转移性透明细胞肾细胞癌（metastatic clear cell renal cell carcinoma，ccRCC）的临床结局具有异质性，且可用于预测靶向治疗反应的生物标志物有限。本研究评估了预测酪氨酸激酶抑制剂（tyrosine kinase inhibitor，TKI）舒尼替尼（sunitinib）临床反应的细胞区室特异性转录生物标志物。在该2期临床试验（NCT00715442）中，46例转移性ccRCC患者在减瘤性肾切除术（cytoreductive nephrectomy，CN）前和后接受舒尼替尼治疗，主要终点为进展时间（time-to-progression，TTP），次要终点为总生存期（overall survival，OS）和舒尼替尼毒性。为探究舒尼替尼治疗反应的空间动态，研究人员将全转录组数字空间图谱（whole-transcriptome digital spatial profiling，DSP）应用于应答者和非应答者的肿瘤组织。46例试验患者的中位TTP为8.2个月（95%置信区间（confidence interval，CI）：6.1–19.3），OS为36.3个月（95% CI：19.7–70.5）。应答者显示肿瘤微环境（tumor microenvironment，TME）富含促炎/免疫刺激程序，而非应答者显示免疫抑制程序富集，髓系细胞中程序性死亡配体1（PD-L1）表达升高以及耗竭CD8+ T细胞特征。识别了涉及血管内皮生长因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）依赖性和非依赖性血管生成通路的舒尼替尼耐药机制，揭示了潜在治疗靶点。基于DSP的机器学习模型在外部JAVELIN Renal 101队列的舒尼替尼治疗患者中显示较强的预后和预测性能，但在avelumab联合axitinib队列中性能减弱，表明治疗情境特异性。研究人员的发现强调免疫调节是转移性ccRCC中舒尼替尼反应的关键决定因素。空间图谱揭示了潜在可靶向的TKI耐药机制，涉及SPP1相关髓系程序、CD8+ T细胞耗竭和血管生成信号，突出血管生成、脂质代谢和肿瘤免疫之间的相互作用是治疗结局的决定因素。
研究背景与问题：肾细胞癌（renal cell carcinoma，RCC）为美国第九常见恶性肿瘤，透明细胞（clear cell，cc）亚型占>70%；2020年全球约18万人死于RCC，近1/5患者初诊即转移，另有1/3进展为转移。转移性ccRCC现行系统治疗包括TKI联合免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitor，ICI）及双ICI方案，但血管内皮生长因子受体（vascular endothelial growth factor receptor，VEGFR）导向TKI仍是联合方案核心。舒尼替尼为口服小分子抑制剂，靶向VEGFR1、VEGFR2、VEGFR3、血小板衍生生长因子受体（platelet-derived growth factor receptor，PDGFR）及KIT；其2007年获美国FDA批准基于3期试验较干扰素α（IFN-α）延长无进展生存期（progression-free survival，PFS）及提高客观缓解率（objective response rate，ORR）。SURTIME 3期研究显示，系统舒尼替尼后延迟CN较先行CN后舒尼替尼改善OS，提示初始系统治疗应答良好者更可能从CN获益。然而VEGFR-TKI治疗反应临床异质性显著，TKI敏感与耐药机制尚未完全阐明；舒尼替尼单药已非转移性ccRCC首选一线，但单独研究VEGFR-TKI可排除同期免疫治疗混杂，便于解析反应和耐药机制。ccRCC TME复杂异质，VEGFR抑制除影响肿瘤血管生成外，还可能影响内皮及免疫细胞群；常规bulk转录组难以区分肿瘤、间质和免疫区室信号，空间转录组可区室解析转录程序。该研究整合2期临床试验临床结局与区室分辨DSP，旨在定义舒尼替尼反应和耐药机制；识别非应答者髓系和CD8
+ T细胞免疫抑制程序、应答者免疫激活程序；推断配体-受体互作；并用DSP衍生特征在独立JAVELIN Renal 101队列评估预后和预测价值。其意义在于表明VEGFR-TKI反应不仅由血管生成通路决定，也受TME中不同免疫程序调控。
关键技术方法（≤250字）：研究基于MD Anderson单中心、单臂2期试验NCT00715442（2008年6月至2011年10月），入组未接受系统治疗、活检证实转移性ccRCC患者；舒尼替尼50 mg每日口服，4周服/2周停为1周期，第二周期第7–21天行CN，稳定或应答者术后恢复用药。主要终点为TTP和毒性，次要终点为OS和ORR，事后分析PFS。对福尔马林固定石蜡包埋（formalin-fixed paraffin-embedded，FFPE）肾切除肿瘤组织行NanoString GeoMx DSP，以CD8、CD31、CD163、CAIX和DAPI标记，选取约300 μm感兴趣区域（region of interest，ROI），覆盖肿瘤、髓系、内皮和CD8
