《Frontiers in Immunology》：Single-cell and spatial omics in non-small cell lung cancer: dissecting metabolic reprogramming and tumor-immune ecosystems for precision pharmacology
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非小细胞肺癌（NSCLC）常被视为精准肿瘤学的成功范例，但这种成功仍然并不均衡。靶向药物与程序性死亡受体-1/程序性死亡配体-1（PD-1/PD-L1）免疫检查点抑制剂已经改变了分子定义型或免疫应答型肿瘤的治疗模式，然而随着耐药克隆的出现、肿瘤细胞状态的转变以
非小细胞肺癌（NSCLC）常被视为精准肿瘤学的成功范例，但这种成功仍然并不均衡。靶向药物与程序性死亡受体-1/程序性死亡配体-1（PD-1/PD-L1）免疫检查点抑制剂已经改变了分子定义型或免疫应答型肿瘤的治疗模式，然而随着耐药克隆的出现、肿瘤细胞状态的转变以及病灶局部免疫压力的改变，许多患者仍会复发。群体水平基因组学与转录组学检测虽已被用于临床分层，但由于其对混合细胞群体信号进行平均化处理，因此难以识别罕见耐药细胞、瞬时药物耐受状态以及空间受限的肿瘤-免疫相互作用。当前，单细胞与空间组学为直接考察这些问题提供了新的路径。在NSCLC中，单细胞RNA测序、单细胞染色质图谱分析、空间转录组学以及多重成像技术，已开始描绘恶性上皮可塑性、类持续存活细胞状态、功能失调的免疫区室、基质重塑以及代谢异质性生态位。这些方法并非仅仅提升了解析分辨率；它们更有助于建立细胞状态、代谢活性、组织定位与治疗反应之间的联系。本文这篇短篇综述讨论了单细胞与空间组学如何重塑研究人员对NSCLC中代谢重编程与肿瘤-免疫生态系统的理解，以及这些发现如何为生物标志物发现、患者分层、耐药监测与合理联合治疗提供依据。
1 Introduction
文章首先指出，非小细胞肺癌（NSCLC）是肺癌的主要组织学类型，也是全球癌症相关死亡的重要原因之一。尽管分子靶向治疗和PD-1/PD-L1免疫检查点阻断在过去二十年中显著改变了晚期NSCLC的治疗格局，但临床结局仍受到肿瘤异质性、适应性耐药、谱系可塑性、免疫逃逸及代谢重塑等因素的持续影响。作者强调，具有相同驱动基因改变或相近PD-L1表达的肿瘤，在临床行为上仍可表现出明显差异，这说明仅依赖突变或单一免疫标志物的分层方式存在局限。基于此，文章提出单细胞组学与空间组学的价值在于补充传统分层框架，尤其适用于解析由细胞状态转换、代谢依赖以及局部肿瘤-免疫相互作用所驱动的耐药机制。作者进一步指出，代谢重编程连接了恶性进展、免疫逃逸与治疗抵抗。NSCLC细胞会在致癌信号、缺氧、营养限制和治疗压力下调节糖酵解、氧化磷酸化（OXPHOS）、谷氨酰胺代谢、脂质利用、氧化还原稳态和线粒体功能。与此同时，肿瘤细胞与免疫细胞在肿瘤微环境中围绕营养物质和氧气展开竞争，抑制性代谢物与局部组织应激则进一步塑造免疫细胞代谢。由于这些过程具有细胞类型和空间区域特异性，传统整体水平检测难以解析其局部组织结构。文章因此明确，本综述聚焦于代谢重编程与空间组织化肿瘤-免疫生态系统之间的联系，并关注这些测量结果在生物标志物发现、合理联合治疗及个体化药理干预中的潜在意义。
2 Single-cell omics reveals cellular heterogeneity and metabolic reprogramming in NSCLC
2.1 Cellular heterogeneity and malignant cell states
本节围绕单细胞组学如何揭示NSCLC细胞异质性展开。作者指出，单细胞分析使NSCLC不再被视为由均一恶性上皮细胞构成的肿块，而是由遗传、转录和表型状态多样的细胞群构成。肺腺癌（LUAD）与肺鳞癌（LUSC）在谱系程序、分化轨迹、免疫构成、基质结构及治疗脆弱性方面存在明显差异。即便在同一肿瘤内部，恶性细胞也可分布于增殖、上皮分化、上皮-间质转化（EMT）、干性、衰老、缺氧应答、干扰素信号以及药物耐受等不同状态。单细胞RNA测序还能识别罕见亚群，这些亚群可能与转移、复发或耐药有关。
