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病理+多組學!卞修武團隊聚焦膠質(zhì)瘤!有表型,有機制,有轉化!棒棒噠~

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2025 年 8 月,陸軍軍醫(yī)大學卞修武院士團隊于Cancer Cell期刊發(fā)表題為 Long-range cholinergic input promotes glioblastoma progression的研究。該研究圍繞膠質(zhì)母細胞瘤(GBM)與神經(jīng)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(jīng)—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(fā)表題為Identification of hypoxic macrophages in glioblastoma with therapeutic potential for vasculature normalization的成果,該研究系統(tǒng)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(lián)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(huán)展開研究。無論是單細胞轉錄組、Bulk RNA-seq、蛋白質(zhì)組學、代謝組學,還是后續(xù)的大量實驗驗證,作者均構建了嚴密的證據(jù)鏈,充分體現(xiàn)了團隊在多維度數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集與公開數(shù)據(jù)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(diào)從病理現(xiàn)象出發(fā)提出問題,而不是直接從大數(shù)據(jù)中“找亞群”。作者首先觀察到特定血管區(qū)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(huán)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(jù)逐步鎖定這一 Hypoxia-TAM 亞群。

三、該亞群臨床意義的系統(tǒng)呈現(xiàn)

作者在該研究中花了大量篇幅展示Hypoxia-TAM 的臨床關聯(lián)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(jù)與關鍵治療指標(如缺氧程度、血管狀態(tài))之間的緊密聯(lián)系。這些內(nèi)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(shù)據(jù)】:按GBM 不同部位進行 Bulk RNA 測序,用“空間層級的 Bulk 數(shù)據(jù)”呈現(xiàn)不同區(qū)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(chuàng)新且數(shù)據(jù)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,F(xiàn)igure 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(nèi)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(lián)系,這一方法非常直觀,也能讓讀者清晰理解血管正?;谥委熤械恼嬲饬x。


(Figure 8)

卞修武院士團隊的這兩篇Cancer Cell論文都體現(xiàn)了頂尖團隊在科學問題提出、數(shù)據(jù)整合、機制驗證到臨床外推各環(huán)節(jié)的深度思考。高分文章從來不是堆數(shù)據(jù),而是結構嚴謹、邏輯清晰、證據(jù)鏈充分的結果。這些內(nèi)容也正是我們在單細胞時代最值得學習的部分。

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