+ T细胞区室；质控后纳入23例、62个高质量ROI，行全转录组分析。采用limma差异表达、fgsea基因本体（Gene Ontology，GO）富集、GSVA评分及MultiNicheNet配体-受体推断；外部JAVELIN Renal 101 3期队列用于Cox回归和多模型机器学习训练与验证。
研究结果：试验和队列特征：通过单臂2期试验评估围手术期舒尼替尼方案，50例开始治疗，3例因不可接受毒性、6例术前进展停药，41例手术，5例围手术期并发症非舒尼替尼相关，无显著伤口裂开；4例非透明细胞组织学排除疗效分析，46例确认ccRCC用于疗效评价，术后32例恢复舒尼替尼，其中6例毒性、1例失访、25例最终进展。临床疗效：通过Kaplan–Meier和实体瘤疗效评价标准（Response Evaluation Criteria in Solid Tumors，RECIST）评估，46例中位随访118个月，中位TTP 8.2个月（95% CI：6.1–19.3），12个月TTP 40.1%、24个月30.7%、5年5.5%；事后中位PFS 7.8个月；中位OS 36.3个月（95% CI：19.7–70.5），12个月OS 78.3%、5年36.1%；ORR 37%（95% CI：23.1–50.9%），2例完全缓解、15例部分缓解；结果提示治疗反应变异大，需研究耐药因素。舒尼替尼相关毒性：通过常见不良事件评价标准（Common Terminology Criteria for Adverse Events，CTCAE）4.0评估50例，≥20%患者出现治疗相关毒性，常见腹泻、乏力、黏膜炎、皮疹和手-足综合征（hand-foot syndrome，HFS）；7例（14%）3级HFS，4例（8%）3级乏力；3级血小板减少5例、4级1例并停药，3级中性粒细胞减少6例、4级1例；2例4级血栓栓塞事件停药；无5级舒尼替尼相关毒性。舒尼替尼耐药与髓系区室中免疫抑制和促血管生成通路相关：通过DSP比较23例应答者（CR/PR，n=11）与非应答者（稳定疾病（stable disease，SD），n=12）髓系ROI，发现应答者富集干扰素、趋化因子（如IL-6信号）和白细胞增殖程序，非应答者富集应激反应（CGAS、TLR2、IL4）及免疫抑制性巨噬细胞极化；应答者C1QC
+肿瘤相关巨噬细胞（tumor-associated macrophage，TAM）促炎签名较高，非应答者SPP1
+ TAM签名较高，并伴细胞外基质（extracellular matrix，ECM）调控基因SDC4、PPARG；非应答者M2抗炎/免疫抑制签名及CD274（编码PD-L1）表达升高、TLR9表达降低；配体-受体分析显示非应答者髓系-内皮胶原配体与内皮ITGA11互作、IL-4/IL-4R髓系-髓系互作，应答者CCL23–CCR1趋化信号增强；提示免疫抑制和促血管生成髓系程序与耐药相关。免疫抑制TME和耗竭CD8
+ T细胞界定舒尼替尼耐药：通过CD8
+ T细胞ROI转录组和功能签名分析，应答者富集MAPK/ERK通路（PDGFA、VEGFB）及TNF，非应答者富集自噬（MTOR、OPTN）、细胞黏附（SPP1）和C3补体信号；非应答者naive、调节性T细胞（regulatory T cell，Treg）和耗竭签名更突出，PDCD1（编码PD-1）、HAVCR2、LAG3上调；应答者TNF更高，TIGIT和LAYN在应答者中较高；配体-受体分析提示非应答者SPP1–CD44及内皮MMP7/MMP14–CD44与CD8
+ T细胞互作，应答者T-T细胞间VGF-NTRK1、FGF16-FGFR2、FGF5-FGFR2、EFNA4-EPHA7互作及ERK通路活化；表明耗竭CD8
+ T细胞和免疫抑制TME界定耐药。舒尼替尼耐药以活化的血管生成和基质重塑特征为标志：通过内皮ROI分析，非应答者富集ECM重塑（MMP2、MMP14）、血管生成（NRP1）、1型干扰素（STING1）、上皮-间充质转化（epithelial–mesenchymal transition，EMT；SNAI1、TGFB1）及ATP代谢/氧化磷酸化（NDUFA7）通路，应答者上调氨基酸（NAGS、GLYATL1）和脂肪酸分解（ACOX3、ABCD3）相关基因；配体-受体分析显示非应答者内皮-内皮MMP14–MMP2及胶原–ITGA11互作，应答者APOC1–VLDLR、PCSK9–VLDLR及内皮PCSK9与CD8
