泛癌分析精炼了肿瘤浸润树突状细胞的单细胞特征 开放获取

《Cancer Research》：Pan-Cancer Analyses Refine the Single-Cell Portrait of Tumor-Infiltrating Dendritic Cells Open Access

单细胞转录组学整合了33种癌症类型的DC数据，揭示了AXL+SIGLEC6+ DCs和Langherans样DCs等罕见亚群，发现cDC2亚群在肿瘤微环境中具有多样化的功能潜能，并建立了机器学习模型DCTypist用于精准分类。研究还证实TMEM176B基因调控的DC疫苗可抑制肿瘤生长

　　在肿瘤免疫治疗领域，树突状细胞（Dendritic Cells, DC）被认为是启动抗肿瘤免疫反应的核心细胞类型。尽管DC在抗肿瘤免疫中的重要性已被广泛认可，但其在肿瘤微环境中的异质性以及在不同癌症类型中的功能差异尚未被系统性地阐明。本研究通过整合来自33种癌症类型的超过2,500个样本的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，构建了首个全面的人类DC图谱，揭示了DC在肿瘤中的复杂分布及其功能多样性。这一图谱不仅为理解DC在肿瘤免疫中的作用提供了新的视角，也为开发基于DC的免疫治疗策略提供了重要的资源支持。

### 一、DC在肿瘤微环境中的异质性

研究首先对DC进行了全面的分类，发现了10个主要的DC亚群，其中包括cDC2的七个亚群。在这些亚群中，有多个罕见的DC亚群被发现，如AXL+SIGLEC6+（AS）DC和类似朗格汉斯细胞（LC-like）的DC。这些亚群在不同癌症类型中广泛存在，并表现出独特的转录组特征和功能潜力。例如，AS DC具有与cDC2和pDC相关的基因表达特征，可能在肿瘤微环境中起到过渡状态的作用，而LC-like DC则表现出与免疫抑制相关的特性，如高表达MHC-II相关基因，并与调节性T细胞（Treg）的比例显著相关。

研究还通过计算方法验证了LC-like DC可能来源于cDC2，这为理解DC在肿瘤微环境中的来源和功能提供了新的线索。此外，通过分析不同DC亚群在肿瘤组织中的比例，研究发现某些亚群如cDC2_CXCL9在乳腺癌中最为丰富，而LC-like DC则在多种癌症类型中表现出显著的富集。这些发现表明，不同DC亚群在肿瘤中的分布和功能可能受到癌症类型和肿瘤微环境的显著影响。

### 二、cDC2的功能多样性

cDC2是肿瘤微环境中最重要的DC亚群之一，其在不同癌症类型中的功能多样性也得到了深入分析。研究通过单细胞转录组数据，发现cDC2可以进一步细分为七个不同的转录状态，每个状态都具有独特的基因表达模式和功能潜力。例如，cDC2_C1QC和cDC2_CXCL9在肿瘤组织中富集，并与吞噬作用和细胞因子介导的信号通路相关，而cDC2_ISG15则与I型干扰素响应相关。这些结果表明，cDC2在肿瘤微环境中的功能可能因不同的转录状态而有所不同，进一步支持了其在肿瘤免疫中的重要作用。

此外，研究还发现，cDC2的组织偏好性在不同癌症类型中表现出显著差异。例如，cDC2_C1QC在多种肿瘤中均表现出较高的组织偏好性，而cDC2_CXCL9则在某些特定癌症类型中更为常见。这些结果表明，cDC2的功能和分布可能受到肿瘤类型和微环境的影响，从而影响其在抗肿瘤免疫中的作用。

### 三、LC-like DC的免疫抑制功能

LC-like DC是研究中发现的一个具有免疫抑制功能的DC亚群。这些细胞在肿瘤组织中广泛存在，并表现出与免疫调节和迁移相关的特征。研究通过比较LC-like DC与正常皮肤中的LC，发现肿瘤相关的LC-like DC具有更强的免疫调节能力，尤其是在表达MHC-II相关基因（如HLA-DQA2和HLA-DQB2）方面。这些基因的高表达可能与LC-like DC在肿瘤微环境中的功能密切相关，如增强Treg的数量，从而促进免疫抑制。