作者进一步以多个NSCLC研究为例，说明单细胞数据可用于重建恶性上皮细胞层级与谱系可塑性。在肺腺癌中，肿瘤细胞可呈现肺泡Ⅱ型细胞样、club样、基底样或混合过渡样状态，这些状态既反映细胞起源程序，也反映持续的肿瘤演化过程。其临床重要性在于，治疗压力可能选择预先存在的耐药亚克隆，或推动细胞进入药物耐受表型。例如，EGFR突变型NSCLC可先形成AXL高表达耐受程序，随后再出现EGFR T790M或MET扩增等经典耐药机制。KRAS驱动肿瘤，尤其合并STK11/LKB1改变时，可表现出募集中性粒细胞的炎症程序，从而形成免疫抑制性、T细胞受抑表型。作者还指出，沿肺泡Ⅱ型向基底样或club样谱系轴的转变，以及EMT样过渡状态，常标记具有干细胞样和治疗耐受性质的细胞群。
在机制层面，单细胞ATAC测序及多组学方法增加了调控层信息，可将细胞状态与染色质可及性及转录调控联系起来，涉及AP-1、MYC、HIF、YAP/TAZ、SOX家族及谱系特异性调控因子等转录因子网络。文章据此提出，治疗耐药往往并非纯粹的肿瘤细胞内在事件，而是与抑制性巨噬细胞、耗竭T细胞、调节性T细胞（Treg）、癌相关成纤维细胞（CAF）及异常内皮细胞共存，提示药物反应来自肿瘤与微环境之间的协同作用。因此，精准药理学中的治疗选择不仅应考虑致癌驱动因素，也应考虑决定这些驱动因素是否仍具药理可及性的细胞状态与局部微环境条件。
2.2 Metabolic reprogramming at single-cell resolution
本节重点讨论单细胞分辨率下的代谢重编程。作者指出，NSCLC中的代谢重编程高度异质，并随致癌信号、微环境应激和治疗压力而变化。以往整体水平研究已证实糖酵解、OXPHOS、谷氨酰胺代谢、脂质代谢、核苷酸合成与氧化还原稳态在肺癌中的重要性，而单细胞研究则进一步表明，这些代谢程序在恶性与非恶性细胞群中分布不均。同一肿瘤内部，一部分恶性细胞呈现糖酵解和缺氧相关特征，另一些则表现出更强的线粒体呼吸、脂肪酸代谢或应激应答程序。这种异质性有助于解释为何抑制单一代谢通路通常只能产生不完全反应，以及残余肿瘤细胞为何可通过代谢补偿继续存活。
作者同时强调，对单细胞代谢推断应保持谨慎。当前关于糖酵解、OXPHOS、脂质代谢或缺氧的多数结论，通常依赖基因集富集或模块评分，而非代谢物浓度或代谢通量的直接测量，因此可能受到测序深度、数据缺失、标准化策略及细胞周期或应激相关混杂因素影响。致癌基因背景对NSCLC代谢状态具有重要塑形作用。EGFR信号可影响葡萄糖摄取、脂质合成和线粒体功能；KRAS驱动肿瘤则常表现出灵活的营养利用方式以及对应激适应通路的依赖。STK11/LKB1与KEAP1改变尤为关键，因为它们参与能量感知、氧化应激应答及免疫-代谢相互作用调控。尤其当其与KRAS突变共存时，肿瘤往往表现出代谢适应、氧化还原重塑以及对免疫检查点阻断的不良应答。单细胞分析的优势在于判断这些表型究竟是广泛存在于全部恶性细胞中，还是局限于特定耐药亚群。
文章还指出，细胞状态可塑性与治疗持续存活密切依赖代谢适应。药物耐受持续存活细胞可进入慢周期、EMT样或应激适应状态，并依赖OXPHOS、线粒体稳态、抗氧化防御、铁死亡（ferroptosis）相关脆弱性或脂质代谢程序。若在治疗前、治疗中及复发时进行连续分析，则有可能在影像学进展前识别这些代谢适应变化。此外，肿瘤代谢程序还可通过消耗葡萄糖和氨基酸、产生乳酸或生成腺苷来塑造免疫逃逸。作者特别区分了“代谢重编程”与“代谢抑制”：前者指肿瘤内在的代谢适应，后者指由营养竞争与抑制性代谢物导致的免疫细胞功能受损。二者彼此相关，但对应的治疗靶点不同，因此需要分别讨论。
3 Spatial omics maps tumor–immune ecosystems and metabolic niches
3.1 Spatial immune architecture
