizumab and radiation therapy in triple negative breast cancer”研究围绕TNBC纵向活检样本采用scRNA-seq解析免疫细胞组成又通过PCF(CODEX)空间单细胞蛋白组观察FFPE切片中的细胞空间分布。单细胞测序提供了丰富的细胞状态线索例如B细胞/浆细胞亚群、效应/耗竭样T细胞、Tfh样细胞、树突状细胞和多类巨噬细胞状态。与此同时TCR/BCR信息帮助研究者进一步分析免疫细胞克隆扩增相关特征。PCF或类似空间蛋白组技术的价值是把这些细胞状态变成可在组织中定位的蛋白层观察对象。研究通过PCF(CODEX)标记细胞谱系和功能相关蛋白结合GraphSage识别出12个空间districts并将这些districts与单细胞转录群体进行对应。比如B细胞主导的d4区域与单细胞B细胞群体相呼应T细胞富集区域与效应T细胞相关信号相联系髓系d9区域呈现抗原处理与呈递相关特征。这说明单细胞和PCF联合可以从“细胞比例差异”进一步走向“空间组织方式差异”。在课题设计中这种联合范式尤其适合研究免疫微环境分层、TLS相关空间结构、T细胞功能状态、巨噬细胞/树突状细胞抗原呈递状态、肿瘤-免疫细胞邻近关系以及放疗或免疫治疗相关基础研究中的组织层变化。需要注意的是PCF不是把单细胞结果简单做成一张图而是通过多重抗体Panel和空间算法让单细胞提示的候选细胞群进入组织原位蛋白层分析。因此PCF和单细胞测序联合的意义在于让研究从“细胞清单”走向“空间生态位”。单细胞测序回答有哪些细胞、有哪些转录状态PCF回答这些细胞在组织中处于什么位置、表达哪些蛋白、与哪些细胞形成邻域。二者结合有助于形成更完整的空间单细胞蛋白组研究框架但其定位应是科研分析和机制假设生成不应被表述为临床判断工具。【说明】本文仅为科研技术方法介绍不涉及疾病诊断、治疗建议、疗效预测、用药指导或临床决策。文中提及研究发现均来自学术文献相关分析结果需结合更多实验和研究进一步观察与复核不构成任何医疗意见。【参考文献】Shiao SL, Gouin KH 3rd, Ing N, Ho A, Basho R, Shah A, Mebane RH, Zitser D, Martinez A, Mevises NY, Ben-Cheikh B, Henson R, Mita M, McAndrew P, Karlan S, Giuliano A, Chung A, Amersi F, Dang C, Richardson H, Shon W, Dadmanesh F, Burnison M, Mirhadi A, Zumsteg ZS, Choi R, Davis M, Lee J, Rollins D, Martin C, Khameneh NH, McArthur H, Knott SRV. Single-cell and spatial profiling identify three response trajectories to pembrolizumab and radiation therapy in triple negative breast cancer. Cancer Cell. 2024 Jan 8;42(1):70-84.e8. doi: 10.1016/j.ccell.2023.12.012. PMID: 38194915.