每日速递：泛癌种TME空间解码揭示免疫治疗响应新机制
标题：肿瘤免疫hub解码治疗响应
核心临床价值速递：
绘制泛癌种TME单细胞图谱：研究构建了涵盖9大癌种、230个样本的超61万个细胞的单细胞图谱，系统性定义了70个跨癌种共享的免疫与基质细胞亚型，为理解TME组成提供了基准参考。
发现关键功能“枢纽”（Hub）：超越单细胞分类，首次识别出两个核心功能“枢纽”：TLS hub（与三级淋巴结构生成相关）和type-1 immunity hub（与抗肿瘤1型免疫反应相关）。这些枢纽内的细胞亚型在空间上显著共定位。
明确枢纽的临床预测价值：临床队列分析证实，这两个功能枢纽的丰度与免疫检查点抑制剂（ICI）治疗后的早期T细胞扩增及长期无进展生存期改善显著相关，是具有潜力的疗效预测生物标志物。
检测方案与临床落地应用：
技术支撑：阔然生物一站式NGP检测方案，可通过多重荧光免疫组化（mIHC）等技术，对肿瘤组织同步解析CD8、CD4、CD68、CD11c、PD-L1、CD31等关键指标，精准量化上述功能枢纽内核心细胞亚型的空间分布与互作关系。
核心应用：
枢纽鉴定与分型：在组织原位可视化并定量分析TLS hub与type-1 immunity hub的细胞构成与空间共定位特征。
预后与疗效预测：通过检测枢纽丰度，辅助评估患者预后，并预测其从免疫治疗中获益的可能性。
机制探索工具：为深入研究肿瘤内多细胞互作网络及免疫治疗耐药机制提供强大的空间表型分析工具。
临床价值：
将TME研究从“细胞列表”提升至“功能模块”水平，为开发更精准的免疫治疗疗效预测模型提供了新范式。
助力临床识别可能对免疫治疗应答良好的优势人群，实现个体化治疗决策。
行动建议：
在免疫治疗临床研究中，可探索将TLS hub和type-1 immunity hub的评估作为患者分层或疗效预测的生物标志物。
利用NGP等空间表型分析技术，在真实世界患者样本中验证这两个枢纽的预测价值，并推动其向临床检测转化。
针对枢纽活性不足的患者，可研究旨在激活或诱导相应枢纽形成的联合治疗策略。
一句话总结：本研究通过泛癌种单细胞与空间分析，鉴定出两个预测免疫疗效的关键细胞功能枢纽，为理解肿瘤微环境复杂性及实现精准免疫治疗提供了新框架。
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