研究主队列纳入138名患者的150份标本，其中55人为免疫健全（immunocompetent, IC），83人为免疫抑制（immunosuppressed, IS）；28例为基底细胞癌（basal cell carcinoma, BCC），109例为皮肤鳞状细胞癌（cutaneous squamous cell carcinoma, cSCC），另有1例兼具两者特征。
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临床差距非常醒目。IC患者5年总生存率（overall survival, OS）为 68.8%，IS患者只有 33.3%；5年无病生存率（disease-free survival, DFS）则分别为 55.2% 和 24.2%。 换算来看，两组5年OS相差 35.5个百分点，5年DFS相差 31.0个百分点。 |
这些数据说明免疫抑制状态与较差预后显著相关，但不能单凭这项观察性研究证明“免疫抑制直接导致死亡”。更值得追问的是：两组患者的肿瘤免疫微环境（tumor microenvironment, TME）究竟哪里不同？
研究人员先从最直观的问题入手：免疫抑制患者的肿瘤里，是不是免疫细胞整体少了？
他们对30名患者的36份样本进行scRNA-seq，共测得 226,170个单细胞，识别出25个转录簇，并进一步归并为10类主要免疫细胞。结果有些反常识：IC与IS肿瘤中，主要免疫细胞类型的 相对比例并没有统计学显著差异。
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需要注意：scRNA-seq分析的是捕获到的CD45+细胞之间的相对组成，它并不能直接告诉我们每平方毫米组织里到底有多少免疫细胞，更无法单独判断这些细胞位于肿瘤核心、边缘还是间质。换言之，“比例差不多”不代表“组织结构也差不多”。 |
这一步很重要。它把问题从“少了哪些细胞”，推进到“这些细胞在哪里、处于什么状态、彼此是否还能形成有效协同”。
于是研究人员进一步用mIF测量组织中的细胞密度和空间分布。在88名cSCC患者中：54名IS、34名年龄和分期校正后的IC，CD4+ T细胞、CD8+ T细胞和B细胞在肿瘤区或间质区的丰度并未出现显著差异；但 肿瘤内部CD68+巨噬细胞密度在IC组显著更高，p=0.022。
更关键的是，这一现象在Cleveland Clinic的54份独立cSCC标本中得到外部验证：29份IS与25份IC样本比较，IS肿瘤内部的髓系细胞密度更低，其中CD68+巨噬细胞减少达到统计学显著，p=0.029。
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还有一个值得注意的临床关联：在IS患者中，间质CD68+PD-L1+巨噬细胞密度越高，生存越差，p<0.001。 |
乍看之下，这甚至有些矛盾：肿瘤内部巨噬细胞减少，为何间质中特定巨噬细胞增加又与不良生存相关？
答案可能恰恰说明，不能简单把巨噬细胞归结为“多就是好”或“少就是好”。区室在哪里、细胞处于什么功能状态，以及能否进入肿瘤内部，可能比一个总数量更有生物学意义。
单细胞亚群分析进一步把肿瘤相关巨噬细胞（tumor-associated macrophages, TAMs）分成6类：炎症细胞因子富集TAM（Inflam-TAM）、细胞外基质降解TAM（ECM-degradation TAM, ECM-Deg TAM）、脂质相关TAM（lipid-associated TAM, LA-TAM）、增殖型TAM（Prolif-TAM）、干扰素反应型TAM（IFN-TAM）和组织驻留巨噬细胞（resident-tissue macrophage, RTM）。
IS样本中RTM相对更多，IC样本中Prolif-TAM相对更多，但这些比例差异 并未达到统计学显著。更有信息量的是功能通路：多个TAM亚群在IS肿瘤中表现出Fcγ受体依赖性吞噬（FCGR-dependent phagocytosis）以及IL-6、IL-17、IL-33相关信号降低；与此同时，部分亚群的经典激活程序并未同步下降。
这提醒我们，沿用传统“M1/M2”二分法去解释全部TAM可能过于粗糙。免疫抑制并不是把所有巨噬细胞统一推向一个状态，而更可能改变了不同亚群的 位置、功能程序以及与周围细胞的关系。
如果T细胞数量没有明显减少，为什么抗肿瘤免疫仍然可能失效？答案开始出现在功能和克隆结构上。
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CD8+ T细胞中，IS与IC之间共有 2,947个差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs，FDR<0.05）。IS样本中，细胞毒性T淋巴细胞（cytotoxic T lymphocyte, CTL）效应相关基因 GZMB、PRF1和IFNG下调，而耗竭相关分子 PDCD1、CTLA4和TIGIT上调。 CD4+ T细胞同样出现 2,181个DEGs，并富集调节性和免疫抑制程序。 |
更直接的证据来自T细胞受体（T-cell receptor, TCR）谱系。IS肿瘤中高度扩增的CD8+ T细胞克隆显著更少，p=0.0005；TCR多样性也显著下降，CD8+ T细胞Shannon指数比较 p=0.014，CD4+ T细胞 p<0.001。
这并不等于“IS患者没有抗肿瘤T细胞”。更准确的理解是：他们的T细胞库可能受到更强限制，可供动员的克隆谱变窄，不同功能状态之间的克隆关系也发生重排。
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TCR多样性下降究竟是病情恶化的原因，还是长期免疫抑制、持续抗原刺激甚至治疗经历留下的结果？现有数据还没有回答因果方向。 |
