结直肠癌(CRC)是全球发病率和死亡率均居前列的恶性肿瘤之一。尽管筛查、手术、化疗、靶向治疗及免疫治疗等策略不断进步,转移和复发仍是影响患者长期生存的主要因素。尤其是在结直肠癌肝转移患者中,即使影像学可见的转移灶已经通过手术切除,仍有相当一部分患者会出现疾病复发。近年来,循环肿瘤DNA(ctDNA)检测被广泛用于微小残留病灶(minimal residual disease,MRD)监测,并已成为评估复发风险的重要工具。然而,ctDNA检测能够提示体内可能存在残留肿瘤信号,却难以直接揭示这些残留肿瘤细胞在组织中的空间位置、细胞状态及其与肿瘤微环境之间的相互作用。结直肠癌肝脏微转移灶(colorectal liver micrometastases,CLiMi)是一类位于宏观正常肝组织中的微小肿瘤细胞群,长期以来被认为与不良预后相关,但其细胞组成,分子特征、克隆来源及其与MRD之间的关系仍缺乏系统解析。
2026年7月9日,美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心Dipen Maru教授和王凌华教授领导的合作团队在Cancer Cell在线发表题为Spatial Multi-Omics Landscape of Colorectal Cancer Macro- and Micrometastases的研究论文。该研究系统绘制了结直肠癌原发灶、肝转移、肺转移及微转移灶的空间多组学图谱,揭示了结直肠癌肝脏微转移灶并非简单的“小型宏转移”,而是具有早期克隆演化、干性样/静息样状态和免疫抑制生态位特征的独特微转移状态。研究团队进一步鉴定出一个肝脏微转移灶特异的基因特征,该基因特征的高表达水平与更短的无微小残留病灶生存期(MRD-free survival)、更短的无病生存期、和更高的疾病复发风险相关。该研究为理解可见转移灶切除后肿瘤为何仍会复发提供了新的组织空间生物学认知,也为未来结合组织空间标志物与ctDNA监测、优化术后复发风险评估和开发靶向微转移生态位的治疗策略提供了新的思路。
在研究设计上,研究团队构建了覆盖19位患者49份肿瘤样本的空间多组学数据集,样本涵盖匹配的结直肠癌原发灶、肝转移灶以及部分患者的肺转移灶。该研究以10x Genomics Visium空间转录组为主体,并结合Visium HD高分辨率空间转录组、激光捕获显微切割结合全基因组测序(LCM-WGS)以及PhenoCycler-Fusion高维蛋白成像等多种技术,进行高分辨率解析和验证。同时,研究团队进一步整合单细胞RNA测序、bulk RNA测序和多个公开队列,对关键发现进行多层次验证。研究共分析了34万余个Visium空间点位和380多万个Visium HD 8微米分辨率区域,为解析结直肠癌转移及微小残留病灶相关的空间组织结构提供了高质量数据资源。
首先,研究团队通过空间转录组推断拷贝数变异(CNV),并结合LCM-WGS进行正交验证,系统解析了原发灶、肝转移灶和肺转移灶之间的克隆结构与演化关系。结果显示,不同患者之间存在显著的转移演化异质性,原发灶、肝转移灶和肺转移灶之间可呈现不同的克隆关系。值得注意的是,肝脏微转移灶在多个患者中位于较早的克隆演化分支,并表现出较低的CNV负荷。进一步结合CytoTRACE、静息、分化和增殖相关基因特征分析,研究发现肝脏微转移灶(CLiMi)相较于肝脏宏转移灶(CLiMa)呈现更明显的干性样和静息样状态。多重免疫荧光和单标记免疫组化结果进一步显示,CLiMi中SOX2和SOX9等干性相关标志物表达升高。这些结果提示,结直肠癌肝脏微转移灶并非简单的“小型宏转移”,而可能代表一种早期播散、长期存活并具有休眠特征的肿瘤细胞状态。
随后,研究团队利用非负矩阵分解等方法识别不同组织区域中的空间转录程序,并结合PhenoCycler-Fusion高维蛋白成像和Visium HD数据进行验证。分析结果显示,结直肠癌原发灶、肝转移灶和肺转移灶中既存在共同的肿瘤、免疫和基质相关空间程序,也呈现出明显的器官特异性微环境特征。在原发灶中,比较不同浸润深度的肿瘤区域发现,随着肿瘤由黏膜/黏膜下层延伸至肌层和浆膜下层,深层肿瘤区域逐渐富集上皮-间质转化、TGF-β信号、血管生成、糖酵解和低氧相关通路,而氧化磷酸化相关信号更多分布于浅层区域。这些结果揭示了结直肠癌局部浸润过程中存在显著的空间代谢重编程和侵袭相关程序。
在转移灶中,研究团队进一步发现宏转移和微转移具有显著不同的空间微环境结构。宏转移灶周围更常被肌成纤维样癌相关成纤维细胞(myofibroblastic cancer-associated fibroblasts, myCAFs)包绕,并富集细胞外基质重塑和Integrin相关信号,提示myCAFs可能参与维持宏转移灶的空间结构并促进肿瘤扩张。相比之下,微转移灶周围则富集更多淋巴细胞,但这些免疫细胞并未呈现有效的抗肿瘤状态。进一步分析显示,肝脏和肺部微转移灶均表现出更高水平的T细胞耗竭和免疫抑制信号,包括PD-1、CTLA-4、LAG3等免疫检查点分子以及TOX等耗竭相关转录因子表达升高,而GZMB等细胞毒性分子表达降低。PhenoCycler-Fusion高维蛋白成像进一步在蛋白水平验证了微转移灶中PD-1阳性T细胞增加和GZMB阳性T细胞减少的现象。
