上海
2025 年 8 月，陸軍軍醫大學卞修武院士團隊于Cancer Cell期刊發表題為 Long-range cholinergic input promotes glioblastoma progression的研究。該研究圍繞膠質母細胞瘤（GBM）與神經回路的互作機制展開，揭示了 長距離膽堿能信號 如何通過特定的神經—腫瘤通訊途徑促進腫瘤進展，并進一步提出了具有潛力的干預策略。
早在2024 年 5 月，卞修武院士團隊曾在Cancer Cell雜志發表題為Identification of hypoxic macrophages in glioblastoma with therapeutic potential for vasculature normalization的成果，該研究系統鑒定了GBM 中一類具有血管正常化潛力的缺氧型巨噬細胞（Hypoxia-TAM），全面解析其起源、功能、分子特征及治療前景，為 GBM 的干預策略提供了新的方向。
一、上下游機制挖掘的范式與亮點
這篇文章最大的特點，是從“多組學聯合篩選 → 亞群精準定位 → 上下游功能與機制驗證 → 臨床意義擴展” 的完整邏輯閉環展開研究。無論是單細胞轉錄組、Bulk RNA-seq、蛋白質組學、代謝組學，還是后續的大量實驗驗證，作者均構建了嚴密的證據鏈，充分體現了團隊在多維度數據整合和機制研究上的深厚積累。尤其值得借鑒的是，文章在Figure 4D 與 Figure 5B 中展示的亞群篩選策略：綜合自有數據集與公開數據庫，多層面基因集交叉篩查，再結合功能注釋和空間線索進行收斂這一過程嚴謹、有邏輯，也非常適合作為我們進行亞群挖掘的學習模板。
(Figure 4)
(Figure 5）
二、從病理特征切入，構建科學問題
文章非常強調從病理現象出發提出問題，而不是直接從大數據中“找亞群”。作者首先觀察到特定血管區域存在較強的缺氧及免疫浸潤特征，于是提出：是否存在一類在缺氧微環境中定向積累、并與血管異常密切相關的巨噬細胞？隨后通過空間定位、marker 特征、轉錄組學等多維證據逐步鎖定這一 Hypoxia-TAM 亞群。
三、該亞群臨床意義的系統呈現
作者在該研究中花了大量篇幅展示Hypoxia-TAM 的臨床關聯性。包括但不限于：跨癌種 / 跨物種的保守性分析、不同臨床隊列中該亞群的比例差異、分型特征、預后價值的多隊列驗證、空轉與免疫熒光中的空間共定位證據與關鍵治療指標（如缺氧程度、血管狀態）之間的緊密聯系。這些內容恰恰是當前單細胞研究最受關注的部分——不僅要找到亞群，還要說明“它為什么重要”。
四、值得借鑒的方法設計
（1）Figure 3A：按組織部位進行 Bulk 測序的設計【來自公共數據】：按GBM 不同部位進行 Bulk RNA 測序，用“空間層級的 Bulk 數據”呈現不同區域的分子差異，再與單細胞、空間信息整合解釋機制，這種設計創新且數據量大，非常值得參考。
(Figure 3)
（2）Figure 8I：藥物在血管與腫瘤中的遞送差異：對于關注血管、血管屏障、藥物遞送效率的研究者而言，Figure 8I 是一個非常精彩的展示示例：比較阻斷關鍵靶點后，藥物在血管腔與腫瘤組織內的流量與分布，建立了機制干預與藥物可達性之間的直接聯系，這一方法非常直觀，也能讓讀者清晰理解血管正常化在治療中的真正意義。
（Figure 8）
卞修武院士團隊的這兩篇Cancer Cell論文都體現了頂尖團隊在科學問題提出、數據整合、機制驗證到臨床外推各環節的深度思考。高分文章從來不是堆數據，而是結構嚴謹、邏輯清晰、證據鏈充分的結果。這些內容也正是我們在單細胞時代最值得學習的部分。
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