空间解码结直肠癌的器官倾向性和免疫治疗反应

摘要 转移占结直肠癌（CRC）死亡率的90%以上，但预测其发生的时间、地点及可能性仍是临床重大挑战。现有工具，如TNM分期、ctDNA和突变谱分析，无法预测转移的器官倾向性或指导特定部位的监测和治疗决策。因此，许多II-III期CRC患者术后治疗不足。为弥补这一空白，我们建立了SPOT-Met（空间转移器官倾向性预测器），这一基石级项目结合亚细胞分辨率的空间多组学与AI驱动建模，推断器官特异性转移的分子和结构规则。我们利用Singular Genomics G4X平台对1000例CRC原发肿瘤及约100例匹配转移和邻近正常组织进行了空间分析，获得3亿条同一样本的转录组、蛋白组和形态学细胞数据，分辨率低于一微米。每个病例均关联有全转录组测序、基于qPCR的突变数据及涵盖转移部位、时间、治疗反应和生存的详细临床元数据。SPOT-Met还包括接受pembrolizumab治疗的特定患者队列，实现免疫治疗反应的空间解析。对治疗响应者与非响应者的比较分析正在进行，初步揭示免疫和间质结构的空间差异。初步数据表明，免疫组织及细胞拓扑结构，而非整体免疫含量，可能区分治疗结果，体现出空间环境作为预测生物标志物的潜力，超越PD-L1表达或肿瘤突变负荷的作用。初步发现还显示，倾向肝脏转移的肿瘤优先形成富含代谢和细胞外基质特征的血管周间质枢纽，而非转移肿瘤保持紧凑、免疫调控的隐窝结构。整合这些空间与分子特征相比单纯组织病理学提升了转移器官倾向性的回顾性分类准确度。SPOT-Met正开发为一种活检兼容的诊断检测，旨在诊断时预测转移潜能和器官倾向性，期望将II-III期CRC的预后精准度提升一倍。通过前所未有规模整合空间多组学与AI，SPOT-Met推动转移研究从回顾观察迈向前瞻预测，促进精准肿瘤学和免疫治疗分层。 引用格式：Jiwoon Park, Ryan Shultzaberger, Braulio Banuelos, McKenzie Pavlich, Sabrina Shore, Daan Witters, Kyung-A Kim, Taeyul K. Kim, Minsun Jung, Han Sang Kim, Christopher E. Mason. SPOT-Met: Spatially decoding organotropism and immunotherapy response in colorectal cancer from 1,000 multi-omic tumors abstract. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2026; Part 1 (Regular Abstracts); 2026 Apr 17-22; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2026;86(7 Suppl):Abstract nr 70.