中国科学技术大学孙成教授、刘连新教授与新加坡科学技术研究局Joe Yeong教授合作研究取得突破性成果。研究者成功构建了基于空间免疫特征的肝癌复发风险预测平台——肿瘤免疫微环境空间（Tumor Immune MicroEnvironment Spatial，简称TIMES）评分系统，TIMES系统基于5个生物标志物的空间表达，可高精度预测肝癌复发风险，准确率达82.2%，特异性达85.7%，优于现有的标准工具，为肝癌术后复发风险分层提供了全新免疫学评估维度。（Nature. 2025年3月12日在线版）

研究者还系统研究了其中一个标志物SPON2在NK细胞中的调控机制，证实SPON2可促进NK细胞向肿瘤的定向迁移和抗肿瘤活性，且能促进CD8⁺T细胞活化，或可作为新的免疫治疗靶点。

肝细胞癌目前的预后工具主要依赖肿瘤组织病理学分层，并未充分考虑肿瘤微环境内的异质性和相互作用。肝细胞癌肿瘤微环境中，不同区域免疫细胞组成明显不同，瘤内免疫细胞空间分布与转移复发有关。该研究提出的预测策略正是基于空间免疫特征，并首次在临床层面实现了免疫微环境空间架构的定量化评估。

研究者首先构建了大规模肝癌组织样本库，进行了深入的空间免疫学分析。通过高分辨率空间转录组和蛋白组技术，系统绘制了肝细胞癌组织中的区域免疫异质性图谱。研究者发现，复发与非复发患者的关键差异并非免疫细胞总量，而是其在肿瘤组织中的精确分布模式。尤其是在肿瘤侵袭前缘区域富集自然杀伤细胞（NK细胞）的患者，表现出显著较低的复发风险。

研究者对17例肝细胞癌患者组织样本的76 599个位点进行了空间转录组学分析（其中6例患者为复发病例），并表征了各种免疫细胞的分布。研究者发现，最显著的差异是非复发病例的肿瘤侵袭前沿中NK细胞显著富集，其中关系最密切的是CD3^-CD57⁺NK细胞。研究者对CD3^-CD57⁺NK细胞差异表达基因进行了检测，筛选出5个预测复发精度最高的基因SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIMH和LA-DRB1。

研究者在TCGA数据库中分析了这5个基因表达，发现在复发与非复发病例中并无显著差异，提示空间表达信息的重要性。

研究者基于61例肝细胞癌患者多重免疫荧光数据集，应用梯度增强决策树机器学习算法构建了TIMES评分模型，以5种关键免疫因子（SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM和HLA-DRB1）在不同肿瘤区域的空间分布作为基本指标，量化免疫细胞在肿瘤微环境中的空间分布特征，预测肝癌复发风险。

研究者在独立验证队列的231例患者中对TIMES模型进行了验证，该模型显示82.2%的准确率和85.7%的特异性，预测性能显著优于现有的预测系统TNM分期和巴塞罗那分期。

研究者对TIMES评分系统所基于的生物标志物进一步进行了机制研究。高维分析确定，SPON2为具有最高预测权重的标志物，其在NK细胞亚群中的表达模式与肝癌预后存在显著相关性。三维迁移实验证实，SPON2促进NK细胞向肿瘤细胞的定向迁移和浸润；细胞毒性实验表明，SPON2⁺NK细胞具有增强的细胞杀伤活性，并可显著促进CD8⁺T淋巴细胞的活化和抗肿瘤免疫。研究者通过构建NK细胞特异性敲除SPON2的小鼠模型发现，SPON2缺失导致IFN-γ分泌减少和NK细胞浸润障碍，从而加速肿瘤进展。这些结果提示SPON2作为新型免疫治疗靶点的潜力，SPON2⁺NK细胞代表一类高度活化的NK亚群，对抑制肝癌复发有重要作用，靶向增强SPON2⁺NK细胞的迁移与活化可能成为降低肝癌复发风险的有效治疗策略。

该研究首次在临床层面实现了基于空间免疫特征的肝癌复发风险预测，证实了免疫细胞空间分布模式较其绝对数量更能准确反映肿瘤免疫状态。TIMES评分系统的建立标志着肝细胞癌预后评估领域的重要进展，通过整合空间免疫信息实现了超越传统临床因素的风险分层能力。

美国匹兹堡大学免疫治疗领域专家Michael T. Lotze教授评论指出，该研究堪称里程碑研究，研究者提供了令人信服的证据，证实空间免疫构架在肝细胞癌预后评估中具有首要地位。而且，研究者证明了预测能力特定源于空间整合而非单一标志物定量，这一发现对生物标志物开发方法具有深远影响。

据悉，研究团队目前已开发了开放访问的在线网络平台（https://sun.times.ustc.edu.cn/），只需上传肝癌组织的标准免疫组化染色图像或数据，即可获得包含TIMES评分和复发风险预测的综合报告。据孙成教授介绍，TIMES系统相关的核心算法和模型已获得专利保护，研究团队正积极寻求与企业合作，推动该预测系统的规范化临床转化应用。

 （编译 张俊熙）