2026年05月18日发布 | 2089阅读

【中国声音】NAT NEUROSCI|中国科大/中国科大附一院联合团队:绘制人胶质母细胞瘤空间单细胞图谱,揭示促恶性进展的细胞单元

瞿昆

中国科学技术大学附属第一医院

程传东

安徽省立医院

唐爱辉

中国科学技术大学

达人收藏


近期,中国科学技术大学/中国科大附一院神经外科联合团队在神经科学领域国际权威期刊《Nature Neuroscience》(IF:20.0/Q1 TOP)发表了题为“Spatial and single-cell characterization of human glioblastoma tumor microenvironment reveals malignant cellular communities”的研究论文。本研究整合空间转录组、单细胞RNA测序、单细胞染色质可及性测序以及Patch-seq等多组学数据,对人胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)肿瘤微环境进行了系统刻画,发现了四类具有稳定空间结构、细胞组成和细胞通讯特征的恶性细胞群落,并进一步揭示了不同肿瘤细胞亚群与免疫细胞、血管细胞及神经元之间的关键互作关系。



doi:10.1038/s41593-026-02265-5


胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)是成人最常见的原发性恶性胶质瘤之一,具有高度侵袭性、显著异质性和复杂的肿瘤微环境。既往研究已经发现,GBM中存在多种恶性肿瘤细胞状态,包括间质样(MES-like)、星形胶质样(AC-like)、少突胶质祖细胞样(OPC-like)和神经祖细胞样(NPC-like)肿瘤细胞。然而,这些肿瘤细胞状态在组织空间中的分布方式、它们与微环境细胞之间如何相互作用,以及哪些细胞通讯事件真正参与推动肿瘤恶性进展,仍缺乏系统认识。


近年来,空间转录组和单细胞组学技术为解析肿瘤组织结构提供了新的工具。与传统测序方法相比,空间组学不仅能够识别肿瘤内有哪些细胞,还能够回答这些细胞“在哪里”“和谁相邻”“通过哪些分子信号发生交流”。因此,构建GBM肿瘤微环境的空间单细胞图谱,对于理解肿瘤进展机制、识别新的治疗靶点具有重要意义。


本研究整合了来自100例GBM患者的121个多组学数据谱系,包括空间转录组、单细胞/单核RNA测序、单细胞ATAC测序、原位杂交以及Patch-seq数据。研究首先构建了GBM肿瘤组织的单细胞参考图谱,识别出25类主要细胞类型,包括4类恶性肿瘤细胞亚型、5类肿瘤相关巨噬细胞亚型、T细胞亚群、单核细胞、内皮细胞、周细胞、血管平滑肌细胞、少突胶质细胞和神经元等。随后,研究团队结合空间转录组与单细胞解析结果,进一步定义了GBM组织中反复出现的空间细胞结构


图1. GBM多组学研究设计及四类恶性细胞群落的识别。

研究整合空间转录组、单细胞RNA测序、单细胞ATAC测序、原位杂交和Patch-seq数据,建立GBM空间单细胞图谱,并识别出四类具有稳定细胞组成和空间特征的恶性细胞群落(cellular communities,CCs)。


研究结果显示,GBM肿瘤核心区域可以进一步划分为四类恶性细胞群落。CC-1主要富集MES-like肿瘤细胞、TAM5-GPNMB巨噬细胞和单核细胞,呈现缺氧相关特征;CC-2富集内皮细胞、周细胞和血管平滑肌细胞,提示其与血管生成和细胞外基质重塑有关;CC-3富集OPC-like、NPC-like、AC-like肿瘤细胞及神经元,并上调突触信号和细胞周期相关基因;CC-4则主要由AC-like肿瘤细胞构成。这一结果提示,GBM并非由随机混杂的细胞构成,而是存在具有特定空间组织和功能分工的恶性细胞群落。


在MES-like肿瘤细胞异质性分析中,研究团队进一步识别出两类功能不同的MES-like亚群:一类为缺氧相关的MES-Hyp细胞,另一类为与细胞外基质和血管结构相关的MES-Ast细胞。MES-Hyp细胞主要定位于CC-1,并与TAM5-GPNMB巨噬细胞显著共定位;MES-Ast细胞则更倾向于分布在血管相关区域,并与内皮细胞、周细胞和血管平滑肌细胞相邻。该发现提示,MES-like肿瘤细胞内部仍存在明显的空间和功能分化,不同MES-like亚群可能分别参与免疫抑制、缺氧适应、血管重塑和肿瘤侵袭。


