头颈鳞状细胞癌免疫生态型的空间转录组学分析用于预测免疫治疗的效果

《Oral Oncology》：Spatial transcriptomics of immune ecotypes for predicting immunotherapy outcomes in head and neck squamous cell carcinoma

头颈部鳞癌免疫微环境整合分析构建EIRM-HN模型，通过单细胞测序、空间转录组及bulk RNA数据整合，识别四类免疫生态型，显著优于PD-L1和TMB预测免疫检查点抑制剂疗效，并在外部队列验证成功。

尹超新|杨立航|刘川|李东|刘亚超|刘彦斌|尚晓玲

河北北方大学第一附属医院，中国张家口075000

摘要

背景

头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的肿瘤-免疫微环境具有异质性，这限制了单一生物标志物（如程序性死亡配体1（PD-L1）和肿瘤突变负荷（TMB）在指导免疫检查点抑制剂（ICI）治疗中的实用性。本研究开发并验证了HNSCC的生态型整合响应模型（EIRM-HN），该模型整合了单细胞状态、空间转录组生态位和批量转录组，以区分ICI治疗的预后。

方法

这项回顾性多队列研究分析了370例HNSCC病例（80例分子生物学检测阳性，210例接受免疫治疗，80例为对照组），通过单细胞RNA测序、空间转录组学和批量RNA测序进行特征分析。从整合的单细胞和空间特征中衍生出免疫生态型，并将其转化为加权基因特征，然后应用于批量ICI队列中，以训练惩罚性Cox模型和逻辑模型，并将其性能与PD-L1、肿瘤突变负荷和已发表的基因特征进行比较，在GSE65858批量队列中进行了外部预后验证。

结果

在210名接受ICI治疗的患者中，有四种生态型出现的频率相似。最具抑制性的生态型表现为CD8⁺ T细胞数量较低、调节性T细胞数量较多以及间质成分较高，其中位无进展生存期为3.8个月，总生存期为9.1个月，而淋巴细胞富集的生态型的中位无进展生存期和总生存期分别为9.8个月和20.3个月。EIRM-HN的无进展生存期和总生存期一致性指数分别为0.71和0.70，在加入临床协变量后分别提高到0.75和0.74，优于PD-L1和TMB的预测效果。在GSE65858队列中，总生存期一致性指数为0.67，高风险组与低风险组的危险比为1.89。

结论

一种基于生态型的、空间锚定的风险模型，整合了单细胞、空间和批量转录组数据，相比现有的生物标志物，能够更准确地对HNSCC进行预后分层，并且可推广到外部批量队列中。

引言

头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）起源于口腔、口咽部、下咽部和喉部的黏膜[1]。每年约有65万新病例和35万死亡病例，其发病率和生存率受烟草、酒精、槟榔使用、人乳头瘤病毒（HPV）和Epstein–Barr病毒（EBV）等致癌感染的影响，在许多低收入和中等收入国家，患者往往在疾病晚期才被发现[2]、[3]、[4]。尽管采用了多种治疗方法，五年生存率提升有限，针对程序性死亡蛋白1（PD-1）或程序性死亡配体1（PD-L1）的免疫检查点抑制剂（ICIs）仅在15-20%的复发性或转移性患者中产生客观反应，这突显了患者生物学分层的必要性[5]、[6]。HPV相关和HPV阴性的头颈部鳞状细胞癌在病因、免疫生态学和治疗敏感性方面存在差异，这些差异影响了生物标志物的通用性。当前的免疫治疗研究指出，不同HPV状态下的反应模式和耐药机制可能存在差异，这影响了如何在临床异质性队列中对肿瘤-免疫微环境特征进行建模和验证[7]、[8]、[9]。空间分析进一步表明，不同HPV分组的肿瘤在免疫生态位和微环境结构上存在差异，支持研究微环境衍生预测因子在HPV相关和HPV阴性疾病中的表现是否一致[10]。

