综述：通过整合组学绘制透明细胞肾细胞癌中治疗反应性免疫生态型

《Frontiers in Immunology》：Mapping therapy-responsive immune ecotypes in clear cell renal cell carcinoma through integrative omics

　　

透明细胞肾细胞癌（ccRCC）是一种肾癌，其中免疫活性与von Hippel-Lindau（VHL）基因缺失、缺氧诱导因子（HIF）信号传导、血管生成、缺氧和代谢适应密切相关。尽管基于免疫检查点抑制剂（ICI）的方案已改变晚期ccRCC的治疗格局，但仅部分患者获得持久获益。常用生物标志物，如程序性死亡配体1（PD-L1）表达、肿瘤突变负荷（TMB）和广泛的炎症基因特征，不足以解释这种差异或指导常规治疗选择。一个原因是ccRCC中的免疫浸润并不等同于有效的抗肿瘤免疫。富含CD8⁺ T细胞的肿瘤仍可能耐药，如果这些细胞处于耗竭状态、代谢受限、在空间上与肿瘤巢分离，或被抑制性髓系、间质和血管程序包围。因此，关键问题并非肿瘤在免疫学上是“热”还是“冷”，而是抗肿瘤反应的哪个部分失败。在这篇迷你综述中，研究人员从免疫生态学角度讨论ccRCC免疫治疗反应。研究人员关注几种与治疗相关的免疫状态，包括T细胞炎症但功能失调的肿瘤、髓系主导的抑制性肿瘤、血管生成和缺氧偏斜的肿瘤以及免疫排斥的肿瘤。研究人员还探讨了批量转录组学、单细胞和空间分析、T细胞受体测序、蛋白质组学、代谢组学以及纵向液体活检如何帮助定义这些生态型并捕捉治疗诱导的重塑。这一视角可能支持ccRCC中更精细的患者分层和更机制匹配的免疫治疗策略。

论文主体部分首先通过引言阐述了透明细胞肾细胞癌（ccRCC）的生物学背景，指出其与von Hippel-Lindau（VHL）基因失活、缺氧诱导因子（HIF）信号、血管生成、代谢应激及免疫调控密切关联。尽管基于免疫检查点抑制剂（ICI）的组合疗法（如nivolumab加ipilimumab、pembrolizumab加axitinib）改善了患者生存，但反应不一，传统生物标志物（如程序性死亡配体1（PD-L1）表达、肿瘤突变负荷（TMB）、国际转移性肾细胞癌数据库联盟（IMDC）风险分类）无法充分解释异质性。免疫生态学框架关注肿瘤细胞、基质细胞、血管和免疫群体之间的空间关系与相互作用，而非孤立标志物，有助于整合多组学数据从而理解治疗效应。

在第二部分“Immune ecotypes and therapeutic pressure in ccRCC”中，研究人员描述了ccRCC中几种治疗相关的免疫生态型。2.1节“T-cell-inflamed but dysfunctional ecotypes”指出，T细胞浸润丰富的肿瘤不一定对ICI敏感，因为CD8⁺ T细胞常表现耗竭状态，表达程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）、T细胞免疫球蛋白和黏蛋白结构域-3（TIM-3）、淋巴细胞活化基因3（LAG-3）、T细胞免疫球蛋白和免疫受体酪氨酸抑制基序结构域（TIGIT）及细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4）等抑制性受体。研究显示，对此类肿瘤，反应与三级淋巴结构（TLS）的存在及组织驻留耗竭CD8⁺ T细胞比例低相关，且抗原提呈细胞生态位维持TCF7⁺干细胞样CD8⁺ T细胞至关重要。联合阻断CTLA-4和PD-1可能增强早期T细胞启动或减少调节性抑制，但若主要障碍为抗原提呈不足、代谢应激或T细胞空间排斥，则额外免疫刺激效果有限。

2.2节“Myeloid-rich, angiogenic, and immune-excluded ecotypes”讨论由髓系富集、异常血管、缺氧和空间免疫排斥塑造的生态型。肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）、单核细胞、髓系来源抑制细胞（MDSCs）和未成熟树突状细胞通过精氨酸酶活性、活性氧、前列腺素、吲哚胺2,3-双加氧酶、IL-10、转化生长因子-β（TGF-β）、血管内皮生长因子（VEGF）和检查点配体表达等机制限制抗肿瘤免疫。ccRCC中巨噬细胞具有异质性，M2样TAMs与耗竭CD8⁺ T细胞形成增强回路，预示较差预后。VHL缺失和HIF激活驱动VEGF依赖性血管生成，但形成的血管渗漏、扭曲，损害T细胞运输并维持缺氧，缺氧进一步通过HIF依赖的细胞因子程序、腺苷积累、乳酸产生和细胞外酸化抑制效应T细胞功能。IMmotion151研究通过823个肿瘤的转录组聚类识别出血管生成和增殖/T效应分支，但这些特征尚未转化为可靠的治疗选择工具。免疫排斥表现为T细胞聚集于侵袭边缘或血管周围，但无法进入肿瘤巢，常伴随成纤维细胞丰富基质、细胞外基质重塑、内皮无反应性和TGF-β相关程序，形成物理和生化屏障。这些生态型应被视为动态治疗反应状态而非固定预处理类别，VEGF受体抑制剂可短暂正常化血管，但可能选择缺氧适应程序；ICI可扩张或保留肿瘤反应性T细胞克隆，但可能留下髓系、血管或代谢屏障。

