垂体神经内分泌肿瘤多维肿瘤-血液图谱揭示系统性淋巴细胞-单核细胞失衡的免疫调节机制

本研究通过整合883例PitNET肿瘤组织、108例患者PBMC和175例健康对照的转录组数据，结合单细胞测序技术，首次系统揭示了PitNET通过谱系特异性分泌程序导致外周免疫失衡的新机制。研究发现肿瘤切除可逆转淋巴细胞-单核细胞比例失衡，并构建了基于PBMC转录组的随机森林分类器，为PitNET的免疫诊断和靶向治疗提供了新策略。

在颅内肿瘤的大家族中，垂体神经内分泌肿瘤（PitNET）占据着独特而重要的地位。作为第二常见的原发性颅内肿瘤，其年发病率约为每10万人中4.54例，占所有原发性脑肿瘤的17.2%。这些起源于垂体前叶激素分泌细胞的肿瘤，不仅具有肿瘤学特征，更因其内分泌功能而影响着全身多系统功能。传统的观点将PitNET视为局部病变，但越来越多的证据表明，这些肿瘤通过异常分泌激素，如催乳素（PRL）、促肾上腺皮质激素（ACTH）和生长激素（GH），引发了包括不孕、代谢紊乱和器官肥大在内的全身性病变。

然而，一个长期被忽视的科学问题是：这些位于大脑中央的微小肿瘤，是否以及如何影响人体的免疫系统？尽管已知PitNET的肿瘤微环境中存在免疫细胞浸润，且以巨噬细胞和T细胞为主，但肿瘤与全身免疫系统的相互作用机制仍不明确。外周血单个核细胞（PBMC）作为免疫系统的"流动哨兵"，是否能够反映PitNET对机体免疫状态的影响？这一问题的解答不仅有助于深入理解PitNET的全身性效应，还可能为疾病诊断和治疗提供新的生物标志物和靶点。

针对这一科学空白，由Ruijin医院和北京天坛医院共同领导的研究团队在《Signal Transduction and Targeted Therapy》上发表了重要研究成果。研究团队通过多维度的肿瘤-血液联合分析，揭示了PitNET作为系统性免疫调节剂的新角色，发现肿瘤通过谱系特异性分泌程序影响外周免疫细胞平衡，而这一效应在肿瘤切除后可被逆转。

研究采用了多种前沿技术方法，包括对883例PitNET肿瘤组织、108例患者PBMC和175例健康对照PBMC进行批量RNA测序（RNA-seq），同时对59例肿瘤样本、4例正常垂体组织、3例患者PBMC和3例健康对照PBMC进行单细胞RNA测序（scRNA-seq）。临床验证方面，研究人员利用流式细胞术和600例样本（200例健康对照和200例手术前后配对随访的PitNET患者）的常规血液检查数据，并结合雌激素诱导的大鼠模型，全面评估了PitNET对全身免疫状态的影响。

患者与PitNET肿瘤特征

研究纳入了两个中国队列的1178例接受手术切除的PitNET患者，对883例肿瘤组织进行了批量RNA-seq分析。通过无监督聚类，研究人员将PitNET分为六个不同的亚组（G1-G6），这些亚组的分布与三个主要谱系一致：PIT1谱系（41.2%）、TPIT谱系（19.8%）和SF1谱系（39.0%）。主成分分析（PCA）验证了这三个主要谱系和四个激素组的分离情况。

PitNET患者PBMCs与正常PBMCs的免疫谱分析揭示淋巴细胞和单核细胞群体失衡

通过单细胞RNA测序分析3例初治PitNET患者和3例健康对照的PBMCs，共获得54,298个高质量细胞。分析结果显示，PitNET患者的PBMCs呈现出明显的淋巴-单核细胞失衡，表现为T/NK细胞和B细胞比例增加，同时单核细胞减少。淋巴细胞与单核细胞比率在PitNET PBMCs中显著升高。

大规模批量RNA-seq数据的细胞类型丰度估计进一步验证了PitNET PBMCs中的淋巴细胞偏向，表现为记忆性和效应记忆性CD8⁺ T细胞（CD8T_Tm和CD8T_Tem）、效应记忆性CD4⁺ T细胞（CD4T_Tem）和调节性CD4⁺ T细胞（CD4T_Treg）的富集，同时单核细胞亚群（单核细胞CD14和单核细胞CD16）减少。临床血液常规检查数据独立验证了这些发现，显示PitNET患者的绝对淋巴细胞计数和淋巴细胞与单核细胞比率显著升高，而中性粒细胞计数和百分比显著降低。

术后免疫重建揭示动态淋巴-髓系重新平衡

对9例PRL水平显著升高的PitNET患者匹配的术前（第0天）和术后五天（第5天）PBMC样本分析显示，术后多种淋巴细胞群体（包括CD4T_Tem和CD8T_Tm）显著减少，而单核细胞水平（单核细胞_CD14）显著增加。同时，PRL水平下降至正常生理范围。

流式细胞术对另外8例患者手术前后新鲜PBMC样本的分析证实，术后粒细胞和单核细胞显著增加，同时CD8⁺ T细胞和B细胞显著减少。更大规模的临床验证队列（200例PitNET患者）的纵向血液常规检查数据显示，术后淋巴细胞计数和百分比显著下降，单核细胞计数和百分比相应增加，淋巴细胞与单核细胞比率逐渐下降。此外，激素水平（PRL、GH、ACTH）在术后3-5天下降，超过30天时值恢复正常范围。

