MIF

文章解读+创新点拓展，为您带来科研新体验～ 导读 在生物学研究中，理解细胞间的通信机制对于揭示复杂生物过程至关重要。近日，《Nature Methods》上发表的一项突破性研究《Inferring pattern-driving intercellular flows from single-cell and spatial transcriptomics》引入了一种名为FlowSig的新方法，该方法通过单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）数据推断由通信驱动的细胞间信息流。这项技术不仅为科学家们提供了深入洞察细胞内部运作的新视角，也为临床医生带来了探索疾病发生发展机制的新工具。 研究背景 细胞通过生化信号相互交流以组织生物活动，这些时空流动的“因果”关系推动着每一个生物学进程。然而，传统的分析方法往往将细胞间通信视为独立事件，忽略了其与细胞内基因调控模块之间的关联。为了填补这一空白，研究人员开发了FlowSig，这是一种基于图形因果模型和条件独立性的新方法，它能够从scRNA-seq或ST数据中推断出由通信驱动的细胞间信息流。 研究设计与结果 FlowSig的核心在于建模细胞间信息流动，即从流入的细胞间信号到捕捉细胞内调节响应的基因表达模块（gene expression module，GEM），再到流出的细胞间信号。具体而言，FlowSig利用额外的扰动数据和下游转录因子靶点路径知识来学习准确的细胞间流动。当处理难以精确推断配体-受体相互作用的数据时，FlowSig结合“对照vs.扰动”实验提供的信息，使用差异表达分析和条件不变性测试推断最可能驱动细胞间流动的输入输出变量集合。此外，FlowSig还支持从空间转录组学数据直接推断每个空间位置接收到的流入信号量，从而无需额外的扰动数据即可推断细胞间流动。 在验证过程中，研究人员首先使用合成数据集进行测试，确保FlowSig能正确反映数学模型模拟出的细胞间流动特征。随后，他们应用FlowSig分析了新生成的皮质类器官实验数据，展示了该方法捕捉刺激诱导变化、展现因COVID-19严重程度增加而引起的细胞间流动转变以及重建小鼠胚胎发育中形态发生素驱动激活剂-抑制剂模式的能力。 图1：对FlowSig模型的描述 研究者开发了FlowSig模型，用于描绘细胞间信息流动的方向性。该模型包含从流入信号（受体基因表达量与下游转录因子基因集平均表达量的乘积Ri×TFi）到基因表达模块（即细胞成员归属至潜在GEM因子GEMi），再到流出信号（信号配体基因表达Li）的有向边（图1a）。在“对照vs.扰动”实验中，系统可能因外部刺激、疾病或时间变化而改变。FlowSig通过差异表达分析和条件不变性测试，识别出分布显著变化的流入和流出变量，以确定最有可能驱动细胞间流动的因素，从而减少数据生成的所有可能网络的数量，并构建更精确的完全部分有向无环图（completed partial directed acyclic graph，CPDAG）（图1b）。 对于难以准确推断配体-受体相互作用的情况，FlowSig能从空间转录组学数据中更精准地估算每个位置接收到的流入信号量，使得即使没有额外的扰动数据，也能推断细胞间的流动（图1c）。具体来说，FlowSig使用COMMOT推断接收的信号配体量（rec. Li），并结合空间解析的GEM（GEMi），最终关联到流出变量（Li）。 图2：FlowSig的合成验证 为了验证FlowSig的有效性，研究人员生成了基于数学模型的模拟实验数据集，用以模拟真实的细胞间流动情况。结果表明，FlowSig能够准确恢复预期的细胞间流动网络结构，证明其算法设计合理且可靠。 研究进一步探讨了SHH信号诱导的单向细胞间流动（图2a）及其对组织模式化的影响（图2b），以及SHH与BMP4之间的竞争关系（图2c）。通过量化FlowSig的真阳性率（TPR）和真阴性率（TNR），研究人员发现：在所有场景中（图2d-f），结合受体表达作为信号流入或引入扰动数据并不会改变平均TPR。