图2. MES-like肿瘤细胞可分为MES-Hyp和MES-Ast两个功能亚群。

MES-Hyp细胞主要富集于缺氧区域,并与TAM5-GPNMB巨噬细胞共定位;MES-Ast细胞则与血管相关细胞相邻,提示其可能参与血管微环境重塑和细胞外基质组织。


进一步的细胞通讯分析显示,不同细胞群落具有不同的配体–受体互作模式。在CC-1中,MES-Hyp细胞与TAM5-GPNMB巨噬细胞、单核细胞和AC-like肿瘤细胞之间存在显著互作,涉及VEGFA–NRP1/NRP2、MIF–CD74/CD44以及LIF–LIFR等信号轴。在CC-2中,MES-Ast细胞与血管细胞之间的通讯主要涉及胶原形成、TGFβ信号和血管生成相关通路。在CC-3中,神经元与OPC-like肿瘤细胞之间的互作最为突出,涉及NRXN–NLGN、EFNB–EPHB以及GDF11–ACVR等与神经突触和神经-肿瘤通讯相关的信号轴。多重成像验证进一步支持了这些关键细胞互作关系。


图3. 四类细胞群落中的关键细胞通讯模式。

CC-1中MES-Hyp细胞与TAM5-GPNMB巨噬细胞发生密切互作;CC-2中MES-Ast细胞与血管相关细胞形成通讯网络;CC-3中神经元与OPC-like肿瘤细胞之间存在神经-胶质瘤互作信号。


值得注意的是,本研究还利用Patch-seq技术进一步验证了神经元与肿瘤细胞之间的突触连接。Patch-seq结合了全细胞膜片钳记录和单细胞转录组测序,能够同时获得单个细胞的电生理特征和分子身份。结果显示,检测到自发性兴奋性突触后电流的肿瘤细胞均被归类为OPC-like肿瘤细胞,提示GBM中与神经元形成突触连接的主要肿瘤细胞类型为OPC-like肿瘤细胞。进一步分析显示,突触后信号增强的OPC-like肿瘤细胞与细胞周期和细胞分裂相关基因集呈正相关,提示神经-肿瘤突触通讯可能参与促进肿瘤细胞增殖和生长


图4. Patch-seq验证OPC-like肿瘤细胞与神经元形成突触连接。

Patch-seq结果显示,具有自发性兴奋性突触后电流的肿瘤细胞主要定位于OPC-like肿瘤细胞群,提示神经元-OPC-like肿瘤细胞突触连接可能是GBM神经微环境促进肿瘤进展的重要机制。




综上,本研究通过整合空间转录组、单细胞转录组、单细胞染色质可及性、原位杂交、多重成像和Patch-seq等多种技术,系统绘制了人GBM肿瘤微环境的空间单细胞图谱,提出了“恶性细胞群落”这一空间组织框架,并揭示了GBM中多个具有促肿瘤作用的细胞通讯网络。研究不仅加深了对GBM空间异质性和肿瘤微环境互作机制的理解,也为未来开发精准治疗策略提供了潜在靶点。例如,靶向MES-Hyp与TAM5-GPNMB巨噬细胞之间的免疫-缺氧互作、干预MES-Ast相关血管生态位,或抑制OPC-like肿瘤细胞与神经元之间的GDF11相关通讯,均可能成为GBM治疗探索的新方向。





通讯作者简介


瞿昆 教授

中国科学技术大学/中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)

教授,博士生导师

长期从事生物信息学、基因组学和免疫学等领域的研究

Nature、Nature Methods、Nature Communications、Cell、Cancer Cell、Cell Systems、Science Advances等国际学术期刊上共发表论文50余篇,Google学术引用超过7000次,总影响因子超过800,H-index 35

程传东 教授

中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)

理学/医学博士,神经外科主任医师,教授,博士生导师

长期从事脑胶质瘤、脑转移癌基础与临床研究

主持国家自然科学基金项目及省部级课题9项,参与完成国家自然科学基金2项,在Nature Neuroscience、Cell Discovery、Cell Death Dis.、CNS Neuroscience & Therapeutics等国际学术期刊上共发表论文30余篇

唐爱辉 教授

中国科学技术大学

中国科学技术大学生命科学与医学部和合肥微尺度物质国家实验室教授,国家创新人才青年项目获得者

实验室主要从事基于单分子成像的超分辨成像技术和空间转录组技术的开发和在神经生物学中的应用研究;在神经科学领域,主要关注突触传递和可塑性等基本神经生理学过程及其参与病理发生的机制,并做出突触纳米柱结构等重大发现

研究工作发表在Nature、Nature Methods、PNAS、Cell Reports等国际学术期刊上

承担包括基金委面上项目、科技部重大研究计划、科技部科技创新2030重大项目、中科院先导B等多项国家级项目



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