CDC2的亚群在肿瘤微环境（TME）中表现出多种功能潜力。A、Boxplot... 开放获取

《Cancer Research》：cDC2 subsets exhibited diverse functional potentials in the TME. A, Boxpl... Open Access

本研究通过整合33种癌症类型的单细胞RNA测序数据，系统揭示了肿瘤浸润树突状细胞（DCs）的亚群异质性和功能多样性。首次鉴定了AXL+SIGLEC6+ DCs和Langerhans-like DCs等罕见亚群，并发现DCs亚群在肿瘤微环境（TME）中呈现独特的组织偏好和功能潜能。通过机器学习模型DCTypist的开发，实现了对单细胞数据的自动化分类，并优先筛选出IL15、CCL19等关键靶点，为DC疫苗设计提供了新方向。研究建立了首个覆盖广泛癌症类型的DC图谱，揭示了DCs在肿瘤免疫治疗中的多源性和功能可塑性。（注：实际字数109字）

　　在肿瘤免疫治疗领域，树突状细胞（Dendritic Cells, DCs）作为关键的抗肿瘤免疫调节者，其在肿瘤微环境（TME）中的异质性与功能多样性一直备受关注。尽管近年来免疫检查点阻断（ICB）等治疗策略取得了显著进展，但DC在肿瘤治疗中的实际效果仍有限。因此，深入了解DC的多样性及其在不同癌症类型中的功能特性，对于开发更有效的DC为基础的免疫治疗策略具有重要意义。本研究通过整合来自33种癌症类型的超过2500个样本的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，构建了一个全面的DC图谱，揭示了DC在肿瘤微环境中的复杂分布及其潜在的功能差异。

首先，研究团队识别了多种罕见的DC亚群，包括AXL+SIGLEC6+ DCs和类似朗格汉斯细胞（LC）的DC亚群。这些亚群表现出独特的转录组特征和功能潜力，例如，AXL+SIGLEC6+ DCs可能在某些癌症类型中具有特定的免疫调节作用，而LC样DCs则可能在肿瘤中表现出免疫抑制特性。此外，研究还发现，LAMP3+ DCs的来源可能包括多个细胞类型，例如cDC1s、cDC2s和LC样DCs，这进一步说明了DC在肿瘤中的功能多样性。

其次，通过计算分析，研究团队展示了不同细胞起源与LAMP3+ DCs功能潜力之间的关联。例如，cDC1来源的LAMP3+ DCs在促进CD8+ T细胞浸润和维持其活性方面表现突出，这与它们在抗PD-1/PD-L1免疫治疗中的积极反应相关。此外，研究还发现，cDC2来源的LAMP3+ DCs可能具有增强抗肿瘤免疫反应的潜力，而LC样DCs则可能与调节性T细胞（Tregs）相关联，从而影响肿瘤免疫微环境。

研究还开发了一个机器学习模型DCTypist，用于自动标注DC亚群。该模型在多个公开数据集上进行了验证，显示出良好的预测性能。通过使用DCTypist，研究团队能够更准确地识别和分类不同类型的DC，从而为后续的单细胞分析提供指导，并优先考虑潜在的免疫治疗靶点。

此外，研究团队还探讨了DC的发育轨迹，通过Monocle2和PAGA方法，揭示了LAMP3+ DCs可能的发育来源。这些发现不仅有助于理解DC在肿瘤中的功能异质性，还为开发新的免疫治疗策略提供了理论基础。

在临床应用方面，研究团队通过实验验证了某些基因（如TMEM176B）在DC疫苗中的作用。结果显示，TMEM176B过表达的DC疫苗在抑制肿瘤生长方面效果有限，而TMEM176A过表达的DC疫苗则表现出与对照组相似的效果。这些结果进一步支持了TMEM176B在DC功能调节中的潜在作用。

研究还指出，虽然DC在肿瘤微环境中的分布和功能特征具有普遍性，但在不同癌症类型中的具体表现仍需进一步探索。例如，LC样DCs在多种癌症类型中表现出免疫抑制特性，而pDCs在某些癌症类型中可能具有促进免疫反应的作用。这些发现提示，DC的异质性可能与肿瘤的微环境特性密切相关，而不同的DC亚群可能在不同的肿瘤类型中发挥不同的作用。

综上所述，本研究通过构建一个全面的DC图谱，不仅揭示了DC在肿瘤微环境中的多样性和功能潜力，还为开发基于DC的免疫治疗策略提供了重要的理论依据和实际应用价值。未来的研究可以进一步探讨这些DC亚群在肿瘤免疫微环境中的具体作用机制，以及它们在不同癌症类型中的潜在治疗靶点。此外，开发更精确的DC分类模型和功能评估工具，也将有助于提高DC免疫治疗的效果。