使用结合受体进行流入测量显著提高了平均TNR，尤其是在复杂的多方向流动模型中，如SHH驱动的模式化以及SHH与BMP4的竞争关系（图2e,f）。 通过条件不变性测试整合扰动数据，可以减少TNR值的变化，包括四分位数范围和异常值，从而获得更精确的细胞间流动估计。这些结果显示，FlowSig有效地减少了基线GSP和UT-IGSP算法推断中的假阳性数量，提升了细胞间流动预测的准确性。 图3：使用皮层样器官模型验证FlowSig的实验验证 研究者使用皮层发育的类器官模型进一步验证了FlowSig的有效性。从人类胚胎干细胞中生成皮层类器官，并在培养第18天（D18）和第35天（D35）收集样本进行scRNA-seq分析。在该模型中，皮层身份的细胞命运于D18确定，而FGF和BMP信号响应则在D35建立。研究者将D35的数据视为对D18“对照”数据的“扰动”，模拟了这些信号通路的影响。 通过CellChat分析，识别出77个独特的配体-受体相互作用，这些相互作用在细胞间流动中扮演不同角色。FlowSig进一步筛选出26种流入的差异信号（图3a）和16种流出的差异信号（图3b），包括关键的FGF和BMP信号。研究者利用pyLIGER从2,793个高度可变基因中构建了20个GEM，并基于此构建了用于推断细胞间流动的62个变量（图3c）。 为了确定主要驱动因素，研究者根据信号流入变量的总边频次进行了排序，发现FGF、MK（中胚层因子）、PTN（多效生长因子）和NRG（神经调节素）是细胞间流动的关键驱动者。特别是FGF流入通过多个GEM驱动了BMP4、IGF-II、NGF、NRG1和NRG3等信号的流出（图3d）。此外，EOMES被确定为潜在的FGF流入调控候选者。相比之下，BMP流入通过较少的GEM被调节，且可能由PAX6或NR2F1介导（图3e）。 为了验证FlowSig分析结果，研究者在D15-D21期间分别添加FGF8b和BMP4激活相应的信号通路，并在D35时收集样品进行RT-qPCR分析。结果显示，激活FGF信号显著下调了EOMES的表达（图3f），而激活BMP信号则下调了PAX6并上调了NR2F1的表达（图3g），证实了FlowSig预测的准确性。 图4：FlowSig在胰岛扰动非空间scRNA-seq中的应用 为了验证FlowSig在恢复由外部扰动驱动的细胞间流动方面的能力，研究者分析了干扰素-γ（IFN-γ）刺激的人胰岛scRNA-seq数据。使用pyLIGER构建了10个GEM，这些模块与独立识别的5个细胞类型簇（alpha、beta1-3和delta）对齐（图4a）。基于这些细胞类型注释，CellChat推断出各细胞组之间显著的成对配体-受体相互作用。 IFN-γ刺激显著改变了多个信号通路的流入量：通过FGFR1增加了FGF信号通路的流入，通过IL-6R和IL-6ST增加了IL-6的流入，通过CD74和CD44增加了MIF的流入，通过NCL增加了MDK的流入，并通过SSTR2增加了SST的流入（图4b）。同时，IFN-γ刺激还影响了流出信号，增加了GCG、INHBA和NAMPT的流出量，减少了ANGPTL2、SPP1、TGFβ1、TNFSF12和UCN3的流出量（图4c）。FlowSig识别出FGF、IL-6、MDK和SST是主要驱动细胞间信息流动的因素，这些信号驱动了GCG、INHBA、NAMPT、SPP1、TGFβ1、TNFSF12和UCN3的流出（图4d）。 为了进一步探索IFN-γ刺激的影响，研究人员将全局细胞间流动网络分为两个子网络：上调子网络：对应于IFN-γ刺激上调的流出信号，连接到这些流出变量的GEM及相关的流入节点（图4e）。下调子网络：对应于IFN-γ下调的流出信号，以类似方式构建（图4f）。 这两个子网络共享相似的流入节点和GEM，但GEM-3仅存在于“上调”网络中，这表明它在IFN-γ刺激下具有专门的作用。GEM-3主要富集在α细胞内，表明刺激驱动了来自α细胞的GCG和NAMPT流出。其他流入信号和GEM则在两种条件下共享，显示了它们的双重调控功能。 