Nature Genetics：单细胞空间分析揭示脑膜瘤的异质性

脑膜瘤（meningioma）是一种起源于脑膜的肿瘤。绝大多数为良性肿瘤，但也有少数肿瘤生长速度较快，会对周围脑组织、神经和血管造成压迫。不过，风险预测仍是一大难题。

近日，多伦多玛格丽特公主癌症中心等机构的研究人员利用单细胞测序和空间转录组学技术，对大型队列的脑膜瘤样本进行了深入分析，以解释为何部分脑膜瘤会复发或更具侵袭性。

这份详细的脑膜瘤细胞图谱于6月9日发表在《Nature Genetics》杂志上，揭示了肿瘤微环境如何影响疾病行为和患者结局。这些发现有望推动更精确的风险预测，并指导治疗决策。

越来越多的证据表明，传统的脑膜瘤分级系统无法全面反映这些复杂肿瘤的行为特征，这促使人们开发出分子分类工具，以便更准确地预测哪些肿瘤更有可能在手术后复发。

通过研究单个细胞而非整个肿瘤的平均信号，这项研究证明了肿瘤微环境（也就是围绕肿瘤的免疫细胞和支持细胞）在决定预后方面起着关键作用。

共同通讯作者、玛格丽特公主癌症中心的Gelareh Zadeh博士表示：“我们发现，影响这些肿瘤生长和治疗应答的不仅仅是肿瘤细胞本身，还有其周围的生态系统。”

在这项研究中，通过单细胞测序和空间转录组学技术，研究团队绘制了超过50万个细胞以及数百万个数据点，构建了一份高分辨率的细胞图谱。

这份图谱详细记录了单个细胞的遗传特征，揭示了侵袭性肿瘤与良性肿瘤在细胞层面的差异，以及细胞在空间上的转变与演化，并阐明了它们与周围环境中其他细胞的相互作用。

“我们不再将肿瘤视为一个整体，而是将其分解为各个组成部分，以便理解其行为的驱动机制，” Zadeh博士表示。

研究人员鉴定出多种不同的免疫细胞状态，尤其是髓系细胞，其行为表现因肿瘤类型而异。其中某些细胞状态与更具侵袭性的疾病相关，而另一些则与预后更好相关。

他们还发现，某些免疫细胞程序与肿瘤治疗后的复发速度密切相关。在某些病例中，这些信号在预测患者预后方面，其价值甚至超越了肿瘤分级和现代分子分类系统，这表明它们未来可能有助于优化手术、放疗或随访的决策。

研究还表明，这些生物学特征可通过非侵入性方法检测，比如血液生物标志物，这为长期监测患者提供了可能性，而无需反复进行手术。

“这有助于未来更好地对患者进行分层，以确定哪些患者需要更积极的治疗，哪些患者可以避免过度治疗，” Zadeh博士指出。

除了改进预后工具外，这项研究还突显了潜在的治疗靶点。通过揭示免疫细胞与肿瘤细胞之间的通信机制，研究指出了一些信号通路，其干扰有望延缓肿瘤生长或增强治疗应答。

“我们的研究揭示了脑膜瘤微环境的极度复杂性，凸显了建立真实反映肿瘤-微环境关系的临床前模型的迫切需求，以便将这些发现转化为可操作的治疗方案，” 作者在文中写道。

下一步，研究人员计划在更大规模的多中心队列中验证这些发现，并将这些生物学见解转化为临床工具和前瞻性试验。