第三部分“Integrative omics approaches for immune ecotype mapping”介绍了整合多组学方法。3.1节“Bulk, single-cell, and spatial reconstruction”指出，批量转录组学可在大队列中评估血管生成、T效应、髓系炎症、抗原呈递等程序，但信号被平均化；单细胞RNA测序（scRNA-seq）可分离恶性、内皮、髓系、T细胞等区室，识别耗竭、增殖性CD8⁺ T细胞亚群及炎症和血管生成巨噬细胞状态，与T细胞受体（TCR）测序结合可区分真实克隆扩增与被动浸润。空间转录组学、多重免疫荧光和数字病理学保留组织架构，可显示CD8⁺ T细胞与肿瘤细胞的直接接触、树突状细胞免疫生态位的形成以及基质或内皮屏障。ccRCC中三级淋巴结构（TLS）的成熟与免疫球蛋白G（IgG）和免疫球蛋白A（IgA）产生浆细胞相关，且TLS密度和浆细胞输出与免疫治疗反应和生存相关。

3.2节“Genomic, epigenomic, proteomic, and metabolic integration”探讨肿瘤内在改变对免疫生态型的影响。除了VHL，ccRCC中反复出现的驱动事件包括PBRM1、BAP1、SETD2、KDM5C和mTOR通路成分的突变，这些染色质和信号调节因子影响炎症输出、DNA损伤反应、代谢和免疫识别，但其免疫效应具有环境依赖性。例如，SETD2突变与免疫荒漠亚型相关，BAP1改变与炎症亚型相关，但单细胞表观基因组学揭示BAP1缺失与肿瘤内在干扰素程序结合炎症和免疫逃逸特征。表观基因组学可阐明免疫相关基因座的可及性或抑制性。蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学提供细胞因子信号和激酶网络（如VEGF、干扰素-γ、JAK-STAT、PI3K-AKT-mTOR、HIF通路）的真实活性，代谢组学和代谢成像识别局部代谢约束（缺氧、乳酸积累、脂质重塑、色氨酸分解、腺苷信号和营养竞争）。纵向采样不可或缺，早期治疗活检、循环肿瘤DNA（ctDNA）动力学、血浆蛋白质组特征等可确定治疗是否重塑了预期靶向的生态环境。

第四部分“Therapy-responsive ecotypes and clinical translation”讨论临床转化。对于T细胞炎症但功能失调的生态型，当空间分析显示效应T细胞位于肿瘤巢内、抗原提呈细胞生态位保存且存在TLS时，PD-1治疗可能有效；若调节性T细胞活性或CTLA-4依赖性抑制主导，双检查点阻断（如CheckMate 214方案）更合理。对于血管生成和缺氧主导的生态型，ICI联合VEGF通路抑制具有生物学基础，但VEGFR-TKIs如何增强ICI在ccRCC中的机制尚不清楚，一项研究显示反应与治疗诱导的缺氧坏死和SPP1⁺巨噬细胞出现相关，而治疗前缺氧预测较差结局。HIF-2α抑制剂belzutifan已获批用于既往治疗的晚期ccRCC，其联合方案（如LITESPARK-011和LITESPARK-012）正在探索，但风险需谨慎评估。临床翻译需要可操作的检测工具，如靶向RNA组合、多重免疫组化、空间数字病理学、血浆蛋白组合或整合ctDNA和影像特征的复合模型，以分类肿瘤为有意义的耐药状态。适应性试验设计适合根据生态型富集患者，并通过早期组织或液体活检终点确定预期生物学变化是否发生。

第五部分“Discussion and future directions”强调免疫生态学框架将肿瘤视为动态生态系统，需要关注空间信息生物标志物、配对治疗前后活检、ctDNA动力学、循环免疫特征和药效动力学终点。未来需一致定义ccRCC免疫生态型，通过前瞻性生物标志物分层或适应性试验验证，并将多组学发现转化为可部署的检测手段。当前生态型模型仍未充分代表原发与转移灶之间的时空异质性、B细胞和TLS的贡献、治疗顺序的免疫效应以及降级治疗的可能性。若这些问题得到解决，生态型引导的疗法可能使现有治疗类别（ICI、VEGF通路抑制剂、CTLA-4阻断剂、HIF-2α抑制剂和代谢/髓系导向策略）得到更精准应用。