2025年8月，同濟大學王晨飛教授團隊與合作者在Nature Cancer雜志發(fā)表題為Spatiotemporal analyses of the pan-cancer single-cell landscape reveal widespread profibrotic ecotypes associated with tumor immunity的研究文章，該文章收集36 種癌癥類型的 4,483,367 個細胞為大家描繪了在異質(zhì)性TME 的綜合單細胞景觀，并為在癌癥治療中靶向促纖維化生態(tài)型提供潛在的治療策略，同時構(gòu)建一個名為TabulaTIME 的注釋工具，推動腫瘤免疫研究標準化！

Fig.1 TabulaTIME生成的泛癌單細胞轉(zhuǎn)錄組藍圖。為了表征不同癌癥類型腫瘤發(fā)生、進展和轉(zhuǎn)移過程中TME 的異質(zhì)性組成和演變，作者提出腫瘤免疫微環(huán)境（TabulaTIME）框架。該框架由五個主要模塊組成：腫瘤相關(guān) scRNA-seq 數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和 MetaCell 鑒定、所有譜系的整合、譜系特異性整合和細胞亞型的表征。聽起來暈暈的(請去讀原文的英文)，概括：經(jīng)過一系列數(shù)據(jù)處理，得到兩個主角(騰訊元寶解釋)：其實就是為了更清楚的看看這類亞群的特異性功能、空間定位以及對免疫細胞浸潤和預(yù)后的影響，同時發(fā)明了TabulaTIME這個工具。

Fig. 2泛癌免疫細胞異質(zhì)性。解析 T 細胞、NK 細胞、髓系細胞等功能狀態(tài)及其在不同組織來源中的分布、分子多樣性以及軌跡。

Fig. 3成纖維細胞異質(zhì)性。TabluaTIME 根據(jù)特定標記基因的表達識別成纖維細胞的七種亞型，這些成纖維細胞亞型根據(jù)特征基因表達模式分為五類，包括肌成纖維細胞（myFibro）、ECM 重塑成纖維細胞（eFibro）、免疫調(diào)節(jié)成纖維細胞（iFibro）、抗原呈遞相關(guān)成纖維細胞（apFibro）和靜止成纖維細胞（qFibro）。TME 中成纖維細胞經(jīng)歷明顯的重編程以采用肌成纖維細胞表型，這反過來又重塑ECM 并可能有助于腫瘤生長。并且重點關(guān)注了eFibro_CTHRC1 高表達ECM相關(guān)基因，富集于腫瘤樣本，與患者生存率負相關(guān)。

Fig. 4 CTHRC1+ 成纖維細胞位于從非腫瘤區(qū)域到腫瘤區(qū)域的前緣。作者收集了62 張已發(fā)表的來自六種癌癥類型的腫瘤組織切片的 ST 載玻片，計算其與惡性細胞距離的相關(guān)性，并進行多重免疫組化驗證。eFibro_CTHRC1 顯著富集于腫瘤-正常組織交界處；其存在與CD8+ T細胞浸潤負相關(guān)，并通過LGALS9–CD44/HAVCR2 介導免疫抑制。

Fig.5 CTHRC1+ 成纖維細胞和 SLPI+ 巨噬細胞在不同癌癥類型的共定位。促纖維化Macro_SLPI 細胞在幾種癌癥類型中也顯著富集，通過空轉(zhuǎn)、mIHC 驗證了 eFibro_CTHRC1 和 Macro_SLPI 細胞的共定位，創(chuàng)造了獨特的促纖維化生態(tài)型。TGFB1 和 IL1B 是調(diào)控這兩種細胞表型的關(guān)鍵上游信號。

Fig.6 內(nèi)皮細胞的異質(zhì)性，展示7種內(nèi)皮細胞及其在癌癥發(fā)生和進展過程中經(jīng)歷動態(tài)的重編程。識別驅(qū)動尖端樣capEndo_RGCC 細胞表型的潛在配體為VEGFA 和 AGT。這兩種配體由成纖維細胞產(chǎn)生分泌，表明基質(zhì)細胞可能在調(diào)節(jié)TME 內(nèi)的血管生成方面相互影響。

Fig. 7 泛癌生態(tài)型分型與臨床意義。對TCGA 的 23 種癌癥類型的所有 56 種細胞類型進行全面的預(yù)后分析。泛癌生存分析將所有細胞類型分為有利狀態(tài)和不利狀態(tài)，突出它們的功能和臨床異質(zhì)性。具有較高細胞毒性評分的T 細胞/NK 細胞亞群與死亡風險降低相關(guān)，而記憶 T 細胞（CD8Tm_TNF）與較短的生存時間相關(guān)（有趣的是，可以構(gòu)成促纖維化相關(guān)生態(tài)型的細胞類型，包括 Macro_SLPI 細胞、Macro_SPP1 細胞、eFibro_CTHRC1 細胞和 VSMC_ACTA2 細胞，都與泛癌水平的死亡風險增加顯著相關(guān)，這些結(jié)果共同表明，促纖維化生態(tài)型具有保守的促腫瘤功能，從而縮短癌癥患者的生存時間。

Fig. 8 TabulaTIME 可作為泛癌單細胞注釋的參考圖譜。細胞類型注釋對于解釋細胞的功能表型至關(guān)重要，作者使用深度學習等方法對單細胞進行注釋，發(fā)現(xiàn)手動注釋與TabulaTIME 預(yù)測的細胞類型之間具有高度一致性。與可能缺乏稀有細胞類型的單個數(shù)據(jù)集相比，包含多種免疫和基質(zhì)細胞類型的綜合腫瘤，TabulaTIME可以顯著提高細胞類型注釋性能。

代碼詳見（大量的樣本，所以用的是python）：

https://github.com/wanglabtongji/TabulaTiME.

同時其還有網(wǎng)站供大家探索！

http://wanglab-compbio.cn/TabulaTIME/