中國科學技術大學孫成教授、劉連新教授與新加坡科學技術研究局Joe Yeong教授合作研究取得突破性成果。研究者成功構建了基于空間免疫特征的肝癌復發(fā)風險預測平臺——腫瘤免疫微環(huán)境空間（Tumor Immune MicroEnvironment Spatial，簡稱TIMES）評分系統(tǒng)，TIMES系統(tǒng)基于5個生物標志物的空間表達，可高精度預測肝癌復發(fā)風險，準確率達82.2%，特異性達85.7%，優(yōu)于現有的標準工具，為肝癌術后復發(fā)風險分層提供了全新免疫學評估維度。（Nature. 2025年3月12日在線版）

研究者還系統(tǒng)研究了其中一個標志物SPON2在NK細胞中的調控機制，證實SPON2可促進NK細胞向腫瘤的定向遷移和抗腫瘤活性，且能促進CD8⁺T細胞活化，或可作為新的免疫治療靶點。

肝細胞癌目前的預后工具主要依賴腫瘤組織病理學分層，并未充分考慮腫瘤微環(huán)境內的異質性和相互作用。肝細胞癌腫瘤微環(huán)境中，不同區(qū)域免疫細胞組成明顯不同，瘤內免疫細胞空間分布與轉移復發(fā)有關。該研究提出的預測策略正是基于空間免疫特征，并首次在臨床層面實現了免疫微環(huán)境空間架構的定量化評估。

研究者首先構建了大規(guī)模肝癌組織樣本庫，進行了深入的空間免疫學分析。通過高分辨率空間轉錄組和蛋白組技術，系統(tǒng)繪制了肝細胞癌組織中的區(qū)域免疫異質性圖譜。研究者發(fā)現，復發(fā)與非復發(fā)患者的關鍵差異并非免疫細胞總量，而是其在腫瘤組織中的精確分布模式。尤其是在腫瘤侵襲前緣區(qū)域富集自然殺傷細胞（NK細胞）的患者，表現出顯著較低的復發(fā)風險。

研究者對17例肝細胞癌患者組織樣本的76 599個位點進行了空間轉錄組學分析（其中6例患者為復發(fā)病例），并表征了各種免疫細胞的分布。研究者發(fā)現，最顯著的差異是非復發(fā)病例的腫瘤侵襲前沿中NK細胞顯著富集，其中關系最密切的是CD3^-CD57⁺NK細胞。研究者對CD3^-CD57⁺NK細胞差異表達基因進行了檢測，篩選出5個預測復發(fā)精度最高的基因SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIMH和LA-DRB1。

研究者在TCGA數據庫中分析了這5個基因表達，發(fā)現在復發(fā)與非復發(fā)病例中并無顯著差異，提示空間表達信息的重要性。

研究者基于61例肝細胞癌患者多重免疫熒光數據集，應用梯度增強決策樹機器學習算法構建了TIMES評分模型，以5種關鍵免疫因子（SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM和HLA-DRB1）在不同腫瘤區(qū)域的空間分布作為基本指標，量化免疫細胞在腫瘤微環(huán)境中的空間分布特征，預測肝癌復發(fā)風險。

研究者在獨立驗證隊列的231例患者中對TIMES模型進行了驗證，該模型顯示82.2%的準確率和85.7%的特異性，預測性能顯著優(yōu)于現有的預測系統(tǒng)TNM分期和巴塞羅那分期。

研究者對TIMES評分系統(tǒng)所基于的生物標志物進一步進行了機制研究。高維分析確定，SPON2為具有最高預測權重的標志物，其在NK細胞亞群中的表達模式與肝癌預后存在顯著相關性。三維遷移實驗證實，SPON2促進NK細胞向腫瘤細胞的定向遷移和浸潤；細胞毒性實驗表明，SPON2⁺NK細胞具有增強的細胞殺傷活性，并可顯著促進CD8⁺T淋巴細胞的活化和抗腫瘤免疫。研究者通過構建NK細胞特異性敲除SPON2的小鼠模型發(fā)現，SPON2缺失導致IFN-γ分泌減少和NK細胞浸潤障礙，從而加速腫瘤進展。這些結果提示SPON2作為新型免疫治療靶點的潛力，SPON2⁺NK細胞代表一類高度活化的NK亞群，對抑制肝癌復發(fā)有重要作用，靶向增強SPON2⁺NK細胞的遷移與活化可能成為降低肝癌復發(fā)風險的有效治療策略。

該研究首次在臨床層面實現了基于空間免疫特征的肝癌復發(fā)風險預測，證實了免疫細胞空間分布模式較其絕對數量更能準確反映腫瘤免疫狀態(tài)。TIMES評分系統(tǒng)的建立標志著肝細胞癌預后評估領域的重要進展，通過整合空間免疫信息實現了超越傳統(tǒng)臨床因素的風險分層能力。

美國匹茲堡大學免疫治療領域專家Michael T. Lotze教授評論指出，該研究堪稱里程碑研究，研究者提供了令人信服的證據，證實空間免疫構架在肝細胞癌預后評估中具有首要地位。而且，研究者證明了預測能力特定源于空間整合而非單一標志物定量，這一發(fā)現對生物標志物開發(fā)方法具有深遠影響。

據悉，研究團隊目前已開發(fā)了開放訪問的在線網絡平臺（https://sun.times.ustc.edu.cn/），只需上傳肝癌組織的標準免疫組化染色圖像或數據，即可獲得包含TIMES評分和復發(fā)風險預測的綜合報告。據孫成教授介紹，TIMES系統(tǒng)相關的核心算法和模型已獲得專利保護，研究團隊正積極尋求與企業(yè)合作，推動該預測系統(tǒng)的規(guī)范化臨床轉化應用。

 （編譯 張俊熙）