在過去，許多人認為腫瘤只是由惡性增殖的細胞構成的單一細胞團。然而，隨著對腫瘤的深入探索，更多證據顯示腫瘤實際上是一個微型生態系統，其中不僅包括癌細胞，還混雜著免疫細胞、成纖維細胞、血管內皮細胞等多種細胞類型。這個被稱為腫瘤微環境的生態系統，深刻影響著癌癥的進展、轉移以及對治療的反應。

想象一下，未來某一天，醫生只需抽取一管血液，就能清晰地了解患者腫瘤內部的微環境，從而預測癌癥免疫療法是否有效，并據此制定治療策略?！蹲匀弧菲诳囊豁椦芯浚蜑檫@樣的看似遙遠的場景提供了科學依據。

來自梅奧診所與斯坦福醫學院的研究人員開發出了繪制腫瘤周圍復雜生態系統圖譜的方法。借助該技術，研究人員能實現對腫瘤微環境的高精度解析，并且僅通過簡單的血液檢測就能評估腫瘤的復雜生態系統。

在這項研究中，團隊一共整合了超過1000萬個單細胞和空間轉錄組數據，涵蓋了乳腺癌、結腸癌、肝癌、黑色素瘤等多種人類惡性腫瘤。結合機器學習的“空間生態型分析工具”，他們發現了9種在癌癥中普遍存在的多細胞空間生態型，并將其編號為SE1至SE9。

這9種生態型按照其與腫瘤邊界的距離呈現出規律性分布。SE1位于腫瘤最外周的鄰近間質區域，與早期應答基因相關；而SE9則深居腫瘤核心，與血管生成和腫瘤增殖密切相關。中間區域的生態型則呈現出更為豐富的功能特征，有的與免疫抑制相關，有的參與傷口愈合過程，還有的具有促進炎癥反應的作用。

圖片來源：123RF

尤為重要的是，其中3種生態型與免疫治療的療效密切相關。SE7和SE8與良好的免疫治療反應呈正相關，而SE4則與治療抵抗相關。這一發現為預測癌癥患者對免疫治療的響應提供了全新的生物標志物。

這項研究的另一項突破在于，科學家成功地將空間生態型檢測延伸到了液體活檢領域。他們開發了“液體生態型分析工具”，這是一種基于深度學習的框架，能夠從患者血漿中的游離DNA甲基化譜中推斷出腫瘤微環境中9種生態型的相對豐度。

研究團隊對近100名黑色素瘤患者進行了驗證。結果顯示，從血液中檢測到的生態型水平與直接從腫瘤組織中檢測到的結果高度一致。更重要的是，治療前血液中SE7和SE8水平較高的患者，接受免疫治療后展現出更長的無進展生存期和總生存期；而SE4水平較高的患者則預后較差。這些預測能力甚至超越了目前臨床上使用的腫瘤突變負荷和PD-L1表達水平等傳統生物標志物。

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研究人員指出，這項新工具有著巨大的臨床轉化潛力。首先，液體活檢技術創傷小、可重復性強，能夠實現對腫瘤微環境的動態監測，為治療方案的及時調整提供依據。其次，該框架具有跨癌種的適用性，不僅限于黑色素瘤，在肺癌、膀胱癌等多種癌癥中都展現出良好的預測性能。

當然，這項技術距離大規模臨床應用仍有一段路要走。研究團隊指出，未來需要在前瞻性、多中心的大規模隊列中進一步驗證其有效性和可靠性。此外，該框架是否適用于其他治療模式，如靶向治療、細胞治療等，也有待進一步探索。

參考資料：

[1] Zhang, W., Brown, E.L., Usmani, A. et al. Non-invasive profiling of the tumour microenvironment with spatial ecotypes. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10452-4

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