锵锵锵！小算法，大宝藏，这样的数据挖掘是榜样！没有验证也能发大文章！

2025年8月，同济大学王晨飞教授团队与合作者在Nature Cancer杂志发表题为Spatiotemporal analyses of the pan-cancer single-cell landscape reveal widespread profibrotic ecotypes associated with tumor immunity的研究文章，该文章收集36 种癌症类型的 4,483,367 个细胞为大家描绘了在异质性TME 的综合单细胞景观，并为在癌症治疗中靶向促纤维化生态型提供潜在的治疗策略，同时构建一个名为TabulaTIME 的注释工具，推动肿瘤免疫研究标准化！

Fig.1 TabulaTIME生成的泛癌单细胞转录组蓝图。为了表征不同癌症类型肿瘤发生、进展和转移过程中TME 的异质性组成和演变，作者提出肿瘤免疫微环境（TabulaTIME）框架。该框架由五个主要模块组成：肿瘤相关 scRNA-seq 数据收集、数据预处理和 MetaCell 鉴定、所有谱系的整合、谱系特异性整合和细胞亚型的表征。听起来晕晕的(请去读原文的英文)，概括：经过一系列数据处理，得到两个主角(腾讯元宝解释)：其实就是为了更清楚的看看这类亚群的特异性功能、空间定位以及对免疫细胞浸润和预后的影响，同时发明了TabulaTIME这个工具。

Fig. 2泛癌免疫细胞异质性。解析 T 细胞、NK 细胞、髓系细胞等功能状态及其在不同组织来源中的分布、分子多样性以及轨迹。

Fig. 3成纤维细胞异质性。TabluaTIME 根据特定标记基因的表达识别成纤维细胞的七种亚型，这些成纤维细胞亚型根据特征基因表达模式分为五类，包括肌成纤维细胞（myFibro）、ECM 重塑成纤维细胞（eFibro）、免疫调节成纤维细胞（iFibro）、抗原呈递相关成纤维细胞（apFibro）和静止成纤维细胞（qFibro）。TME 中成纤维细胞经历明显的重编程以采用肌成纤维细胞表型，这反过来又重塑ECM 并可能有助于肿瘤生长。并且重点关注了eFibro_CTHRC1 高表达ECM相关基因，富集于肿瘤样本，与患者生存率负相关。

Fig. 4 CTHRC1+ 成纤维细胞位于从非肿瘤区域到肿瘤区域的前缘。作者收集了62 张已发表的来自六种癌症类型的肿瘤组织切片的 ST 载玻片，计算其与恶性细胞距离的相关性，并进行多重免疫组化验证。eFibro_CTHRC1 显著富集于肿瘤-正常组织交界处；其存在与CD8+ T细胞浸润负相关，并通过LGALS9–CD44/HAVCR2 介导免疫抑制。

Fig.5 CTHRC1+ 成纤维细胞和 SLPI+ 巨噬细胞在不同癌症类型的共定位。促纤维化Macro_SLPI 细胞在几种癌症类型中也显著富集，通过空转、mIHC 验证了 eFibro_CTHRC1 和 Macro_SLPI 细胞的共定位，创造了独特的促纤维化生态型。TGFB1 和 IL1B 是调控这两种细胞表型的关键上游信号。

Fig.6 内皮细胞的异质性，展示7种内皮细胞及其在癌症发生和进展过程中经历动态的重编程。识别驱动尖端样capEndo_RGCC 细胞表型的潜在配体为VEGFA 和 AGT。这两种配体由成纤维细胞产生分泌，表明基质细胞可能在调节TME 内的血管生成方面相互影响。

Fig. 7 泛癌生态型分型与临床意义。对TCGA 的 23 种癌症类型的所有 56 种细胞类型进行全面的预后分析。泛癌生存分析将所有细胞类型分为有利状态和不利状态，突出它们的功能和临床异质性。具有较高细胞毒性评分的T 细胞/NK 细胞亚群与死亡风险降低相关，而记忆 T 细胞（CD8Tm_TNF）与较短的生存时间相关（有趣的是，可以构成促纤维化相关生态型的细胞类型，包括 Macro_SLPI 细胞、Macro_SPP1 细胞、eFibro_CTHRC1 细胞和 VSMC_ACTA2 细胞，都与泛癌水平的死亡风险增加显着相关，这些结果共同表明，促纤维化生态型具有保守的促肿瘤功能，从而缩短癌症患者的生存时间。

Fig. 8 TabulaTIME 可作为泛癌单细胞注释的参考图谱。细胞类型注释对于解释细胞的功能表型至关重要，作者使用深度学习等方法对单细胞进行注释，发现手动注释与TabulaTIME 预测的细胞类型之间具有高度一致性。与可能缺乏稀有细胞类型的单个数据集相比，包含多种免疫和基质细胞类型的综合肿瘤，TabulaTIME可以显著提高细胞类型注释性能。

代码详见（大量的样本，所以用的是python）：

https://github.com/wanglabtongji/TabulaTiME.

同时其还有网站供大家探索！

http://wanglab-compbio.cn/TabulaTIME/