癌症相关成纤维细胞与代谢重编程预测非小细胞肺癌新辅助PD-1阻断治疗的病理反应

本研究针对非小细胞肺癌(NSCLC)新辅助免疫治疗中部分患者无法获得主要病理缓解(MPR)的问题，通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)和转录组分析，揭示了癌症相关成纤维细胞(CAFs)通过细胞外基质沉积和免疫抑制性互作介导治疗抵抗的机制，同时发现记忆性CD8+ T细胞向效应表型分化和甲硫氨酸代谢重编程与治疗响应相关。研究鉴定的基质特征在5个独立队列中验证了其对免疫检查点抑制剂(ICI)疗效的预测价值，为优化NSCLC免疫治疗策略提供了新见解。

　　

在肺癌治疗领域，非小细胞肺癌(NSCLC)占所有病例的85%，其中局部晚期可切除患者的治疗策略近年来因免疫治疗的引入发生革命性变化。尽管PD-1/PD-L1抑制剂联合化疗显著提高了主要病理缓解(MPR)率，但仍有约40%患者无法从中获益。这种治疗抵抗现象的机制尚未阐明，特别是肿瘤微环境(TME)中基质细胞与免疫细胞的复杂互作如何影响疗效，成为亟待解决的科学问题。

中山大学肿瘤防治中心的研究团队在《Cellular Oncology》发表的重要研究，通过整合单细胞转录组和空间多组学技术，系统解析了CAFs介导免疫治疗抵抗的双重机制：物理屏障作用和免疫调节功能。研究发现MPR与非MPR肿瘤存在截然不同的TME特征，其中CAFs通过分泌细胞外基质(ECM)蛋白形成致密胶原网络阻止T细胞浸润，同时通过LGALS9-CD44/HAVCR2等配体-受体对诱导T细胞耗竭。相反，响应患者表现出CD8⁺ T细胞向效应表型(T_eff)和祖细胞耗竭T细胞(T_exp)的转化，伴随独特的甲硫氨酸代谢激活。这些发现不仅揭示了免疫治疗响应的新型生物标志物，还为联合靶向CAFs的协同策略提供了理论依据。

研究采用的关键技术包括：1)整合两个公共scRNA-seq数据集(GSE176022和Zhang数据集)进行CAFs和T细胞亚群分析；2)应用单细胞通量估算分析(scFEA)解析T细胞代谢特征；3)建立20例III期NSCLC新辅助治疗患者的本地队列进行多色免疫荧光和RNA-seq验证；4)在5个独立ICI治疗队列(包括SU2C-MARK等)中验证基质特征的预测价值。

3.1 新辅助免疫治疗响应与CD8⁺ T细胞和CAFs比例相关
通过重新聚类公共scRNA-seq数据，研究者鉴定出4种CAFs亚型：肌成纤维细胞样CAFs(myCAFs)、炎症性CAFs(iCAFs)、抗原呈递CAFs(apCAFs)和稳态CAFs。非MPR肿瘤显示所有CAFs亚型比例增高，且与CD8⁺ T细胞浸润呈显著负相关。相反，MPR组T_exp细胞比例显著增加，这类细胞具有干细胞样特性，被认为是PD-1阻断治疗的主要效应细胞。

3.2 CAFs促进T细胞排斥并介导免疫治疗抵抗
多色免疫荧光显示，α-SMA⁺ CAFs在非MPR肿瘤中形成包裹肿瘤巢的物理屏障，Masson染色证实其伴随更致密的胶原沉积。CellPhoneDB分析发现myCAFs通过LGALS9(半乳糖凝集素-9)与CD8⁺ T细胞表面的CD44和HAVCR2(TIM-3)互作，而apCAFs通过SPP1-PTGER4信号与调节性T细胞(T_reg)串扰，共同构成免疫抑制微环境。

3.3 新辅助化疗免疫治疗通过代谢重编程诱导CD8⁺ T细胞分化
伪时序分析显示T细胞分化轨迹为：记忆T细胞(T_m)→效应T细胞(T_eff)→T_exp→耗竭T细胞(T_ex)。scFEA揭示T_exp和T_ex具有最高的甲硫氨酸代谢活性，该通路通过调控STAT5信号促进IFN-γ产生，影响T细胞功能命运。

3.4 TME基质特征预测免疫治疗响应
在本地队列中，MPR组治疗前即显示更高Th1细胞评分和甲硫氨酸循环活性，而非MPR组富含CAFs特征基因和ECM成分。构建的26基因基质特征在5个独立队列中均能区分ICI治疗响应者，高风险组呈现显著生存劣势(HR=0.227, 95%CI:0.056-0.92)。

这项研究首次系统阐明了CAFs通过物理屏障和免疫调节双重机制介导NSCLC新辅助免疫治疗抵抗的规律，突破了既往仅关注肿瘤细胞或免疫细胞的局限性。发现的甲硫氨酸代谢-T细胞分化轴和基质特征具有重要转化价值：一方面为临床提供新型预测工具，另一方面提示靶向CAFs-ECM或代谢通路可能逆转治疗抵抗。特别是LGALS9-CD44/HAVCR2轴的发现，为开发同时阻断PD-1和CAFs免疫抑制功能的双特异性抗体提供了新思路。研究也存在一定局限，如未能区分化疗与免疫治疗各自贡献，未来需要空间转录组等技术进一步解析CAFs-免疫细胞互作的时空动态。