图5：FlowSig在中度或重度COVID-19患者取样的人类BALF的scRNA-seq中的应用 为了验证FlowSig处理多个扰动的能力，研究者分析了健康对照组、中度和重度COVID-19患者支气管肺泡灌洗液（BALF）细胞的scRNA-seq数据。使用CellChat结合原始研究中的细胞类型注释，推断出显著的配体-受体相互作用，结果显示健康对照组、中度和重度COVID-19组分别有46个、55个和54个活跃信号通路。 通过pyLIGER构建了20个GEM，这些GEM捕捉了不同条件下的差异（图5a）以及细胞类型间的差异（图5b）。FlowSig识别出每种COVID-19状态相对于健康对照组特有的流入和流出信号变化（图5c）。 为了深入分析这些流出信号驱动的细胞间流动，研究者提取了每个不同流出信号集上游的流入信号及相应的GEM（图5d-f）。尽管随着COVID-19严重程度增加，不同流出信号数量增多，但推断的流入信号数量却从健康对照组的37个减少到中度患者的32个，再到重度患者的25个。类似地，调节性GEM的数量也从健康对照组的16个减少到中度患者的13个，再到重度患者的8个。这表明随着疾病进展，某些特定的细胞间通信路径逐渐丧失。 进一步分析显示，在所有三种条件下共有20个信号流入，而没有发现仅在中度或重度COVID-19中特有的流入信号。TNFRSF12A（由TNFSF12驱动）以及ITGAX和ITGB2 （由C3驱动）的流入信号仅在健康对照组中存在。CAP（来自RETN1）的流入信号则仅在中度和重度COVID-19之间共享（图5g）。 观察到的GEM趋势相似，共享程度最高的GEM是在健康和中度COVID-19群体中的7个GEM，以及在所有三个条件下的5个GEM。GEM-4和GEM-10仅在健康个体中驱动信号流出，而GEM-7（与嗜碱性粒细胞相关）仅在中度和重度COVID-19群体中共享（图5h）。 图6：FlowSig在E9.5小鼠相关性空间立体序列数据中的应用 研究者利用FlowSig对胚胎发育阶段E9.5的鼠胚进行了ST-seq数据分析，揭示了Shh（Sonic Hedgehog）和Wnt5a信号通路之间的复杂双向流动。通过非负空间分解法，研究者从712个空间可变基因中构建了20个高分辨率的空间GEM，这些GEM捕捉了细胞间通信的关键特征（图6a）。 FlowSig识别出多个Shh外流的上游驱动因子，这些因子通过特定的GEM调节Shh外流，并推断出接收的Shh内流（r-Shh）驱动多个信号配体的外流途径，涉及多个GEM（图6c）。为了进一步确定Shh外流的上游调控TF，研究者使用随机森林模型分析了前10个TF的重要性，最终识别出Foxa2、Foxp2、Myc、Zc3h7a和Foxa1为Shh外流的主要上游调控TF（图6d）。 为了识别r-Shh流入的下游靶标，研究者使用pyGAM拟合每个推断出的下游基因表达网络中前10个r-TF的表达与r-Shh流入之间的关系，并根据Spearman相关系数排序。结果显示，Barhl1、Nkx2-1、Meox1、Tcf21和Foxp2与r-Shh的相关性较低，而Foxe1、Nkx2-2、Pou3f1、Tlx2和Nkx2-4等已知靶点表现出显著相关性（图6e）。 研究者观察到Shh和Bmp4、Cxcl12、Igf2、Mdk以及Wnt5a之间可能存在双向流动。为了验证这一假设，研究者分析了各配体与其下游r-Shh流入的关系。结果显示，只有Wnt5a通过GEM-5的转录因子显著受r-Shh流入调节（图6f）。此外，研究者发现r-Wnt5a流入通过空间扩散下调Myc介导的Shh流出，形成一个激活抑制系统（图6g）。这种激活抑制系统的三个关键特征如下：1）信号传播：Shh和Wnt5a配体都能扩散；2）自我上调：Shh通过Foxa2上调自身，Wnt5a通过Foxa1、Nkx6-1 和Sox21上调自身；3）抑制机制：Wnt5a通过下调Myc来抑制Shh。 这些观察结果表明，Shh和Wnt5a之间的双向流动类似于Turing模式生成系统，该系统在发育过程中驱动细胞命运图案化。因此，在E9.5时，Shh和Wnt5a信号通路可能共同作用于胚胎发育中的细胞命运决定过程（图6h）。 