本节说明空间组学如何补充单细胞解离测序所缺失的组织结构信息。作者指出，在NSCLC中，组织结构决定了细胞毒性T细胞能否接触肿瘤细胞、巨噬细胞是否形成抑制屏障、CAF是否造成淋巴细胞排斥，以及代谢应激是否集中于特定肿瘤区域。空间层面的免疫细胞状态可形成彼此区别的“邻域”。空间转录组学、成像质谱流式细胞术、CODEX、MERFISH、seqFISH+及其他高通量原位平台，均可在完整组织切片中描绘分子程序。三级淋巴结构、富含B细胞的聚集区及树突状细胞生态位，也会进一步影响局部免疫监视和治疗反应。
作者也指出，不同空间平台存在技术边界。基于点位的空间转录组学方法通常捕获多细胞点位而非单个细胞，因此每个信号可能混合肿瘤、免疫和基质来源，常需计算去卷积。成像型方法虽可达到单细胞甚至亚细胞分辨率，但分子覆盖范围各异；部分方法依赖预定义基因面板，而seqFISH+则可实现更大规模转录本成像。因此，通量、视野范围、细胞分割质量与实验复杂度，都会影响研究对特定细胞类型或空间生态位分子程序的判定可信度。
3.2 Spatial metabolic niches
本节进一步将代谢重编程置于组织生态背景中考察。作者指出，缺氧和高糖酵解肿瘤区域可定位于灌注不良血管附近，而富乳酸或产生腺苷的生态位则可能与抑制性免疫状态重叠。这意味着即使肿瘤整体看似存在免疫浸润，局部仍可能形成免疫功能障碍区。整合空间转录组学与空间蛋白质组学，可识别整体检测无法解析、而解离型单细胞测序也只能间接推断的功能邻域。
不过，作者强调，空间转录组学和空间蛋白质组学对于代谢生态位的描述仍多为间接推断，因为它们依据的是转录本或蛋白丰度，而非代谢物本身。空间代谢组学则可部分弥补这一缺口。包括基质辅助激光解吸/电离（MALDI）成像在内的质谱成像方法，能够直接映射组织切片中的小分子代谢物、药物和脂质种类，从而更直接展示代谢梯度。但其分析物覆盖度、代谢物鉴定置信度、灵敏度与空间分辨率，仍受电离方式、基质和样本处理、仪器性能及正交验证方式的影响。
3.3 Spatial pharmacology
本节从药理学角度总结空间生态系统的应用价值。作者认为，空间定义的肿瘤生态系统有助于解释为何具有相似驱动突变或PD-L1水平的肿瘤，对同一治疗方案会产生不同反应。此类空间信息还可为联合策略提供依据，例如将免疫检查点阻断与代谢抑制、基质重塑或其他微环境导向干预相结合，以推动排斥型或抑制型生态位向更具免疫许可性的状态转变。因此，空间组学为NSCLC分析增加了组织层级维度，将细胞类型与功能邻域相连接，从而共同解释免疫监视、代谢竞争和药理应答。
4 Tumor–immune metabolic ecosystems and therapeutic resistance
4.1 Immune-cell metabolism and immunosuppressive niches
本节聚焦NSCLC中免疫微环境的代谢组织化特征。作者指出，免疫功能障碍不仅源于抗原识别失败，还涉及营养竞争、抑制性代谢物暴露及对恶劣组织环境的适应。效应性CD8
+ T细胞需要葡萄糖、氨基酸、线粒体稳态和均衡氧化还原信号以维持增殖、细胞因子产生和细胞毒活性；在营养匮乏或缺氧区域中，T细胞可表现为糖酵解能力下降、线粒体功能受损、抑制性受体表达升高及耗竭相关转录程序增强。
除T细胞外，Treg、肿瘤相关巨噬细胞（TAM）、髓源性抑制细胞、树突状细胞、自然杀伤（NK）细胞和B细胞也会在NSCLC内发生代谢重塑。早期肺腺癌的配对单细胞分析显示，先天免疫区室，特别是巨噬细胞和树突状细胞状态，发生了显著重构。Treg能够适应富乳酸和富脂质环境，从而在效应T细胞受代谢限制的条件下继续维持抑制功能。TAM则可获得与脂肪酸氧化、胆固醇处理、精氨酸代谢、氧化应激应答和缺氧信号相关的免疫抑制表型，并通过IL-10、TGF-β、前列腺素、活性氧（ROS）、精氨酸酶活性及检查点配体表达来抑制T细胞活性。相比之下，具备交叉呈递能力的树突状细胞亚群对于有效抗肿瘤免疫至关重要，但在代谢抑制区域中可能数量减少或功能受损。