谱系特异性分化和基因组不稳定性塑造PitNET分泌能力

通过对59例PitNET肿瘤组织和4例正常垂体组织的单细胞测序数据进行分析，构建了PitNET的综合单细胞图谱。研究鉴定了21个不同的细胞群体，包括三个主要的分支簇，代表三个主要PitNET谱系。轨迹分析显示，终末分支细胞可能起源于早期的中间细胞，肿瘤细胞被组织为四个总体组：谱系未分化、谱系PIT1、谱系TPIT和谱系SF1。

拷贝数变异（CNV）分析显示，PitNET肿瘤细胞携带显著升高的CNV水平，终末分化细胞显示更大的CNV变异性。差异表达基因分析显示，终末分化肿瘤细胞中与蛋白质分泌以及生长激素和甲状旁腺激素合成、分泌和作用相关的通路显著富集。

PitNET中分泌蛋白的分析揭示谱系特异性分泌谱

研究编制了一个广泛的细胞外可检测分泌蛋白数据库，并整合了来自13个已发表的细胞-细胞相互作用工具的配体-受体相互作用。共鉴定出328个似乎是分泌蛋白的配体，这些配体在肿瘤细胞中高表达。分泌评分计算显示，终末分化的肿瘤细胞（如谱系PIT1_3（PRL）、谱系PIT1_4（GH1）、谱系TPIT_2和谱系SF1_3）的分泌评分显著高于早期或中间细胞。

分泌评分与临床特征的相关性分析显示，较小体积、非侵袭性特征或激素染色阳性状态的肿瘤表现出较高的分泌能力。这些分泌蛋白的基因表达无监督聚类确定了三个不同的组，对应于主要PitNET谱系：配体簇1（LC-PIT1）对应PIT1谱系，配体簇2（LC-TPIT）对应TPIT谱系，配体簇3（LC-SF1）对应SF1谱系。

肿瘤-血液配体-受体串扰和基于PBMC的PitNET分类

为了将肿瘤来源的分泌配体与PBMC免疫重塑联系起来，研究人员计算了配对批量RNA-seq样本中肿瘤组织中配体表达与PBMC中细胞丰度之间的Spearman相关性。PBMC细胞群体分为四组：初始/调节淋巴组（CD4T_Treg、CD4T_naive、CD8T_naive、CD8T_Tm）、B细胞相关组（pDC、B细胞）、髓系组（单核细胞CD14、单核细胞CD16、cDC）和效应记忆淋巴组（CD8T_Tem、CD4T_Tem、NK细胞）。

值得注意的是，LC-PIT1与初始/调节淋巴组，特别是CD4T_Treg呈正相关。激素分泌分析一致显示，循环GH水平与CD4T_Treg、CD4T_naive和CD8T_naive细胞的丰度显著相关。配体-受体网络分析显示，受体表达呈现清晰的谱系特异性，淋巴亚群通常比髓系群体表达更少的受体。

基于PBMC细胞类型丰度的随机森林分类器能够以高准确度区分PitNET患者与健康个体，并为功能性与非功能性亚型提供了术前分类的实用框架。

雌激素诱导的大鼠高泌乳素血症重现垂体-免疫内分泌轴功能障碍

在PIT1-PRL谱系PitNETs中，LC-PIT1配体的表达相对于正常垂体组织显著升高，同时PBMCs中相应的受体与正常PBMCs相比显示出显著改变。雌激素诱导的大鼠模型重现了PIT1-PRL谱系肿瘤的关键特征，包括垂体体积显著增加、血清PRL水平显著升高，以及外周免疫细胞群体的显著变化，表现为淋巴细胞百分比增加、单核细胞百分比减少，淋巴细胞与单核细胞比率升高，中性粒细胞水平显著降低。

差异表达分析显示，雌激素诱导大鼠PBMCs中与癌症通路、MAPK、趋化因子和雌激素信号相关的通路显著富集。GSEA显示，LC-PIT1配体簇的受体在雌激素诱导大鼠PBMCs中相对于对照组显著富集。

研究结论与意义

这项研究通过多维度的肿瘤-血液联合分析，重新定义了PitNET作为外周免疫系统性调节剂而非孤立内分泌病变的新角色。研究发现并验证了PitNET患者中存在淋巴细胞主导的免疫失衡，表现为淋巴细胞计数增加、单核细胞和中性粒细胞水平降低。这种失衡是由肿瘤分泌因子驱动的系统性免疫失调的指示，而肿瘤切除可以部分恢复免疫平衡。

研究揭示了PitNET中谱系特异性分泌谱，发现了一个复杂的配体-受体相互作用网络，可能促成这种失衡。基于PBMC免疫谱的随机森林分类器不仅能够以高准确度区分PitNET患者与健康个体，还为功能性与非功能性亚型的术前分类提供了实用框架。

雌激素诱导的大鼠模型重现了PIT1-PRL谱系肿瘤的关键特征，包括免疫改变，表明雌激素驱动的反馈机制可能影响系统性免疫调节。这些相似性表明该模型可能有助于探索肿瘤-免疫相互作用如何促进疾病，并可能为测试旨在恢复免疫平衡的靶向治疗提供平台。

这项研究的主要意义在于建立了PitNET作为系统性免疫重塑的内分泌驱动因素的新范式，为理解PitNET生物学及其对免疫系统的系统性影响提供了新视角。研究发现的外周免疫特征不仅具有诊断和分类价值，还可能作为治疗反应和复发风险的生物标志物。此外，研究构建的配体-受体相互作用网络为开发针对激素-免疫串扰的靶向治疗策略提供了理论基础。