空间转录组学与单细胞RNA测序：解码结直肠癌肿瘤复杂性及构建预后模型

最近转录组分析的进展，结合单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学，深化了我们对肿瘤微环境和细胞异质性的理解，为个性化治疗奠定了基础。本研究旨在探讨结直肠癌（CRC）肿瘤细胞的异质性及其在不同治疗背景下的预后价值，强调肿瘤细胞异质性对疾病进展的影响。我们采用scRNA-seq结合空间转录组学分析了CRC肿瘤细胞的异质性、空间分布及其与微环境的相互作用。结果显示九种不同的肿瘤细胞亚型，其中MLXIPL+肿瘤在晚期CRC中较为常见，而ADH1C+和MUC2+肿瘤更常见于早期CRC。MLXIPL+肿瘤与化疗及靶向治疗的疗效显著相关。空间转录组分析表明MLXIPL+肿瘤位于肿瘤细胞核心区域。我们利用机器学习算法（StepCox backward）开发了包含13个基因的预后特征签名（PS），能够预测CRC患者的预后。此外，低PS评分患者表现出更高的免疫细胞浸润和免疫调节因子，提示免疫监视和治疗反应增强。研究结果突显肿瘤细胞异质性在CRC进展和治疗反应中的关键作用，提示需针对不同亚群制定个性化治疗策略。所构建的PS在预测患者预后方面具有显著的临床应用价值。