超越传统分期系统！新方法显著提升非小细胞肺癌风险分层准确性，破解肿瘤微环境细胞空间排列密码

近日，《Nature Communications》发表一项创新研究：研究团队开发出一种人工智能驱动的空间细胞表型组学方法，成功分析了1168名非小细胞肺癌患者的肿瘤微环境。这项研究结合组织学、多重免疫荧光成像和多模态机器学习，能同时分析43种细胞表型的复杂关系。与传统国际抗癌联盟（UICC）肺癌 TNM 分期系统相比，新方法将肺腺癌和肺鳞癌的风险分层准确度分别提高了14%和47%。这一突破性研究为识别需要辅助治疗的高危患者提供了新视角。

队列描述和细胞表型组学分析流程

肿瘤微环境分析的瓶颈

细胞表型组学概览

当前，非小细胞肺癌患者的风险分层主要依赖国际抗癌联盟（UICC）的TNM分期系统，该体系基于肿瘤大小、淋巴结受累和转移情况进行分类。但这一系统存在明显局限性。尽管早期肺癌患者接受手术治疗，约一半患者会复发并预后不良。统计显示，有21%至71%的患者在诊断后5年内死亡。

与传统分期系统不同，肿瘤微环境作为一个多方面的生态系统，包含各种免疫和基质细胞，形成复杂的空间关系。越来越多证据表明，不仅细胞数量重要，它们的空间排列也深刻影响着肿瘤的生物学行为和治疗反应。

AI多模态方法的突破性进展

肺腺癌（LUAD）中细胞生态位的组成、分布和模式

研究团队开发的多模态AI驱动方法，涵盖了2006至2019年间在两个医疗中心接受手术切除的I-IV期非小细胞肺癌患者。团队采用12重免疫荧光面板对肿瘤微环境进行表征，能够区分43种不同细胞类型。

研究人员训练了多个深度学习模型，总共分析了5300万个细胞的类型和空间位置。通过计算每个细胞周围34微米范围内的不同类型细胞数量，研究团队在肺腺癌和肺鳞癌中分别识别出10个不同的细胞生态位。这些生态位的空间排列具有重要预后价值

肺鳞癌（LUSC）中细胞生态位的组成、分布和模式

细胞生态位的生物学价值

细胞生态位的组成与生物学诠释

通过对细胞生态位的分析，研究人员识别出六种不同的热生态位和多种冷生态位，每种都有独特细胞组成和空间特征。

热生态位包括淋巴细胞丰富型、三级淋巴结构型和强免疫浸润型等。三级淋巴结构是肿瘤内后天形成的免疫堡垒，与患者预后改善相关。相比之下，冷生态位包括免疫豁免型、免疫抑制型和肿瘤相关巨噬细胞主导型等。免疫豁免型生态位几乎完全由癌细胞组成，几乎没有任何免疫细胞浸润。

临床验证与风险预测的重大提升

完整肿瘤切片上的细胞生态位模式

为验证细胞生态位在预后预测中的价值，研究人员开发了生存预测模型。仅使用细胞密度的模型已经优于国际抗癌联盟第 8 版（UICC8） 肺癌 TNM 分期系统，而使用细胞生态位的模型显示出更大改进。

在肺腺癌中，基于生态位的模型将预测一致性指数从0.633提高到0.665，相对改进14%。在肺鳞癌中，一致性指数从0.630提高到0.692，相对改进高达47%，几乎相当于传统方法精准度的半倍提升。

最引人注目的是，对于当前被归类为UICC8 1期、仅接受手术治疗的肺癌患者，新方法识别出一个高风险亚组。约一半的UICC8 1期患者被重新分类为更高风险，其预后与UICC8 2期患者相似。这意味着这些患者可能从辅助化疗中获益。

肿瘤分析技术的未来展望

本次研究的突破与同时期其他肿瘤分析技术的发展不谋而合。多项AI辅助诊断技术正推动肺癌诊疗向精准化、个体化方向发展。AI驱动的空间细胞表型组学分析有望成为肺癌标准诊断的一部分，未来医生可能不仅提供TNM分期，还会给出基于肿瘤微环境的生态位图谱。

癌症治疗将不再仅仅基于肿瘤本身特征，而是综合考虑肿瘤与其微环境的复杂相互作用。从靶向癌细胞到重塑整个生态系统，这一转变代表着肿瘤治疗理念的根本性变革。（转化医学网360zhyx.com）

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-025-65783-z

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