摘要 A015：肿瘤景观分析：一种基于生态学原理的框架，用于理解肿瘤微环境 免费

《Cancer Research》：Abstract A015: Tumor landscape analysis: An ecologically informed framework to understand tumor microenvironments Free

肿瘤景观分析（TLA）是一种基于景观生态学的多尺度肿瘤微环境评估框架，通过计算点统计（最近邻距离、Ripley's H）、核平滑局部空间模式（Getis-Ord Gi*热点）及形态异质性指标（碎片化、形状指数、香农熵），揭示免疫细胞与基质的空间互作及结构特征与临床预后的关联。在DCIS和PDAC模型中，TME异质性显著影响复发风险，如免疫-基质近邻距离和肿瘤几何复杂度可作为预后标志。

　　

摘要

背景：

肿瘤微环境（TME）的空间组织编码了驱动癌症进化的选择压力，但许多工具仅关注局部细胞接触或单一模式的读数。我们开发了肿瘤景观分析（Tumor Landscape Analysis, TLA）这一模块化框架，它借鉴了景观生态学和空间统计学的方法，用于量化从单个细胞到整个切片生态系统各个尺度上的异质性、碎片化和多样性。

方法：

TLA通过处理整个细胞或细胞核的中心点以及区域级别的分割来计算：(i) 点统计量，如最近邻距离、Ripley’s H 和 Morisita-Horn 共定位；(ii) 基于核平滑的局部空间特征，包括 Getis-Ord Gi* 热点和冷点；(iii) 碎片化、形状和多样性指标，如斑块密度、传染性、形状指数和香农熵。我们还引入了局部微环境（Local Microenvironments, LMEs），这是一种由细胞类型丰度和空间混合共同定义的无监督生态位模型。在导管原位癌（DCIS；n=353 个样本，175 名患者）中进行了初步分析，这些分析使用了上皮细胞、淋巴细胞和成纤维细胞群体的细胞级图谱；同时在胰腺导管腺癌（PDAC；n=203 例新辅助治疗后的切除病例）中也进行了分析，这些分析采用了癌症和间质的分割方法。

结果：

在 DCIS 中，与复发风险相关的是空间关系而非原始的细胞丰度。淋巴细胞与成纤维细胞之间的最小最近邻距离较短，Ripley’s H 值较低，表明两者之间的混合程度更高，这与更早的复发相关，且这种关联与细胞数量无关。这突显了免疫细胞与间质细胞的邻近性作为癌症持续存在的潜在生态进化驱动因素。在 PDAC 中，组织级别的碎片化特征能够反映治疗后的预后情况。出现了两种基于形状的特征：(1) 间质均匀性，其中间质斑块形状指数的标准差较低，与更长的无病生存期相关，表明间质较为稳定、反应性较低；(2) 肿瘤的几何复杂性，其中癌症斑块形状指数的平均值较高，反映了更不规则或树状的肿瘤结构，与较低的复发风险相关，而紧凑的肿瘤结构则预示着较差的预后。在所有数据集中，LME 地图都定位了特定的生态位特征，如混合免疫细胞或分段的肿瘤栖息地，这些特征与假设的选择压力景观一致，并为碎片化分析提供了依据。

结论：

TLA 通过将可解释的多尺度空间指标统一到一个工作流程中，实现了对癌症的生态进化视角。通过量化栖息地、边缘和混合模式的组织方式，TLA 揭示了与临床结果相关的生态位结构和模式，并为基础模型和特定模式的分析流程提供了基于理论的、可临床应用的描述符。目前正在进行的工作正在将 TLA 的特征与分子数据和临床结果结合起来，以开发出稳健的生物标志物，并为精准肿瘤学中的适应性、针对生态位的策略提供依据。

引用格式：

Ryan M. Carr, Luis Cisneros, Merih Deniz, Toruner, Martin E. Fernandez-Zapico, Carlo Maley. 肿瘤景观分析：一种基于生态学的框架，用于理解肿瘤微环境 [摘要]。载于：AACR 癌症研究特别会议论文集：癌症进化：进展与持续性的动态；2025 年 12 月 4-6 日；新墨西哥州阿尔伯克基。费城（宾夕法尼亚州）：AACR；Cancer Res 2025;85(23_Suppl):Abstract nr A015。