+ T细胞CD36互作；提示血管生成和基质重塑活化标志耐药，脂质加工适应与应答相关。脂质代谢相关通路预测肿瘤区室内的舒尼替尼反应：通过肿瘤背景ROI分析，非应答者PDCL3上调，应答者脂质处理/缺氧适应基因APOE、APOC1、PLIN2、ANGPTL4显著上调（p=0.04）；非应答者配体-受体互作涉及MMP7–SDC1、胶原–ITGA11、MMP2–PECAM1，提示VEGF非依赖性血管生成逃逸；应答者富集APOE/APOC1–LRP/VLDLR、ANGPTL4–C3脂质转运/摄取通路；提示脂质代谢和缺氧适应与反应相关，非应答者存在VEGF非依赖血管生成逃逸。机器学习框架识别与生存结局相关的DSP衍生转录特征：通过JAVELIN Renal 101舒尼替尼治疗队列，采用单变量Cox回归（p < 0.05）及至少8个机器学习模型一致选择特征，SuperPC+CoxBoost模型对OS表现最佳，训练集C-index 0.72、独立测试集0.67，OS和PFS风险分层稳定；在avelumab联合axitinib队列中OS训练集C-index 0.72、独立测试集0.56，风险分层较弱；提示DSP衍生区室特征在舒尼替尼治疗情境具有预后和预测价值，但跨治疗情境泛化受限。
讨论总结：TKI与ICI仍是转移性ccRCC治疗基石；该研究TTP 8.2个月强调舒尼替尼耐药快速发生，PFS 7.8个月和OS 36.3个月与近期3期试验舒尼替尼组相当。DSP可在FFPE临床试验标本中解析免疫、内皮和肿瘤转录签名，具有真实世界样本应用价值；单独研究抗VEGF-TKI可机制上清晰 delineate 对TME的直接作用，排除同期免疫治疗混杂，并有助于识别TKI敏感亚组、定义耐药机制及指导TKI优先或合理联合策略。非应答者富集免疫抑制和T细胞耗竭签名，包括髓系PD-L1及CD8
+ T细胞PD-1升高，与既往RCC中CD8
+ T细胞浸润及PD-1、LAG3表达与较差OS/PFS相关的研究一致；非应答者CD8
+ T细胞干扰素和TNF签名较低。SPP1程序是耐药中心环节：SPP1
+ TAM、SPP1–CD44及CD44与ECM配体结合，连接SPP1介导髓系信号、ECM重塑和T细胞功能障碍；既往ccRCC空间转录组显示肿瘤SPP1配体与耗竭CD8
+ T细胞CD44互作，TKI-ICI治疗的转移性ccRCC中SPP1高表达与较差PFS和较高T细胞耗竭签名相关，CD44亦与较差预后和舒尼替尼耐药相关。非应答者促血管逃逸以髓系-内皮ITGA11互作突出；膀胱癌ITGA11
+癌相关成纤维细胞（cancer-associated fibroblast，CAF）与较差预后相关，PDGFRA-ITGA11敲除小鼠转移和淋巴浸润减少，ITGA11可通过磷酸化激酶失活型VEGFR3激活MAPK，提示非经典、VEGFR激酶非依赖MAPK活化。应答者肿瘤区室富集脂质代谢，ccRCC组织学特征为细胞内脂质积累；ANGPTL4为IMmotion150血管生成签名组分，与舒尼替尼更好反应相关，分子分类研究支持血管生成肿瘤程序与VEGFR-TKI敏感性相关；ANGPTL4为缺氧诱导因子，其在应答者中富集可能反映抗血管生成治疗早期代谢适应，也可能成为持续治疗下VEGF非依赖逃逸机制。内皮-T细胞PCSK9–CD36互作涉及脂质摄取驱动的CD8
+ T细胞功能障碍。治疗上，非应答者免疫抑制髓系程序和检查点上调支持TKI联合免疫检查点阻断；应答者脂质代谢和缺氧相关基因富集提示代谢适应性可被利用；已有试验评估TKI联合缺氧诱导因子2（hypoxia-inducible factor 2，HIF2）抑制，PCSK9抑制剂可能调节CD8
+ T细胞功能；联合抗VEGF-TKI、免疫检查点阻断和抗HIF2可能规避耐药。局限包括：术前因早期进展或毒性停用舒尼替尼者被排除于生物标志物分析，可能偏向侵袭性较低疾病；样本于第二周期治疗中采集，签名反映基础生物学和早期适应反应，可能不能捕捉后期耐药；DSP为区室水平而非单细胞空间分辨率，可能不能完全反映瘤内异质；ROI有限及单芯取样可能降低统计效能和泛化性。尽管如此，仍观察到一致且生物学连贯的反应和耐药模式。DSP框架整合肿瘤、内皮、T细胞和髓系信号，捕捉超越肿瘤内在特征的多细胞程序；在舒尼替尼队列预测性能一致，而在avelumab联合axitinib队列减弱，提示治疗特异性效应；TKI反应主要受TME调控，肿瘤内在程序也贡献治疗结局。
研究结论翻译：研究人员对按舒尼替尼反应分层的转移性ccRCC肿瘤空间转录组景观的分析，为TKI反应和耐药机制提供了见解，并可能为未来生物标志物驱动的研究和指导联合治疗策略的临床试验提供信息。
