《Nature Methods》：Resolving cell–cell interaction networks and their molecular logic in complex tissues
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复杂生物体中的细胞通过广泛互作发挥功能，但在规模化水平上绘制这些互作网络仍具挑战。研究人员提出CCI-seq，一种通过把细胞团（cell clump）组合索引（combinatorial indexing）与单细胞测序（single-cell RNA sequ
复杂生物体中的细胞通过广泛互作发挥功能，但在规模化水平上绘制这些互作网络仍具挑战。研究人员提出CCI-seq，一种通过把细胞团（cell clump）组合索引（combinatorial indexing）与单细胞测序（single-cell RNA sequencing，scRNA-seq）相结合，沿邻近连续谱无偏捕获细胞-细胞互作（cell–cell interactions，CCIs）的高通量方法。CCI-seq在小鼠肾脏与小肠中识别出已知互作及精细细胞组织，并在腺瘤性结肠息肉病基因敲除（Apc-KO）小肠中发现异常互作与被破坏的空间组织。应用于人类结直肠癌（colorectal cancer，CRC）时，其揭示了与临床分型相关的亚型特异性互作。借助scRNA-seq主干，CCI-seq实现深层转录组覆盖，可分析由互作产生的分子状态：互作细胞关联不同转录程序——在肾脏驱动离子转运，在Apc-KO绒毛中驱动抗原呈递，在CRC中驱动NF-κB炎症激活。因此，CCI-seq为揭示大规模CCI网络并解析其分子与功能影响提供了可扩展平台，增进了对复杂多细胞系统的理解。
研究背景方面，复杂生物体的高阶结构由多种细胞按特定架构与功能组织构成，细胞-细胞互作是理解这些结构功能的核心。现有单细胞转录组（scRNA-seq）可揭示细胞类型组成，但缺乏细胞空间组织信息；空间转录组（spatial transcriptomics，ST）虽保留空间信息，但存在可检测基因数受限、细胞边界划分困难、需专用设备且成本高的问题。其他替代技术中，邻近标记（proximity labeling）需预设“诱饵”细胞类型，细胞团解卷积（cell clump deconvolution）依赖计算反卷积且不准确，空间核索引（spatial nuclei indexing）核回收率低且只测核内RNA，而大量mRNA位于细胞质。因此，亟需一种既能大规模捕获物理接触与短程空间邻近互作，又能获得全细胞深度转录组的方法。研究人员开发CCI-seq，即细胞-细胞互作测序，通过将部分组织解离、细胞团膜锚定条形码、多轮拆分-混合组合索引与液滴单细胞测序相整合，使同一细胞团来源的细胞共享唯一Cell-ID，从而无偏绘制互作网络并解析互作偶联的分子状态。该研究发表于《Nature Methods》，意义在于弥补scRNA-seq无空间、ST浅覆盖、核索引低回收等缺陷，为健康、癌前与肿瘤组织提供可扩展的功能性互作图谱平台。
主要关键技术方法方面，研究人员采用人HEK293T与鼠NIH/3T3三维球体进行物种特异性条形码混合验证；对小鼠肾脏、野生型小肠、Apc-KO小肠三类组织及人类结直肠癌临床样本（5例肿瘤T1–T5，3例配对正常N2、N4、N5）开展CCI-seq；以部分解离获得小于20个细胞的细胞团，膜修饰胆固醇寡核苷酸（CMO）锚定，三轮拆分-池化组合索引生成Cell-ID，全解离后液滴scRNA-seq；后续用互作频率、置换检验、差异基因表达、GO富集、LIANA配体-受体推断、landmark score与伪时间分析，并以asmFISH、免疫荧光正交验证。
研究结果方面， Accurate identification of cell–cell interactions by CCI-seq：通过人鼠混合球体验证，高质量Cell-ID细胞中人鼠物种标签正确率高，仅约0.3%细胞团跨物种，约95%细胞归入≥2细胞团，证明CCI-seq具有高效标记、低交叉污染与准确互作识别能力。 CCI-seq resolves the mouse kidney cell interactome with deep transcriptome coverage：小鼠肾脏获11519个高质量细胞、17类细胞，基因检出数为Slide-seqV2的6.5倍、seqFISH的24.5倍；互作图跨重复稳定，重现肾小球与集合管已知结构，并与seqFISH高一致；新发现单核-足细胞、B细胞-近直小管（PST）互作并经asmFISH验证；远曲小管（DCT）依互作伙伴呈不同程序，与集合管闰细胞（CD-IC）互作上调Trpv5、Calb1钙转运，与主细胞（CD-PC）互作上调Scnn1g、Slc8a1血压调节；LIANA揭示足细胞-内皮Timp3–Kdr/Vegfa–Kdr等局部通信。 CCI-seq reconstructs the crypt–villus architecture of the mouse small intestine：小鼠小肠6412个细胞分8类，基因检出超10x Visium HD 9.4倍；沿隐窝-绒毛轴重现吸收性肠上皮细胞（enterocyte）与杯状细胞空间亚型，Lgr5+肠干细胞（ISC）与Paneth细胞经典生态位互作被保留；按细胞团组成聚类可重构隐窝模块与隐窝-绒毛层级组装。 CCI-seq uncovers a spatial and differentiation continuum in TA cells： transit-amplifying（TA）细胞按互作伙伴分为隐窝底TA（高Sorbs2、Olfm4，Wnt信号）与隐窝顶TA（高Rbp7、代谢产能），asmFISH证实空间分隔，landmark score与分化伪时间相关（Pearson 0.74），显示TA沿隐窝-绒毛呈分化连续体。 CCI-seq reveals pathological rewiring of the interactome in an Apc-KO adenoma model：Apc-KO小肠18986个细胞中，隐窝细胞异位与绒毛中/顶肠上皮细胞互作，Paneth细胞散至绒毛顶；出现TA-like_Ly6a+（修复相关、含Apc第15外显子缺失）与TA-like_Notum+（Wnt相关）腺管前态，二者丢失与Lgr5+ ISC互作、互作形成绒毛异位信号枢纽；绒毛顶肠上皮细胞与T细胞互作增强MHC-I配体-受体（如H2-K1–Cd3g）与抗原呈递。 CCI-seq dissects subtype-specific cell–cell interactions in human CRC samples：37897个人类细胞分16类，上皮分iCMS2（MYC激活、7pq/8q/13q/20pq增益）与iCMS3（FUT8高、近二倍体）；iCMS2为免疫荒漠，iCMS3免疫热且再分为iCMS3-1/iCMS3-2，iCMS3-1与髓系细胞互作；单核细胞互作的iCMS3-1肿瘤上调NF-κB靶基因CXCL8、IL1B并增强CD44信号，获促瘤干性重编程。
讨论部分总结，CCI-seq以部分解离+细胞团组合索引+scRNA-seq无偏绘大规模CCI网络，克服ST基因数少与边界难、核索引回收低、邻近标记需诱饵、解卷积不准等限制；其partner-aware分析把细胞分子状态与互作对象关联，支持差异表达、通路与配体-受体分析，产生癌症等异质组织机制假设；跨组织与重复稳健，大细胞团富集高黏附细胞反映组织特异黏附而非技术偏倚；严格小细胞团过滤后超50%为双细胞，且双细胞互作与全数据集高度一致（肾脏0.95、野生小肠0.97、Apc-KO 0.99），与最近邻seqFISH余弦相似0.86，证明捕获的是物理互作而非偶然共定位。
结论部分翻译：综上，CCI-seq提供了一个通用且可扩展的平台，用于直接测量细胞-细胞互作，同时保留完整单细胞转录组数据。虽然本研究……