综上所述，FlowSig是一款强大的细胞间通信和信息流分析工具，对于分析发育过程中以及强烈单因素（比如药物）或多因素（比如病理微环境）扰动带来的细胞间信息流变化有着非常积极的作用，有助于推动对生命科学和生物医学复杂系统过程的动态理解。 拓展延伸 FlowSig技术在其他科研领域的广泛应用前景： ● 肿瘤微环境与癌症治疗 在肿瘤学领域，单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）结合FlowSig方法的应用具有巨大的潜力。肿瘤不仅仅是单一类型的细胞集合，而是一个复杂的生态系统，包括癌细胞、免疫细胞、基质细胞等多种成分。通过scRNA-seq可以揭示肿瘤内部不同细胞亚群的异质性，以及它们之间的相互作用网络。例如，在乳腺癌研究中，科学家们利用scRNA-seq发现了多种肿瘤相关巨噬细胞（TAMs），这些细胞不仅促进了肿瘤生长，还影响了化疗药物的效果。借助FlowSig，研究人员能够更加细致地描绘出TAMs与其他细胞类型间的通信路径，从而找到新的治疗靶点或预测患者的预后。 此外，空间转录组学数据提供了额外的空间维度信息，这对于理解肿瘤组织内的结构特征至关重要。比如，某些类型的免疫检查点分子表达可能集中在特定区域，形成所谓的“免疫冷区”。通过整合ST和FlowSig分析，可以精准定位这些冷区，并探索其形成的分子机制，进而开发更有效的免疫疗法策略。这种多模态的数据融合为个性化医疗方案的选择提供了科学依据。 ● 再生医学与干细胞研究 再生医学旨在修复受损组织器官的功能，而干细胞则是实现这一目标的关键角色之一。scRNA-seq和ST技术可以帮助科学家深入了解干细胞分化过程中的基因调控变化，确保生成的组织具备正确的细胞组成。以心脏再生为例，心肌梗死后的心脏修复需要诱导内源性干细胞向心肌细胞方向分化。然而，实际操作中往往面临效率低下等问题。FlowSig可以通过构建详细的细胞间通信模型，指导优化培养条件，提高干细胞定向分化的成功率。 同时，对于移植后的干细胞存活率低的问题，scRNA-seq和ST有助于识别影响细胞存活的关键因素。例如，在骨髓移植过程中，宿主微环境中存在的炎症因子可能会抑制新植入干细胞的增殖。利用FlowSig解析这些不利信号通路，研究人员可以采取措施减少负面影响，改善移植效果。总之，scRNA-seq和ST结合FlowSig的方法为解决再生医学面临的挑战提供了强有力的支持。 ● 神经科学研究 神经系统由高度特化的神经元构成，每个神经元之间通过突触连接传递信息。scRNA-seq和ST技术使得我们能够在单细胞水平上研究神经元及其支持细胞（如星形胶质细胞、小胶质细胞等）之间的交流模式。这对于理解大脑发育、学习记忆等生理过程非常重要。例如，FlowSig已被用于分析皮质类器官中的细胞间流动，揭示了Wnt5a-Shh双向流动关系，其中Shh促进自身及Wnt5a的表达，而Wnt5a则抑制Shh的表达，形成了一个潜在的Turing模式。这种反馈机制有助于解释某些特定的空间结构形成，并可能成为未来研究的重点方向之一。 此外，scRNA-seq和ST还可以帮助探究神经系统疾病的发生机制。阿尔茨海默病是一种常见的神经退行性疾病，其病理特征之一是β-淀粉样蛋白斑块沉积。通过scRNA-seq分析患者脑组织样本，发现了一些参与清除这些有毒蛋白质的免疫细胞类型。结合FlowSig，可以进一步探讨这些细胞如何响应损伤信号，并寻找增强其功能的方法，最终达到延缓疾病进展的目的。 ● 免疫学与感染性疾病 免疫系统负责保护机体免受外来病原体入侵。scRNA-seq和ST技术为解析免疫反应提供了前所未有的机会。特别是在病毒感染的情况下，了解宿主细胞对病毒复制的反应至关重要。例如，在新冠病毒（SARS-CoV-2）感染期间，肺泡灌洗液（BALF）中存在大量的免疫细胞。通过scRNA-seq分析，研究人员能够区分不同的免疫细胞亚群，并追踪它们随时间的变化情况。FlowSig则可用于推断这些细胞间的相互作用，特别是那些对抗病毒至关重要的细胞通讯。 另一个重要应用是在疫苗研发方面。