HNSCC的肿瘤免疫微环境（TIME）包括恶性细胞、免疫细胞群以及癌相关成纤维细胞等间质成分，是免疫检查点抑制剂反应的关键决定因素[11]。单细胞和空间转录组学可以解析基因表达状态和组织坐标，揭示出批量检测方法无法区分的肿瘤-免疫结构[12]。综合分析显示，分泌趋化因子的成纤维细胞与CD8⁺ T细胞浸润呈负相关，且存在区域特异性的免疫抑制生态位，但这些观察结果大多仍属于描述性研究，且局限于特定队列[13]、[14]、[15]。另有研究表明，间质代谢状态可能与免疫治疗后的不良预后相关，但目前仅提供了初步的基因表达特征[16]。早期空间研究根据治疗前效应细胞和抑制性生态位的组织结构，对免疫检查点抑制的完全反应、部分反应和无反应进行了分层，最新综述认为这些模式在生物标志物框架中未得到充分利用，应作为预测HNSCC反应的基础[17]、[18]。最近的肿瘤规模研究提出，当从高维微环境测量中衍生出免疫生态型并结合实际免疫检查点抑制剂治疗结果进行验证时，这些多细胞程序可以作为预测单元[19]。在头颈部癌症研究中，配对的单细胞RNA测序和空间转录组学已经开始将间质生态位状态与临床治疗队列中的治疗反应联系起来，说明在将微环境特征与标记有治疗结果的免疫数据结合建模时，这些特征可以转化为可测试的预测因子[20]。

本研究旨在利用整合的单细胞和空间转录组学来定义HNSCC的免疫生态型，并开发一个经过验证的免疫治疗反应预测模型。

RQ1：哪些细胞和空间特征定义了HNSCC中的免疫生态型？RQ2：基于生态型的转录组评分是否在预测免疫检查点抑制剂反应方面优于仅基于PD-L1表达和肿瘤突变负荷的评分？

H1：从单细胞和空间特征联合衍生出的免疫生态型在HNSCC肿瘤中具有可重复性。

部分内容摘要

头颈部鳞状细胞癌的多尺度免疫微环境异质性

利用癌症基因组图谱（Cancer Genome Atlas）队列的批量RNA测序数据构建了头颈部鳞状细胞癌的免疫相关基因模型，这些模型区分了具有较少CD8⁺ T细胞和富集M2巨噬细胞的生存情况，但这些模型平均化了细胞状态，缺乏空间验证或免疫治疗队列的数据[21]。另一项Cancer Genome Atlas分析结合了竞争性内源性RNA网络和CIBERSORT算法，估计了肿瘤浸润的免疫细胞

研究设计

本研究采用回顾性多队列观察设计，开发并验证了EIRM-HN模型，用于ICI治疗的HNSCC患者。参与者被分为分子生物学组（提供scRNA测序和空间转录组数据）、免疫治疗组（提供治疗前的批量RNA测序和ICI治疗结果）以及对照组（提供相邻的非肿瘤黏膜样本）。数据来源于具有成熟HNSCC生物库和数字病理学基础设施的三级肿瘤中心，以及经过整理的转录组数据库。

队列和基线特征

筛选出的460条记录包括100例分子生物学检测阳性病例、260例免疫治疗病例和100例对照组病例。其中370例符合纳入标准，分别为80例分子生物学检测阳性、210例免疫治疗病例和80例对照组病例。90条记录因组织缺失、RNA质量差或随访不完整而被排除（分子生物学组20例，免疫治疗组50例，对照组20例）。最终分析的数据集包含370例：80例分子生物学检测阳性、210例免疫治疗病例和80例对照组病例。

基线信息

讨论

本研究将EIRM-HN模型应用于370例分子生物学检测阳性、免疫治疗组和对照组患者的整合单细胞、空间和批量转录组数据。EIRM-HN识别出四种免疫生态型，这些生态型涵盖了不同的T细胞、髓系细胞、B细胞和成纤维细胞状态以及间质生态位组合，从耗竭的抑制性微环境到淋巴细胞丰富的活跃免疫模式不等。在免疫治疗组中，这些生态型在疾病进展方面表现出差异

结论

研究表明，一种结合单细胞状态、空间生态位和批量转录组的生态型整合框架能够比PD-L1、TMB或现有的批量基因特征更有效地对ICI治疗的HNSCC进行预后分层。高风险生态型以间质和髓系细胞的抑制为特征，而低风险生态型则以有序的淋巴细胞聚集为特征。EIRM-HN评分在独立的批量队列中仍具有预后价值，并且在不同的临床分层和分析选择中保持稳定。

CRediT作者贡献声明

尹超新：研究调查、资金获取。杨立航：项目管理、方法学设计。刘川：软件开发、资源协调。李东：验证工作、监督指导。刘亚超：数据可视化、验证工作。刘彦斌：数据可视化、验证工作、监督指导。尚晓玲：论文撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据分析、概念化设计。

资助

吴洁平医学基金会：头颈部鳞状细胞癌的发病机制和易感基因研究（项目编号：320.6750.2025-18-3）。河北省卫生健康重大专项：头颈部鳞状细胞癌精准免疫拮抗疗法的研究与临床应用（项目编号：242W7704Z）。河北省卫生健康委员会：肿瘤微环境中CXCL趋化因子介导的喉鳞状细胞癌进展机制研究（项目编号：20250906）。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。