此外，研究还发现，LC-like DC可能来源于cDC2，并且在某些癌症类型中，如黑色素瘤和结肠癌中，其比例显著增加。这一发现提示，LC-like DC可能在某些肿瘤类型中扮演重要角色，其免疫抑制特性可能对肿瘤的进展和治疗产生影响。

### 四、LAMP3+ DC的多种来源和功能

LAMP3+ DC是另一类在肿瘤微环境中广泛存在的DC亚群，研究发现其可能来源于cDC1、cDC2和LC。通过分析不同来源的LAMP3+ DC在基因表达上的差异，研究发现cDC1来源的LAMP3+ DC在促进CD8+ T细胞浸润和维持其活性方面具有更强的能力。这种能力可能与其高表达的T细胞招募相关基因（如CCL19和CXCL9）以及细胞因子IL15有关，这些基因在增强T细胞反应方面起关键作用。

研究还发现，cDC1来源的LAMP3+ DC与免疫检查点阻断（ICB）治疗的总体响应率存在显著的正相关，这提示cDC1来源的LAMP3+ DC可能在提高免疫治疗效果方面具有潜在价值。相比之下，LC来源的LAMP3+ DC则与Treg的富集有关，可能在免疫抑制中起重要作用。

### 五、开发基于DC的免疫治疗靶点

为了进一步推动基于DC的免疫治疗，研究还开发了一个名为DCTypist的机器学习模型，用于自动化DC亚群的注释。该模型基于已有的scRNA-seq数据训练，并在多个公开数据集中进行了验证。结果表明，DCTypist能够准确识别DC亚群，并显著提高了DC亚群注释的效率和一致性。

此外，研究还识别了一些可能用于增强抗肿瘤DC疫苗的候选靶点。例如，TMEM176A和TMEM176B基因在DC中的表达与免疫调节功能相关，且在某些DC亚群中表现出更高的表达水平。通过在小鼠模型中测试这些基因的过表达，研究发现TMEM176B的过表达可能对DC的功能产生显著影响，从而影响肿瘤的生长和免疫反应。这一发现为开发基于DC的免疫治疗提供了新的思路。

### 六、研究的意义与应用前景

本研究构建的DC图谱不仅揭示了DC在肿瘤微环境中的异质性和功能多样性，还为基于DC的免疫治疗提供了新的靶点和策略。通过整合不同癌症类型的单细胞数据，研究能够系统地分析DC的组织分布和基因表达特征，为理解DC在不同癌症类型中的作用提供了重要依据。此外，开发的DCTypist模型可以用于后续的单细胞数据分析，帮助研究人员更高效地识别和注释DC亚群。

这一研究的意义在于，它为肿瘤免疫治疗提供了新的视角和资源。通过揭示DC的异质性和功能差异，研究不仅加深了对DC在肿瘤免疫中的理解，还为开发更精准的免疫治疗策略提供了理论基础和实践指导。此外，研究还强调了不同DC亚群在肿瘤微环境中的潜在作用，如AS DC和LC-like DC可能在某些肿瘤类型中发挥免疫调节和抑制功能，这为未来的研究方向提供了新的思路。

### 七、研究的局限性

尽管本研究取得了重要进展，但仍存在一些局限性。首先，由于cDC2与巨噬细胞在转录组上的高度相似性，部分DC亚群的分类可能受到干扰。其次，研究主要依赖于单细胞转录组数据，缺乏其他组学数据的验证，如蛋白质组学和表观遗传学数据。此外，由于MoDCs（单核来源的DC）与cDC2在转录组上的相似性，研究未能详细探讨其在肿瘤微环境中的作用。最后，尽管观察到LC-like DC与Treg之间的关联，但其具体作用机制仍需进一步研究。

综上所述，本研究通过整合大规模的单细胞转录组数据，构建了首个全面的人类DC图谱，揭示了DC在肿瘤微环境中的异质性和功能多样性。这一图谱不仅为理解DC在肿瘤免疫中的作用提供了新的视角，还为开发基于DC的免疫治疗策略提供了重要的资源支持。未来的研究可以进一步探索这些DC亚群在不同癌症类型中的具体作用机制，以及它们在免疫治疗中的潜在应用价值。