Cancer Communications
肿瘤相关基质细胞的时空异质性：重编程可塑性以解锁精准癌症免疫治疗

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该综述系统阐述了肿瘤相关基质细胞在时空维度上的异质性及其对免疫微环境的调控作用，提出靶向基质细胞可塑性以增强免疫治疗的新策略，具有重要的转化医学价值。

 

文献概述

本文《肿瘤相关基质细胞的时空异质性：重编程可塑性以解锁精准癌症免疫治疗》，发表于《Cancer Communications》杂志，回顾并总结了肿瘤相关基质细胞（TASCs）在肿瘤微环境中的动态异质性，重点探讨其在空间分布和时间演变上的功能可塑性。文章系统分析了TASCs的分子特征、代谢重编程、与免疫细胞的相互作用及其在肿瘤进展和治疗抵抗中的作用。同时，作者强调了单细胞组学和空间转录组技术在解析TASCs异质性中的关键作用，并提出靶向基质细胞可塑性以逆转免疫逃逸、增强免疫治疗响应的创新策略。整段通顺、有逻辑，结尾用中文句号，段落结尾使用

背景知识

肿瘤微环境（TME）是肿瘤生长、侵袭和治疗抵抗的核心驱动因素，其中肿瘤相关基质细胞（TASCs）作为TME的主要非免疫基质成分，包括癌症相关成纤维细胞（CAFs）、肿瘤相关内皮细胞（TECs）、周细胞（CAPs）、脂肪细胞（CAAs）和间充质干细胞（CA-MSCs），在肿瘤发生发展中发挥双重作用。近年来，单细胞测序和空间组学技术揭示了TASCs的高度异质性，不同亚型在不同肿瘤区域和疾病阶段表现出功能差异，影响免疫浸润、血管生成和细胞外基质（ECM）重塑。然而，TASCs的时空动态变化及其调控机制尚未完全解析，尤其在免疫治疗背景下，如何靶向这些可塑性细胞以解除免疫抑制仍面临挑战。本研究聚焦TASCs的时空异质性，旨在建立基质细胞重编程与免疫治疗响应之间的联系，为开发新型精准免疫治疗策略提供理论依据。段落结尾使用

 

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研究方法与实验

作者通过整合大量已发表的单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组（ST）数据，系统分析了多种肿瘤类型中TASCs的分子特征和空间分布。利用CellChat工具预测细胞间通讯网络，结合轨迹分析和RNA velocity方法，揭示TASCs在肿瘤进展过程中的动态演变。此外，作者综述了CAFs、TECs等基质细胞亚群的标志物、功能异质性及其在代谢重编程、EMT、血管生成和免疫调节中的作用。通过整合多组学数据，提出TASCs的时空异质性是其功能多样性的基础，并探讨了靶向基质可塑性的潜在治疗策略。

关键结论与观点

• 肿瘤相关基质细胞（TASCs）在时间和空间维度上表现出显著异质性，其功能随肿瘤进展动态演变，影响免疫微环境和治疗响应
• CAFs可分为myCAF、iCAF、vCAF、apCAF和lpCAF等亚型，各具独特分子特征和空间定位，分别参与ECM重塑、炎症反应、血管生成、抗原呈递和代谢支持
• 空间转录组技术揭示CAFs存在S1–S4空间亚型，分别定位于肿瘤细胞周围、间质区、血管周围和淋巴聚集区，执行不同功能
• TASCs通过分泌细胞因子、生长因子和ECM成分，促进肿瘤血管生成、EMT和免疫逃逸，形成物理和生化屏障限制T细胞浸润
• 代谢重编程是TASCs的重要特征，如CAFs的糖酵解、CAAs的脂质代谢，不仅支持肿瘤能量需求，还通过代谢产物影响免疫细胞功能
• 靶向TASCs的可塑性，如抑制特定CAF亚群或重编程其表型，可逆转免疫抑制微环境，增强免疫检查点阻断疗效
• 未来应结合多组学与机器学习方法，识别空间分辨的生物标志物，推动TASCs靶向治疗的临床转化

研究意义与展望

该研究系统整合了TASCs的时空异质性与功能可塑性，为理解肿瘤免疫逃逸机制提供了新视角。通过揭示不同TASC亚群在肿瘤生态位中的分工与协作，研究为开发靶向基质细胞的精准治疗策略奠定了理论基础。特别是，靶向CAFs或TECs的特定功能状态，可能打破免疫屏障，增强免疫细胞浸润和杀伤功能。

未来研究应进一步解析TASCs在不同癌种和治疗阶段的动态变化，利用空间多组学技术构建高分辨率细胞互作图谱。结合机器学习模型，有望识别可靶向的分子节点，实现个体化干预。此外，开发能够特异性重编程基质细胞而非完全清除的策略，将有助于避免基质消融带来的副作用，提升治疗安全性和有效性。

 

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结语

本文全面综述了肿瘤相关基质细胞在肿瘤微环境中的时空异质性及其对免疫治疗的影响。研究强调，TASCs并非静态支持细胞，而是具有高度可塑性的动态调控者，其在不同肿瘤区域和疾病阶段的功能转变深刻影响肿瘤进展和免疫逃逸。通过整合单细胞与空间组学数据，作者系统解析了CAFs、TECs等基质细胞的亚群特征与空间组织规律，揭示其在代谢重编程、ECM重塑和免疫调节中的关键作用。尤为重要的是，文章提出靶向TASCs的可塑性作为增强免疫治疗的新策略，例如通过重编程促纤维化或免疫抑制性CAF亚群，以解除免疫屏障、促进T细胞浸润。未来研究需结合多组学与人工智能方法，识别可靶向的时空特异性标志物，推动基质靶向治疗的临床转化，为实现精准癌症免疫治疗提供新路径。该工作为理解肿瘤基质复杂性提供了系统性框架，具有重要的理论和临床意义。

 

Yingying Lv, Tingfei Duan, Jinling Song, Zaoqu Liu, and Xinwei Han. The Spatiotemporal Heterogeneity of Tumor-Associated Stromal Cells: Reprogramming Plasticity to Unlock Precision Cancer Immunotherapy. Cancer Communications.