杂志名称：Nat Commun.

发表日期：2023.10.25

DOI：10.1038/s41467-023-42504-y.

PubMed：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37880211

影响因子：16.6

数字病理学允许使用全幅切片图像（WSIs）对肿瘤生态系统进行计算分析。在此，我们提出单细胞形态和拓扑分析(sc-MTOP)，通过提取个体细胞的核形态特征和细胞间空间关系来表征肿瘤生态系统。我们构建了一个由637个乳腺癌WSIs中的4.1亿个细胞组成的单细胞图谱，并分别剖析了肿瘤、炎症和基质细胞内的表型多样性。空间解析分析识别出代表局部区域多细胞结构的微生态模块，并揭示了与不同分子特征和患者预后相关的四种乳腺癌生态类型。进一步的多组学数据分析揭示出与临床相关的生态系统特征。在三阴性乳腺癌中，局部聚集的炎症细胞的丰富度表明肿瘤微环境处于免疫激活状态，并预示了良好的免疫治疗反应。肿瘤细胞核的形态异质性与细胞周期通路的激活以及激素受体阳性病例中CDK抑制剂的反应性相关。sc-MTOP使得使用WSIs在单细胞水平上表征肿瘤生态系统成为可能。

这篇论文介绍了一种新的方法，单细胞形态和拓扑分析(sc-MTOP)，它通过提取每个细胞的核形态特征和细胞间的空间关系，来表征肿瘤生态系统。作者构建了一个庞大的单细胞图谱，该图谱包含了4.1亿个细胞，来源于637个乳腺癌全幅切片图像(WSIs)。这种方法使得研究者能够在单细胞水平上理解和分析肿瘤、炎症和基质细胞的表型多样性。

这篇论文的主要贡献是，它不仅揭示了乳腺癌生态系统的多样性，还识别出了与临床相关的生态系统特征，例如，局部聚集的炎症细胞的丰富度和肿瘤细胞核的形态异质性，这些特征可作为预测免疫治疗反应和CDK抑制剂反应性的生物标记。

这项研究有着广泛的潜在应用，包括提高乳腺癌的诊断精度、优化治疗策略以及发现新的治疗目标。总的来说，这是一项具有重要科学意义和临床应用潜力的研究。

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