为了评估疫苗诱导的免疫应答，通常需要监测接种者体内抗体水平和T细胞活性。scRNA-seq不仅可以检测到抗原特异性B细胞和T细胞的存在，还能提供关于它们克隆性和表型特征的信息。结合FlowSig分析，可以从整体上把握免疫系统的动态变化，为优化疫苗配方提供参考。此外，这种方法也有助于发现新型免疫调节剂，提升现有疫苗的效果。 临床应用与展望 FlowSig作为一种强大的数据分析工具，在转化医学领域具有广泛的应用前景。例如，在肿瘤学方面，了解肿瘤微环境中不同细胞类型的互动可以帮助识别新的治疗靶点；而在再生医学领域，FlowSig可以协助优化干细胞分化策略，提高组织工程产品的质量。此外，随着单细胞技术和空间转录组学技术的发展，FlowSig将帮助临床医生更深入地理解病理状态下细胞群体的行为变化，进而指导个性化医疗方案的选择。 注：本文旨在介绍医学研究进展，不做治疗方案推荐。如有需要，请咨询专业临床医生。 参考文献： Almet AA, Tsai YC, Watanabe M, Nie Q. Inferring pattern-driving intercellular flows from single-cell and spatial transcriptomics. Nat Methods. 2024 Oct;21(10):1806-1817. 点击下方「阅读原文」，前往梅斯官网查询更多相关课程和实验技术服务支持~

【导读】 头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）是一种极具侵袭性的疾病，其特征在于肿瘤免疫微环境（TIME）的异质性。肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）构成了TIME 中的主要先天免疫群体，在恶性肿瘤进展中参与了关键的调节过程。SPP1 + 巨噬细胞（SPP1 + Macs）在许多癌症中均有发现，但其对头颈部鳞状细胞癌的影响尚不清楚。 12月26日，上海交通大学研究团队在期刊《Journal of Experimental & Clinical Cancer Research》上发表了题为“SPP1+ macrophages promote head and neck squamous cell carcinoma progression by secreting TNF-α and IL-1β”的研究论文，本研究中，单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）结果表明，在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的肿瘤微环境（TIME）中，髓样细胞具有异质性，并且与肿瘤细胞密切相关，同时鉴定出了肿瘤特异性 SPP1 + Macs，其与 HNSCC 患者的不良预后呈正相关。基因集变异分析（GSVA）表明，SPP1 + Macs 积极参与细胞因子的产生。体外和体内实验以及使用 VGX-1027均证实，SPP1 + Mac 衍生的 TNF-α 和 IL-1β 通过支持肿瘤细胞增殖和迁移促进 HNSCC 进展。 从机制上讲，研究人员发现由于 SPP1 + Macs 中 NF-κB 信号通路的激活，TNF-α 和 IL-1β 被上调。此外，SPP1 + Mac 衍生的 TNF-α 和 IL-1β 通过不同的信号通路促进肿瘤细胞和其他相邻巨噬细胞中 OPN 的表达。 https://jeccr-biomedcentral-com.libproxy1.nus.edu.sg/articles/10.1186/s13046-024-03255-w#Sec35 背景信息 01 头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）每年约有 90 万新发病例，每年导致约 50 万人死亡，是全球最常见的癌症之一。尽管在各种治疗方式（包括手术切除、辅助放疗、化疗和免疫治疗）方面取得了进展，但 HNSCC 患者的总体生存率仍约为 50%。