空间转录组把这个故事再推进了一层。
研究人员使用350基因的Xenium定制panel分析81份cSCC样本，通过质控后共纳入 353,153个细胞，识别出19个主要细胞簇。将单细胞定义的巨噬细胞状态重新投射到组织空间后发现：两组肿瘤内部都以ECM-Deg TAM为主要巨噬细胞亚群，但 LA-TAM在IC患者的肿瘤富集生态位中更多，p=0.048；RTM在IS中数值上更高，但 p=0.13，未达到统计学显著。
CD8+ T细胞的位置也发生了变化。具有耗竭标志LAG3或CTL标志GZMA的T细胞，在IC样本中更常位于肿瘤内部，而在IS样本中更倾向分布于肿瘤周边。
与此同时，细胞—细胞相互作用（cell-cell interaction, CCI）分析显示，B细胞、LA-TAM、Prolif-TAM和单核细胞在IC样本中拥有显著更多的相互作用节点，p<0.05；CD4+ T细胞、CD8+ T细胞和IFN-TAM在IS中的CCI也呈下降趋势，但在当前样本量下未达到统计学显著。
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这让“免疫抑制”的含义发生了变化：问题可能不只是免疫细胞有没有进入肿瘤，而是它们能否进入 合适的位置，并与抗原呈递细胞（antigen-presenting cell, APC）、其他免疫细胞以及肿瘤细胞建立有效的空间连接。 |
研究还对14份样本进行spatial-ATAC-seq，IC与IS各7份，识别出12个空间表观遗传簇（spatial epigenetic clusters）。
空间邻域分析显示，在IC肿瘤中，具有炎症、增殖和干扰素反应特征的巨噬细胞，以及具有补体、抗原加工和MHC II类分子相关活性的巨噬细胞，更常出现在靠近肿瘤细胞的位置。
相反，IS样本出现了与CD8+ T细胞空间关联的炎症型成纤维细胞（inflammatory fibroblast）特征。第二个12样本队列进一步识别出富集 NFKB1转录因子（transcription factor, TF）motif 的炎症型成纤维细胞簇，并在对应的Xenium区域观察到 VIM、PDGFRA、THY1、CXCL12、CCL19和IL1B 等标志。
这提示一个值得继续验证的方向：慢性免疫抑制影响的可能不只是“免疫细胞本身”，肿瘤间质（stroma）也可能通过改变细胞邻接关系和局部调控环境，参与限制T细胞功能。
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这里的关键词仍然是“可能”。空间共定位和转录因子motif可以提出机制假设，却不能替代直接功能实验。 |
这项工作的优势在于多模态：scRNA-seq告诉我们细胞“是谁”，mIF告诉我们“有多少、在哪里”，scTCR-seq告诉我们“克隆结构如何”，Xenium告诉我们“和谁相邻”，spatial-ATAC-seq进一步追问“哪些染色质调控程序可能参与其中”。
不同平台反复指向同一个主题：IS肿瘤的免疫异常更像是 空间组织和功能重编程，而不是简单的全局免疫细胞丢失。
但局限性也不容忽视。
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第一，不同平台测量的量并不等价，scRNA-seq的相对比例不能与mIF的绝对密度直接比较。 第二，IS人群病因高度异质，包括血液系统恶性肿瘤、器官移植、慢性激素使用和自身免疫性疾病等。 第三，样本多来自单一时间点，无法建立“巨噬细胞改变→TCR收缩→预后变差”的时间顺序。 第四，研究中的配体—受体（ligand-receptor, LR）关系和部分功能状态主要由计算模型及分子特征推断，并没有通过直接扰动实验验证巨噬细胞的抗原呈递能力或效应功能。 第五，这是一项两中心、部分回顾性的研究，且外部验证队列有限，其结果能否推广至更广泛的NMSC人群仍需前瞻性、多中心研究确认。 |
因此，这项研究支持的是一个有分量的 机制框架，而不是已经完成因果闭环的临床结论。
研究人员据此提出，局部激活先天免疫（innate immunity）也许值得进一步研究，例如Toll样受体激动剂（Toll-like receptor agonists）、溶瘤病毒talimogene laherparepvec（T-VEC）以及肿瘤疫苗。
对器官移植受者等人群而言，局部治疗的吸引力在于：理论上有机会增强肿瘤局部免疫，同时降低全身免疫激活可能带来的严重不良反应或移植物排斥风险。
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这只是研究启发，不是临床疗效证据。这项研究没有比较上述治疗方案，也没有证明“恢复巨噬细胞空间分布”就能改善患者生存。 |
更值得继续关注的是：巨噬细胞空间重排究竟是免疫失效的上游驱动因素，还是长期免疫抑制之后的结果？不同免疫抑制病因是否共享同一套空间机制？未来能否把“细胞位置+细胞状态+TCR多样性”组合成比单一PD-L1表达或CD8计数更有预测力的空间生物标志物？
这项研究的价值，正在这里。
它把肿瘤免疫学的一个老问题：“肿瘤里有多少免疫细胞？”，推进成一个更具解释力的新问题：
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这些细胞是否处在合适的位置，保持合适的功能状态，并与需要交流的细胞建立了有效连接？ |
当免疫系统的问题从“数量”进一步转向“组织方式”，空间生物学（spatial biology）就不再只是绘制一张更精细的肿瘤地图，而是在尝试解释一个长期存在的临床现象：为什么看起来相似的免疫细胞组成，最终可能走向完全不同的疾病结局。
参考文献