配体-受体互作分析进一步揭示了微转移灶和宏转移灶在细胞通讯模式上的显著差异。在肝脏微转移灶中,肿瘤细胞与T细胞之间呈现出更多免疫抑制相关互作,提示这些微小肿瘤细胞可能通过重塑局部免疫环境,削弱抗肿瘤T细胞功能,从而获得长期存活的机会。相比之下,宏转移灶中肿瘤细胞与myCAFs之间的互作更为突出,并与细胞外基质重塑、基质包绕和组织结构重塑相关。该结果进一步表明,微转移灶虽然体积较小,却已形成高度免疫抑制的局部生态位;而宏转移灶则更依赖基质结构支持和细胞外基质重塑。这种空间生态差异可能是微转移灶持久存在、治疗后残留并最终导致复发的重要基础。
进一步地,研究团队通过比较肝脏微转移灶、肝脏宏转移灶和邻近正常肝组织的基因表达差异,并结合Visium HD分辨率空间转录组数据进行筛选和验证,鉴定出一个肝脏微转移灶特异性的六基因表达特征(six-gene signature)。该表达特征在空间转录组和高分辨率空间转录组数据中均显著富集于微转移灶,并主要来源于肿瘤细胞。通过整合内部和公开单细胞RNA测序数据,研究团队进一步识别出一类高表达该基因表达特征的恶性肿瘤细胞亚群,并将其定义为MicroMetSig^hi肿瘤细胞。该细胞亚群富集干性、静息和免疫抑制相关通路,并在RNA velocity分析中呈现较早的细胞状态,提示其可能参与微转移播散、治疗耐受和疾病复发。
最后,研究团队在多个临床队列中评估了该肝脏微转移灶特异性六基因表达特征的临床相关性和转化潜力。在MD安德森内部队列中,该六基因表达特征高表达与更短的无病生存和无微小残留病灶生存期显著相关,并在多变量Cox回归分析中显示出独立的预后关联。复发患者的六基因表达特征评分显著高于未复发患者;在接受化疗后复发的肝转移样本中,该表达特征及MicroMetSig^hi细胞比例均明显升高。进一步分析公开单细胞和bulk转录组队列发现,该表达特征在化疗后样本、疾病进展样本和治疗抵抗状态中均呈升高趋势。在原发结直肠癌队列中,该表达特征同样与转移状态和较短无病生存期相关。上述结果提示,该肝脏微转移灶来源的六基因表达特征可能捕捉到与MRD、复发和治疗耐受相关的关键肿瘤细胞状态。
综上,本研究从空间多组学角度系统解析了结直肠癌原发灶、肝转移灶、肺转移灶及微转移灶的克隆演化、细胞状态和肿瘤微环境组织结构。研究揭示,肝脏微转移灶具有早期演化、干性样/静息样和免疫抑制等特征,并鉴定出与MRD、疾病复发风险和治疗耐受相关的六基因表达特征。该研究不仅加深了我们对结直肠癌微小残留病灶组织生物学基础的理解,也提示微转移灶可作为连接血液ctDNA检测与组织空间生态的重要窗口。未来,结合组织空间标志物与ctDNA监测、有望进一步优化术后复发风险评估,并为开发靶向微转移生态位的新型治疗策略提供新的思路。
本研究由MD安德森癌症中心的Dipen Maru教授和王凌华教授共同指导完成。第一作者刘洋博士来自王凌华教授实验室,主要负责本研究的生物信息学数据分析、空间多组学整合和图谱构建工作;共同第一作者 Akshaya S. Jadhav 博士来自 Dipen Maru 教授实验室,主要参与样本收集、病理学评估和空间病理注释。
王凌华博士为美国 MD安德森癌症中心基因组医学系教授,并担任新成立的细胞语言智能中心主任、肿瘤数据科学研究所重点领域—单细胞与空间多组学方向负责人,以及 James P. Allison 研究所成员;同时兼任Cancer Cell 顾问委员会成员和 Cancer Discovery 科学编辑。王凌华教授实验室聚焦肿瘤生态系统的复杂性与动态性,致力于揭示驱动疾病进展和治疗反应的肿瘤细胞异质性、可塑性及肿瘤—免疫相互作用。团队综合应用单细胞与空间多组学、高维分子成像、数字病理、人工智能与机器学习方法,并结合先进的计算生物学分析框架,持续推动肿瘤精准医学、预测医学和智能肿瘤学研究。她在癌症基因组学、单细胞与空间多组学及计算肿瘤学领域发表了一系列开创性研究成果,相关工作发表于 Nature、Nature Medicine、Cancer Cell、Cancer Discovery、Nature Genetics等期刊,论文总引次数已超过 70,000 次。作为国际肿瘤数据科学和空间多组学领域的领军专家,她多次受邀为权威期刊撰写综述、观点与评论。目前,王凌华教授实验室及新成立的细胞语言智能中心正在积极建设和扩展团队,科研经费充足、环境国际化,面向全球重点招募空间多组学数据整合、多模态空间组织图谱构建、人工智能/机器学习、AI基础模型与智能体、肿瘤三维计算重建、三维空间生物学、病理信息学和计算生物学等方向的博士后和研究员。诚邀有志于癌症研究、精准医学和智能肿瘤学的优秀人才加盟,共同推动肿瘤组织中“细胞语言”的解码及其临床转化。感兴趣者可投递简历。
简历投递( 有意者请将个人简历等材料发至 ):
https://jinshuju.net/f/ZqXwZt或扫描二维码投递简历
https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(26)00296-5
制版人: 十一
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