整合空间转录组与单细胞测序解析 HER2 低表达乳腺癌三级淋巴结构特征及预后价值

《Cancer Immunology, Immunotherapy》：Integrated spatial and single-cell profiling reveals prognostic stromal-immune niches within tertiary lymphoid structures of HER2-low breast cancer

【字体：大中小】 时间：2026年11月04日 来源：Cancer Immunology, Immunotherapy 4.6

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　　摘要背景通过整合公共空间转录组学（ST）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，系统地分析HER2低表达乳腺癌中三级淋巴结构（TLS）的分子和细胞特征，并在独立的临床队列中验证关键细胞成分的预后价值。方法本研究采用了“整合公共数据挖掘与独立临床验证”的策略。整合了公共空间转

摘要

背景

通过整合公共空间转录组学（ST）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，系统地分析HER2低表达乳腺癌中三级淋巴结构（TLS）的分子和细胞特征，并在独立的临床队列中验证关键细胞成分的预后价值。

方法

本研究采用了“整合公共数据挖掘与独立临床验证”的策略。整合了公共空间转录组学（ST）数据（GSE176078, CID4535，HER2低表达样本）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据（GSE176078，n = 8个HER2低表达样本），以识别与TLS相关的差异表达基因（DEGs）并追踪其细胞起源。利用一个独立的回顾性临床队列（n = 27名HER2低表达浸润性乳腺癌患者）进行免疫组化（IHC）验证关键细胞成分（滤泡密度细胞FDCs、上皮样血管内皮细胞HEVs、淋巴细胞）并分析其与预后的相关性。统计分析包括根据患者是否具有每种TLS亚型进行分层后的Kaplan–Meier生存分析及对数秩检验。

结果

通过ST分析共识别出57个与TLS相关的DEGs，其中15个基因通过scRNA-seq成功分配到特定的细胞簇中，包括B细胞标志物（IGLV3-19、IRF8、CCR7、MS4A1、BLK）、T细胞标志物（SELL、JAK3）、NK细胞标志物（AKNA、CORO1A、TBC1D10C）、巨噬细胞相关基因（CCL20）以及肿瘤细胞相关基因（SPRR3、SLPI、TUBA4A、S100A8）。IHC验证显示TLS分级可能与较好的无病生存期（DFS）相关（P = 0.048）。HEVs的存在与TLS的存在相关，且与更长的DFS相关（P = 0.028）。在TLS阳性肿瘤中，总HEV密度与CD21+ FDC网络评分呈非显著正相关（rho = 0.381, P = 0.146），而肿瘤周围TLS相关的HEV密度与其显著相关（rho = 0.721, P = 0.002）。肿瘤周围TLS的存在与更长的DFS相关（P = 0.028），而肿瘤内（P = 0.061）和间质（P = 0.248）TLS与DFS无关。细胞间通信分析显示成纤维细胞是主要的信号发射者，内皮细胞是主要的信号接收者，趋化因子信号传导和细胞外基质信号传导主导了通信网络。

结论

多组学数据的整合使得能够系统地绘制HER2低表达乳腺癌中TLS的分子和细胞特征图谱。独立验证表明，FDC的完整性、B细胞激活和HEV密度可能作为潜在的预后标志物，结合TLS评估可能优于单一指标，有助于基于TLS的精准病理学和免疫疗法的发展。

试验注册：该研究已在中国临床试验注册中心（ChiCTR2400085188）进行回顾性注册（注册时间：2024年6月，网址：http://www.chictr.org.cn/）

背景

通过整合公共空间转录组学（ST）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，系统地分析HER2低表达乳腺癌中三级淋巴结构（TLS）的分子和细胞特征，并在独立的临床队列中验证关键细胞成分的预后价值。

方法

采用“整合公共数据挖掘与独立临床验证”的策略。整合了公共空间转录组学（ST）数据（GSE176078, CID4535，HER2低表达样本）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据（GSE176078，n = 8个HER2低表达样本），以识别与TLS相关的差异表达基因（DEGs）并追踪其细胞起源。利用一个独立的回顾性临床队列（n = 27名HER2低表达浸润性乳腺癌患者）进行免疫组化（IHC）验证关键细胞成分（滤泡密度细胞FDCs、上皮样血管内皮细胞HEVs、淋巴细胞）并分析其与预后的相关性。统计分析包括根据患者是否具有每种TLS亚型进行分层后的Kaplan–Meier生存分析及对数秩检验。

结果

通过ST分析共识别出57个与TLS相关的DEGs，其中15个基因通过scRNA-seq成功分配到特定的细胞簇中，包括B细胞标志物（IGLV3-19、IRF8、CCR7、MS4A1、BLK）、T细胞标志物（SELL、JAK3）、NK细胞标志物（AKNA、CORO1A、TBC1D10C）、巨噬细胞相关基因（CCL20）以及肿瘤细胞相关基因（SPRR3、SLPI、TUBA4A、S100A8）。IHC验证显示TLS分级可能与较好的无病生存期（DFS）相关（P = 0.048）。HEVs的存在与TLS的存在相关，且与更长的DFS相关（P = 0.028）。在TLS阳性肿瘤中，总HEV密度与CD21+ FDC网络评分呈非显著正相关（rho = 0.381, P = 0.146），而肿瘤周围TLS相关的HEV密度与其显著相关（rho = 0.721, P = 0.002）。肿瘤周围TLS的存在与更长的DFS相关（P = 0.028），而肿瘤内（P = 0.061）和间质（P = 0.248）TLS与DFS无关。细胞间通信分析显示成纤维细胞是主要的信号发射者，内皮细胞是主要的信号接收者，趋化因子信号传导和细胞外基质信号传导主导了通信网络。