因此，了解 HNSCC 发病和进展的分子机制对于开发更合适的治疗策略至关重要。 巨噬细胞是肿瘤免疫微环境（TIME）的关键组成部分，在其中发挥多种功能，与预后密切相关，并在不同癌症类型中表现出亚群异质性。巨噬细胞传统上被分为 M1 样或 M2 样巨噬细胞。然而，近期研究发现，在几乎所有癌症中，同一巨噬细胞亚群中都能同时检测到 M1 和 M2 基因特征。通过单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）和空间转录组学技术，已鉴定出更详细和特定的巨噬细胞亚型，以期改进巨噬细胞靶向疗法。越来越多的研究表明，肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）有助于癌症中的免疫抑制特性；例如，干扰素预处理的 TAMs、免疫调节 TAMs 和富含炎症细胞因子的 TAMs（Inflam-TAMs）已被证明能够招募和调节免疫细胞，抑制免疫反应并促进肿瘤进展。 研究进展 02 为了进一步探究 SPP1 + Mac 衍生的巨噬细胞移动抑制因子（MIF）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）和白细胞介素-1β（IL-1β）的作用，研究人员分别将重组人源 MIF（rhMIF）、重组人源 TNF-α（rhTNF-α）和重组人源 IL-1β（rhIL-1β）添加到 SPP1-NC 巨噬细胞的上清液中，与 HN6 和 CAL27 细胞进行间接培养，其结果与未经处理的 SPP1-NC 巨噬细胞上清液共培养的结果进行了比较。rhTNF-α 和 rhIL-1β 而非 rhMIF 促进了头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）细胞的增殖。这些数据表明，TNF-α 和 IL-1β 可能在 SPP1 + Mac 衍生的细胞因子对 HNSCC 细胞的作用中发挥主要作用。我们还检测了 SPP1-NC、SPP1-OE、SPP1-Sh-NC 和 SPP1-KD 中 TNF-α 和 IL-1β 的蛋白和 mRNA 表达。结果表明，这些巨噬细胞中 TNF-α 和 IL-1β 的内源性表达也发生了变化。 为了探究 SPP1 + Mac 衍生的 TNF-α 和 IL-1β 是否促进头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）细胞增殖，研究人员用添加了 TNF-α 和 IL-1β 的巨噬细胞上清液处理肿瘤细胞，或者使用 VGX-1027来模拟并比较巨噬细胞对肿瘤细胞的影响。MTT 检测和共培养集落形成检测表明，与 SPP1-NC 细胞组相比，SPP1-NC + rhTNF-α、SPP1-NC + rhIL-1β 和 SPP1-NC + rhTNF-α + rhIL-1β 细胞组显著促进了 HN6 和 CAL27 细胞的增殖。随后，研究人员将 VGX-1027 加入到 SPP1-NC 和 SPP1-OE 组的上清液中以阻断 TNF-α 和 IL-1β 的作用，结果发现 SPP1-OE 组的增殖率显著下降，而 SPP1-NC 组则略有下降。结果表明，抑制巨噬细胞衍生的 TNF-α 和 IL-1β 可降低肿瘤细胞的生长，且 SPP1-NC 也表现出 TNF-α 和 IL-1β 的分泌。同样，当与 SPP1-KD 细胞共培养时，rhTNF-α 和 rhIL-1β 也促进了 HNSCC 细胞的生长，这表明 TNF-α 和 IL-1β 在 SPP1 + Macs 中的功能与 SPP1 不同。研究人员还将 VGX-1027 加入肿瘤细胞中，结果表明 VGX-1027 对肿瘤细胞没有影响。由于 SPP1 + Mac 衍生的 TNF-α 和 IL-1β 在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）进展中起着重要作用，研究人员试图确定这些细胞因子是否参与了 HN6 和 CAL27 细胞的迁移。