🧬 文献笔记：《单细胞空间多组学揭示癌症相关成纤维细胞的保守空间亚型和细胞邻域》
📍 标签：#肿瘤免疫 #空间转录组 #CancerCell2025 #CAF
🕒 阅读日期：2025-05-25
✍️ 整理人：Tomorgen.C
| 项目 |
内容 |
| 📘 中文标题 |
单细胞空间多组学揭示癌症相关成纤维细胞的保守空间亚型和细胞邻域 |
| 📖 英文标题 |
Conserved spatial subtypes and cellular neighborhoods of cancer-associated fibroblasts revealed by single-cell spatial multi-omics |
| 🧪 研究主题 |
空间多组学、CAF亚型、肿瘤免疫微环境、空间邻域 |
| 👨🔬 作者 |
Yunhe Liu 等；通讯作者：凌华·王（Linghua Wang） |
| 🏛️ 单位 & 期刊 |
MD Anderson Cancer Center；Cancer Cell |
| 📅 发表时间 |
2025 |
| 🔗 DOI / PMID |
10.1016/j.ccell.2025.03.004 / PMID: 40154487 |
🎯 二、研究背景与科学问题
🔍 背景概述
- CAFs 是 TME 中重要的基质细胞类型，具有异质性和可塑性；
- 传统 bulk 或单细胞数据难以解析其空间分布；
- 空间组学技术的发展使得高分辨率、亚细胞级别的空间图谱成为可能。
❓ 科学问题
- 肿瘤相关成纤维细胞（CAFs）是否存在保守的空间亚型？
- 这些亚型如何与 TME 中其他细胞（特别是肿瘤细胞和免疫细胞）空间共存？
- 亚型丰度是否关联临床预后？
🧪 三、实验设计与平台策略
🧬 多平台整合框架
🔹 探索阶段（Discovery）
| 平台 |
技术 |
特点 |
用途 |
| CosMx SMI |
RNA |
亚细胞分辨率，980-plex |
CAF亚型初筛 |
| MERSCOPE |
RNA |
MERFISH, 500-plex |
组织结构空间验证 |
🔹 验证阶段（Validation）
| 平台 |
类型 |
特点 |
用途 |
| Xenium 5K |
RNA |
超高通量，5000靶点 |
多癌种泛化验证 |
| Visium ST |
RNA |
全转录组、低分辨率 |
宏观表达趋势验证 |
| COMET |
Protein |
20-Plex 抗体面板 |
蛋白水平的CAF特征确认 |
| CODEX |
Protein |
56-Plex，空间免疫图谱构建 |
CAF与T细胞共定位 |
| IMC |
Protein |
45-Plex，金属标签共定位分析 |
高精度共定位、邻域结构建模 |
📂 公共数据集归档
| Dataset |
来源 |
链接 |
| CosMx NSCLC dataset |
NanoString |
查看数据 |
| MERSCOPE FFPE IO dataset |
Vizgen |
查看数据 |
| Visium LUAD dataset |
Jiang et al. |
GSE246011 |
| Visium PDAC dataset |
本文 |
GSE274103 |
| CODEX CRC dataset |
Schürch et al. |
Mendeley |
| IMC NSCLC dataset |
Cords et al. |
Zenodo |
🧰 四、分析方法与软件工具
🧪 数据分析流程关键环节
- CAF亚型空间特征提取（CosMx, MERSCOPE）
- 跨平台交叉验证（Visium, Xenium）
- 细胞邻域建模与NMF空间模式推断
- CellPhoneDB & CellChat推理CAF与免疫细胞的通讯
- 空间免疫共定位分析（CODEX, IMC）
- 临床数据关联分析（生存分析）
💻 软件工具清单
| 软件/工具 |
版本 / 语言 |
链接 |
| CellPhoneDB |
v2.1.7 (Python) |
GitHub |
| CellChat |
v1.6.1 (R) |
GitHub |
| Seurat |
v3.1.1 (R) |
官网 |
| GSVA |
v1.40.1 (R) |
Bioconductor |
| NMF / pheatmap |
R 包 |
CRAN |
| spacexr / iSTAR |
Python / R |
GitHub |
| survival / survminer |
R |
生存分析模块 |
📊 五、核心图结果拆解
- What：计算以每个CAF为中心80μm内的邻域细胞构成，提取邻域矩阵；
- Why：利用NMF提取空间模块；
- So What：揭示保守邻域类型的存在，如“CAF+Treg富集区”。
- 更换为 Visium ST，采用去卷积还原细胞组成；
- 验证 CAF 亚型在空间结构中的保守性和分布模式。
🌟 六、亮点与局限性
🔍 创新亮点
- 跨多个平台构建 CAF 空间图谱，首次提出“邻域向量 + NMF”作为 CAF 空间亚型解析框架；
- 多癌种样本+多模态组学交叉验证，增强结果泛化性；
- 发现 CAF 亚型丰度可预测临床结局，具有潜在生物标志物价值。
⚠️ 局限性
| 类型 |
内容 |
| 🧪 方法学限制 |
无功能实验验证（如 knockdown / CRISPR） |
| 🧬 样本代表性 |
样本全部来自MD Anderson，同质性偏高 |
| 🔁 复现性 |
虽数据共享，但代码暂未开源，复现难度中等 |
💡 七、迁移思考与科研启发
🧠 与我课题的关系
- 可借助“邻域向量 + NMF”方法构建免疫细胞空间聚类模型；
- 使用 CellPhoneDB 和 CellChat 联合推理免疫逃逸机制；
- Visium + CODEX 联用策略可用于我在 XXX 免疫组织项目中。
🧬 可借用分析思路
- CAF-T cell 空间共存模式 → 可迁移至研究 Treg/Th17 等；
- 利用 MERSCOPE 平台在非肿瘤类疾病（如纤维化）中建立空间图谱。
🔁 八、批判性深度模块
✳️ 建议任选其一填写，增强笔记深度
🧠 Structure Mapping（研究逻辑链）
研究问题 → 高分辨CAF探索（CosMx） → 跨平台验证（Visium、Xenium） → 空间邻域建模（NMF） → 临床生存关联 → 结论
🗃️ 九、归档建议
- 文件命名：
CAF-Spatial_2025_CancerCell_LinghuaWang.md
- 标签建议：
#CAF #空间组学 #免疫微环境 #肿瘤异质性
- 存储平台：建议使用 Obsidian + Zotero 同步归档
📈 十、阅读追踪记录
| 日期 |
阅读编号 |
今日关键词 |
今日反思 |
| 2025-05-25 |
第 001/999 篇 |
Fibroclast, CODEX |
多平台整合是空间组学发展方向 |
📚 注：本文内容为作者基于个人学习和科研目的整理，仅用于学术交流与教育用途。所涉及的论文、模型、图表及技术分析均注明原始出处，版权归原作者与期刊所有。如有不当引用或侵权行为，请联系作者删除或更正。
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