脑转移是导致癌症患者死亡的重要因素之一，大约有30%的癌症患者会遭受这一病症的困扰，其治疗效果极为不佳，5年内的生存率甚至低于20%。肺癌、乳腺癌、黑色素瘤以及结直肠癌是引发脑转移的最常见肿瘤类型。由于脑转移肿瘤细胞具有复杂的异质性和免疫逃逸的特性，至今仍缺乏有效的针对性治疗手段。由于样本数量与分辨率等传统研究限制，全面分析各类癌症脑转移的普遍特性及其特定机制存在困难。本研究通过自主测试及数据整合，成功构建了当前规模最大、精度最高的泛癌脑转移单细胞图谱。

2025年4月10日，北京大学生物医学前沿创新中心的白凡教授领导的研究团队，联合中山大学附属第一医院的张弩教授团队、中山大学肿瘤防治中心的牟永告教授团队，以及美国哥伦比亚大学的Izar教授，共同在《Cell》杂志上推出了一篇名为“泛人类脑图谱在单细胞水平上的研究”的学术论文。这项研究运用单细胞测序技术，成功绘制出全癌脑转移的单细胞图谱，揭开了脑转移微环境的神秘面纱，同时发现了多个关键的治疗靶点，为脑转移的精准治疗提供了新的路径。

本研究的目的是打造一个涵盖多种癌症脑转移的综合单细胞图谱，以便深入分析不同癌症种类及其亚型在肿瘤微环境方面的差异性。研究详细阐述了脑转移（BrM）与原发肿瘤（PT）间细胞生态系统的重构过程，并成功识别出与BrM相关的、在多种癌症中普遍存在的保守性特征。此外，该研究在脑转移这一领域内首次成功识别出五种不同的生态型（BrM-），这一发现如同揭开了一层神秘的面纱，揭示了脑转移微环境的奥秘。同时，研究还发现了多个关键的治疗靶点，从而为脑转移的精准治疗提供了新的途径，开辟了治疗的新方向。

图1.泛癌种BrM的研究设计和细胞景观

为了绘制人类泛癌BrMs的单细胞全面视图，该研究团队综合分析了来自108例BrM及111例原发肿瘤（PT）的单细胞数据，成功识别出七大细胞亚群：包括转移性肿瘤细胞（MTC）、骨髓来源细胞、T/NK淋巴细胞、B淋巴细胞、成纤维细胞/周细胞、内皮细胞（EC）以及神经胶质细胞。通过进一步的整合以及亚聚类分析，我们成功鉴定出了77种细胞类型及其转录状态。UMAP可视化技术揭示了，在各类癌症的脑转移样本中，免疫细胞的占比存在显著差异。

为了深入探究BrM的TME景观，研究团队对多种癌症及其亚型的关键细胞系进行了细胞丰度和组成的详细分析。分析发现，在BC肉瘤样本中，BrM中免疫细胞的占比显著偏低，这其中包括了T/NK细胞、B细胞以及骨髓来源的细胞。LC亚型中，SCLC尤为显著，其构成的生态系统中，肿瘤细胞占据了绝大多数，同时夹杂着少量的免疫细胞与基质细胞；在TNBC中，亦可见到与此相仿的生态系统结构。研究揭示了，不同谱系的BrM在细胞组成方面展现出显著的不同。

图2.染色体不稳定性的表征和恶性细胞元程序的鉴定

研究团队对BrM中的MTC进行了深入的系统性分析，旨在揭示其转录组学特性。借助算法分析，他们发现脑转移癌细胞相较于原发肿瘤，其染色体不稳定性（CIN）显著增加，这一现象体现在基因组改变比例（FGA）和CIN70评分的上升。此外，这一特征在多种癌症类型中均保持稳定。研究团队运用非负矩阵分解技术（NMF）来识别不同BrM患者共有的潜在功能模块，这一方法在一定程度上缓解了可能影响患者间转录的基因剂量效应。在此过程中，神经样程序（MP9）在脑转移中表现出特异性富集，其标志性基因（例如MACF1等）与中枢神经系统的适应性以及免疫逃逸现象密切相关。扩散分量分析揭示，MP9程序在表达量较高的细胞中，在脑转移灶中的分布更为集中，这表明它与肿瘤的转移和定植能力有着密切的联系。综合以上研究，我们提出了一种假设，即在PT细胞扩散至大脑之前，其中的一部分可能已经显现出类似脑转移瘤（BrM）的一些特征。

图3.恶性细胞转录组标志物从PTs重塑为BrM

肿瘤的恶化过程可以被视作是多种生长优势型态的不断积累。基于此，研究小组采用了一种名为STAR的方法，对9项肿瘤标志物特征进行评分，以此对比BrM与PTs中恶性细胞在转录层面的差异。借助差异基因分析技术dnastar mac，成功识别出13个共同上调的基因（例如VEGFA、PLCG2）以及11个共同下调的基因（例如HLA-DRA）。研究结果显示，在通路层面，基因集变异分析（GSVA）揭示了两种相反变化趋势的通路模块持续存在。与PTs相比，在BrM中，与细胞增殖、DNA修复等功能相关的模块活性持续增强。该模块涉及免疫调节，包括干扰素反应和炎症反应等，其脑转移的发生率持续降低。研究数据显示，BrM的核心癌细胞程序或许在多种癌症类型中普遍存在。