伤口愈合和迁移实验表明，SPP1-NC + rhTNF-α、SPP1-NC + rhIL-1β、SPP1 + rhTNF-α + rhIL-1β、SPP1-KD + rhTNF-α 或 SPP1-KD + rhIL-1β 处理显著加速了这些细胞的迁移，而 VGX-1027 处理则显著减缓了 HNSCC 细胞的迁移。并且，作为阳性对照和阴性对照，研究人员还在 SPP1-OE 上清液中使用了抗 TNF-α 和抗 IL-1β 来验证 VGX-1027 以及巨噬细胞中 TNF-α 和 IL-1β 的功能。SPP1-OE 上清液中的抗 TNF-α 和抗 IL-1β 对肿瘤细胞的作用与 VGX-1027 相似。总之，这些结果表明 TNF-α 和 IL-1β 可能在 SPP1 + Mac 促进 HNSCC 细胞体外增殖和迁移的过程中发挥着重要作用。 SPP1+巨噬细胞产生的肿瘤坏死因子α（TNF-α）和白细胞介素 1β（IL-1β）有助于 HN6 细胞的增殖和迁移 结论 03 研究结果表明，SPP1+巨噬细胞通过激活 NF-κB 通路增加 TNF-α 和 IL-1β 的分泌，从而促进头颈部鳞状细胞癌细胞的增殖和迁移。研究人员还发现，TNF-α 和 IL-1β 可以上调肿瘤细胞和巨噬细胞中 OPN 的表达；因此，这些因素可能是增强抗肿瘤疗效的候选靶点。 【参考资料】 https://jeccr-biomedcentral-com.libproxy1.nus.edu.sg/articles/10.1186/s13046-024-03255-w#Sec35 【关于投稿】 转化医学网（360zhyx.com）是转化医学核心门户，旨在推动基础研究、临床诊疗和产业的发展，核心内容涵盖组学、检验、免疫、肿瘤、心血管、糖尿病等。如您有最新的研究内容发表，欢迎联系我们进行免费报道（公众号菜单栏-在线客服联系），我们的理念：内容创造价值，转化铸就未来！ 转化医学网（360zhyx.com）发布的文章旨在介绍前沿医学研究进展，不能作为治疗方案使用；如需获得健康指导，请至正规医院就诊。 热门推荐活动 点击免费报名 🕓 线上｜2024年12月6日-2025年1月16日 ▶ 《我的2024》 🕓 全国｜2024年12月-2025年03月 ▶ 中国转化医学产业大会 🕓 上海｜2025年02月28日-03月01日 ▶ 第四届长三角单细胞组学技术应用论坛暨空间组学前沿论坛 点击对应文字 查看详情

环球视野，深度视角 各位亲爱的股东，大家早上好中午好晚上好。 聊个空间生物学重要事件：2024年12月10日，Akoya（下称A司）与NeraCare（下称N司）达成Immunoprint独家全球产品商业化协议。 为什么说重要？这次是上游厂家亲自下场。 #01 亲自下场 熟悉mIF（多色免疫荧光，多重免疫荧光）的朋友都知道，这是空间蛋白组学的一个重要的分支。 最近，火了一把。 2024年12月10日，空间蛋白组学入选Nature的《Method of the Year 2024》。 作为比较早就通过10x Genomics、NanoString和Akoya等企业视角观察空间蛋白组学的...呃...小破号，我们也算是比较了解了。 那么，大家都有一个共识，目前的空间蛋白组学几乎全部应用就是做科研。 但是，只有A司对于临床应用最为执着。 在上次财报分析的时候，我们是这样说的： 我们此前也聊过Akoya跟Acrivon等公司在临床应用上的合作，但是要在短时间内取得进展是很难的。获得回报的周期较长，就不知道投资人有没有这个耐心。 星海领航员，公众号：循因缉药Akoya：天塌了 A司想到的办法是：亲自下场。 于是，就有了开头咱们提到的事件。 #02 Immunoprint 我们得先看他的“妈妈”。。 Immunoprint的开发者N司是一家德国公司，总部位于法兰克福，美国也有分部。 公司已经获得1500万美元融资，由MIG Capital领投。 这似乎是一家专门开发黑色素瘤的公司，除了Immunoprint他们还有款基于QPCR的产品MELAGENIX也是用于黑色素瘤预后风险分层。 