作者进一步指出，肿瘤来源代谢物是协调这些免疫状态的重要介质。乳酸积累可削弱细胞毒性T细胞和NK细胞功能，同时促进抑制性巨噬细胞极化和Treg稳定；通过CD39/CD73产生的腺苷可经A2A受体信号抑制效应淋巴细胞并维持免疫耐受；色氨酸经吲哚胺2,3-双加氧酶（IDO）等酶代谢后形成的犬尿氨酸通路代谢物，也会削弱T细胞应答并促进调节性程序。空间组学的价值在于显示这些通路在何处活跃，以及是否与免疫排斥区或富含髓系细胞区域重叠。作者同时保持审慎，指出这些机制在NSCLC中的直接证据强度并不完全一致，许多精细机制研究仍主要来自其他肿瘤类型、体外系统或小鼠模型，因此不应过度外推。
4.2 Metabolic mechanisms of drug resistance and precision pharmacology
本节讨论代谢适应如何参与药物耐受与精准药理学设计。作者指出，NSCLC治疗耐药通常归因于继发性遗传改变，但在稳定耐药突变出现之前，代谢适应与细胞状态可塑性就可能已形成药物耐受储库。这一点在EGFR抑制剂、ALK抑制剂和KRAS G12C抑制剂治疗中尤为关键。药物耐受持续存活细胞可进入慢周期或转录重编程状态，其特征包括增强的OXPHOS、线粒体依赖、抗氧化防御、自噬、脂质代谢或EMT相关生存程序。常规基因组检测可能难以识别这些状态，但它们会直接影响残余肿瘤细胞在药理压力下的存活。
作者认为，治疗过程中的单细胞分析可较早检测持续存活细胞群，而空间组学则可进一步揭示这些细胞是否位于富含成纤维细胞、巨噬细胞、缺氧或异常血管的保护性生态位。若早期识别到依赖OXPHOS或抗氧化防御的持续存活群体，则可能支持在原发靶向治疗基础上联合代谢或应激适应干预，例如靶向OXPHOS、GPX4/铁死亡脆弱性或自噬。若持续存活细胞呈现慢周期并在停药后扩增，则间歇性或适应性给药或可降低选择压力。作者还指出，循环肿瘤DNA及其他微小残留病灶（MRD）读出可用于连续追踪这些状态的扩增，并辅助判断药物引入或切换时机。
在基因型依赖层面，STK11/LKB1缺失可破坏AMPK-mTOR信号介导的能量感知，并改变免疫浸润和代谢应激适应；KEAP1改变则激活NRF2介导的抗氧化和解毒程序，支持治疗及氧化压力下的氧化还原平衡。当STK11或KEAP1改变与KRAS突变并存时，肿瘤常同时呈现免疫耐药、代谢可塑性及对免疫检查点阻断的不良应答。作者据此提出，精准药理学不能仅依赖驱动突变，而应引入生态系统层面的生物标志物，以优化“靶向治疗+代谢抑制”“免疫检查点阻断+腺苷或IDO通路阻断”等合理联合方案。对于EGFR酪氨酸激酶抑制剂（EGFR-TKI）治疗下的持续存活状态，文中还提到针对DPP4相关脂肪酸摄取、OXPHOS及抗氧化适应的代谢共靶向策略具有潜在价值。不过，作者明确指出，这些转化应用仍需功能验证，因为转录组层面的代谢特征并不必然等同于代谢物丰度或代谢通量变化。因而，将单细胞与空间组学和代谢组学、离体药敏试验、类器官系统及纵向活检结合，被视为弥合这一差距的重要路径。
5 Discussion and future perspectives
在讨论与展望部分，作者总结认为，单细胞与空间组学提供了突变中心化分析无法充分捕捉的信息，包括恶性细胞状态、代谢依赖、免疫组织方式、基质结构以及空间受限的耐药生态位。与此同时，基于转录组数据进行代谢推断仍存在根本困难，因为基因表达并不总能准确对应代谢物丰度、酶活性或代谢通量。未来研究应重视治疗前、早期药理应答期、微小残留病灶阶段及复发后的纵向采样，以描绘治疗压力下NSCLC生态系统的演化轨迹，并检验这些测量是否可定义代谢脆弱性、免疫生态屏障和适应性耐药状态，从而作为患者分层、联合用药和动态治疗调整的生物标志物。
作者同时强调临床实施仍面临多重现实障碍，包括活检时间点与样本充分性不足、小体积诊断样本可能遗漏关键耐药生态位、治疗中重复取样困难、组织保存条件限制高分辨率检测、成本与周转时间难以适配晚期疾病决策，以及分析流程尚未标准化等问题。此外，这些高维数据还必须与常规病理工作流整合，并以临床可解释方式报告，方可支持床旁决策。总体而言，文章认为单细胞与空间组学在NSCLC中的核心价值，在于将明确的细胞状态、代谢依赖及空间免疫组织形式，转化为可在纵向、具临床注释队列中检验的药理学假说；但其输出目前仍应被视为假说生成工具，在真正改变患者管理之前，仍需系统的功能学与前瞻性验证。