图4展示了通过scRNA-seq技术对BrM/PTs样本中血管细胞群落及其差异性的分析情况。

为了揭示血肿瘤界面（BTI）的细胞构成及其特性，从而加速对BrM作用机制的认识和治疗策略的精准定位，研究团队对6253个高标准的内皮细胞（ECs）以及22341个成纤维细胞和壁细胞进行了细致分析，用以描绘BrM的BTI特征，并将这些细胞与原发肿瘤处的血管细胞进行了对比研究。鉴定出12个EC亚群，其中E03亚群在脑转移中表现出特异性富集，其特征为高表达淋巴管标志物如LYVE1，并具备血管生成和免疫抑制的特性，例如CD276和CD55的高表达。研究团队对三个公开的癌症治疗数据集进行了分析，研究发现，E03细胞与周细胞（MMP9+PGF+）之间存在相互作用，这一作用有助于促进血管的重塑过程。生存分析同时揭示，E03特征基因在表达水平较高的患者中，其总体生存时间明显减少，并且这一现象与免疫治疗的耐受性有关。基于此，研究团队认定在血管内皮细胞中存在一个富含BrM的特定亚群，该亚群展现出淋巴细胞的特性，且可能与不良的预后以及治疗抵抗现象紧密相连。

图5展示了通过scRNA-seq技术对BrM/PT样本中淋巴细胞的景象及其转录活动的研究结果。

为了验证鉴定出的T细胞与NK细胞亚群的差异性，研究小组对T/NK细胞进行了重新分类。研究发现，相较于原发肿瘤，脑转移区域的T/NK细胞在效应功能方面（例如IFNG、GZMB的表达）明显减弱，而在耗竭标志物（例如PDCD1、LAG3）的指标上则有所上升，这一变化在多种癌症类型中均有普遍性。利用转化指数（TI）进行评估，发现黑色素瘤脑转移中T细胞的耗竭现象尤为突出，与此同时，EGFR突变型肺癌脑转移中T细胞的功效表现则相对较弱。免疫荧光技术观察结果显示，LAG3和CD8双阳性T细胞在脑转移区域聚集，这表明-TIGIT信号通路可能参与了其耗竭过程。综合以上分析，研究发现T/NK细胞在各类癌症及BrM亚型中的分布比例及状态表现出显著差异和丰富多样性，这表明在针对脑转移患者实施免疫疗法时，必须考虑到PTs的具体类型。

图6.对BrM/PT区域中髓系细胞进行了基于单细胞RNA测序技术的详尽分析。

为了更详细地阐述肿瘤浸润性骨髓细胞的特点，研究团队对细胞进行了细致的亚簇分析。他们依据簇标记对细胞进行了详细的标注，并且将分析结果与外部特征进行了对比研究。通过这一系列工作，他们成功识别出了20个不同的亚群。在这些亚群中，他们特别确定了一个与缺氧及血管功能密切相关的巨噬细胞亚群，标记为M04。在脑转移灶中，这种促进肿瘤生长的M04巨噬细胞（ADM+-3+）呈现出显著的高比例，它们表现出M2极化特征（ARG1+CD163+），并且与血管生成过程紧密相连。然而，树突状细胞（DC）在脑转移过程中会逐渐减少。根据TI分析，结直肠癌向脑部转移时dnastar mac，M1型巨噬细胞的数量显著下降，而食管鳞癌脑转移中，M2型巨噬细胞的比例则相对较高。在机制方面，M04细胞通过释放TGF-β等物质，不仅推动了肿瘤细胞的生长，还加剧了免疫细胞对肿瘤的排斥反应。总体来看，骨髓细胞在各类癌症及其亚型的微环境中呈现出丰富性，它们在谱系归属、转录特征以及细胞组成上均存在差异。伴随着肿瘤微环境的演变，骨髓细胞的免疫调控作用也发生了转变，从原本的免疫激活状态逐渐过渡到了免疫抑制状态。

图7.BrM中TME细胞的细胞间相互作用和生态型

为了揭示BrM内细胞间的相互影响，研究团队依据高分辨率单细胞RNA测序数据，从配体与受体间的信号传递中推断出了推测的细胞间相互作用。配体-受体分析揭示，-TIGIT信号通路在肿瘤细胞、内皮细胞以及T细胞之间普遍存在相互作用，并推动着免疫抑制的发生。利用无监督聚类技术，成功识别并划分出五种脑转移生态类型，分别为沙漠型（D型，以肿瘤细胞为主导）、淋巴富集型（L型）、髓系富集型（M型）、基质富集型（S型）以及平衡型（B型）。在SCLC和TNBC脑转移病例中，以沙漠型为常见，且对免疫治疗表现出较强的抵抗力；而在EGFR突变型肺癌脑转移中，髓系细胞富集现象更为普遍，这表明靶向髓系细胞治疗的重要性。通过多重免疫组化技术，对各种生态型细胞的组成进行了验证，为临床治疗提供了分层依据。这些多种相互作用凸显了免疫检查点阻断（ICB）联合治疗而非单一ICB治疗脑转移性肺癌（BrMs）的基本治疗理念。

总结而言，本研究成功构建了目前最大规模的泛癌脑转移高精度单细胞图谱，并对此图谱进行了系统而全面的解析，揭示了肿瘤在脑转移过程中微环境重塑的详细机制。系统性地通过单细胞图谱展现了脑转移的普遍特性（诸如CIN、神经样程序、免疫抑制微环境）及其多样性生态型，同时识别了E03内皮细胞和-TIGIT轴等关键治疗目标，深入研究了BrM的相关特征、肿瘤微环境的构成以及细胞状态，并提出了具有临床干预潜力的靶标。此外，该研究首次在脑转移病例中识别出了五种不同的生态型，这一发现为精准医疗领域带来了可能的新治疗手段。

全文可查阅：https://doi.org/10.1016/j.ccell.2025.03.025，该文献详细阐述了相关内容。

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