MELAGENIX用于NivoMela 临床试验（NCT04309409）的分组检测，该III期试验计划入组374人，于2020年7月注册启动。 Immunoprint是N司开发的另外一款针对Melanoma（黑色素瘤）预后风险分层的多色免疫检测产品，该公司已经开发了多年。 Immunoprint使用7个标志物在一项490例受试者的前瞻性研究中取得了很好的结果，如上图可见，无论是无疾病生存期还是黑色素瘤特定生存期上低风险人群与高风险人群存在显著差异。 如此拔群，是不是意味着Immunoprint就是临床应用先天圣体呢？ 事实并不见得如此。 #03 略坎坷 2023年4月26日，N司就跟荷兰的SkylineDx（下称S司）达成合作，后者也是一家分子诊断公司。 SkylineDx将获得Immunoprint的独家共同开发权，SkylineDx将领导Immunoprint的商业化并向NeraCare支付版税。 然而，不到一年俩公司就分道扬镳了。 2024年1月19日，N司宣布二者战略合作关系终止。 原因是二者经过评估阶段后，双方公司共同决定将独立进行。 呃，就是试用期没过的意思吧。 那么，这是否意味着Immunoprint就不行了？ 也不见得。 #04 各怀心思 S司是一家诊断服务商，就是商业化各种检测来赚钱的。 我们大胆推测，S司认为开发Immunoprint的成本和收益不划算，因此终止了合作。 而A司的诉求不同。 A司最想做的事情是证明自家的技术能够成功应用于临床，用我们这边的话说，他亟需创建一个标杆的应用。 这样，他们的客户才愿意基于A司的mIF技术开发更多的临床应用。 想必有小伙伴要问了，为啥A司要执着于临床应用呢？做科研他不香么？ 还真的不香。 临床应用相较于科研，有以下2个大优势： 第一，临床应用意味着产品成熟度高。 一项技术，只有走向临床应用且铺展开了才能够证明技术的成熟度足够高。 第二，临床应用的市场意味着广阔市场。 那科研味道很重的NGS举例，Illumina的终端有超过51%的收入来自临床。 其实还有一点，相较于NanoString和10x Genomics Akoya在科研上的应用“炫酷”感差一点。 呃，这条算我胡说，划掉。 总之，A司需要一款标杆应用，N司需要接盘侠。 二者一拍即合，也可以理解了。 #05 最后 这项合作如果要进入实质阶段恐怕还要等等，这里面的关键是看Akoya能否顺利把后面的临床做好。 当时N司跟S司的合作其中一项就是合作推动Immunoprnt的III期临床试验，而众所周知，临床试验的时间成本和资金成本可都是不低的。 当然，不管怎么说，能推动mIF向临床端应用前进，A司就值得写上一笔。 END 啊对对对对，扫描这货 能联系到我 至此，各位股东星标了么？点赞了么？转发了么？在看了么？谢谢！ 所有内容均不作为投资建议，信息均来自公开资料。 近期文章： 普译生物发布PolyseqHive，中通量纳米孔测序多了一个选择！ Myriad核心业务面临挑战 中美两国联手，给华大智造们送了一个大礼包 2420年了，还能涨价？ ONT并不打算善罢甘休 相关资料：注1：https://investors.akoyabio.com/news-releases/news-release-details/akoya-biosciences-and-neracare-enter-exclusive-global-license注2：https://www.melagenix.info/for-healthcare-professionals注3：https://www.ejcancer.com/article/S0959-8049(23)00008-4/fulltext注4：https://www.melagenix.info/skylinedx-partnership注5：https://www.melagenix.info/skylinedx-and-neracare-dissolve-strategic-partnership注6：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04309409