放疗后动态免疫重塑！上海交通大学医学院附属仁济医院等单位发文：新的个性化癌症治疗策略

近日，上海交通大学医学院附属仁济医院/上海交通大学/海军军医大学第二附属医院(上海长征医院)研究团队合作共同在期刊《Advanced Science》上发表了研究论文，题为“Immune Predictors of Radiotherapy Outcomes in Cervical Cancer”，本研究整合了单细胞转录组学和机器学习技术，以描绘放疗（RT）结果的免疫预测因子。综合分析显示，上皮细胞数量减少，同时伴有细胞凋亡增强、补体激活和炎症反应加剧。放疗促使巨噬细胞积聚，尤其是具有增强抗原呈递能力的放疗反应性 M1 样 HSPA1B+亚群。尽管 T 细胞和 NK 细胞的细胞毒性增强，但其衰竭标志物却有所恶化。CellChat 分析揭示了由 C3/C3AR1 轴介导的上皮细胞与髓系细胞之间的强相互作用。在小鼠模型中，C3AR1 拮抗剂会降低放疗效果，抑制巨噬细胞浸润和 M1 极化。这些发现揭示了放疗后的动态免疫重塑，并为精准放疗策略建立了可操作的生物标志物。

宫颈癌放疗疗效受限，免疫微环境成新关注点

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宫颈癌仍是全球女性癌症相关死亡的主要原因，每年新增病例超过 661021 例，死亡病例超过 348189 例，尤其在低收入和中等收入国家。放疗（RT）是局部晚期宫颈癌的主要治疗方式，5 年总生存率在 50%至 60%之间。然而，约 30%的宫颈癌患者放疗失败，原因在于固有的放射抵抗或治疗后的复发。放射抵抗的机制是多因素的，包括表观遗传失调、DNA 修复途径激活以及肿瘤代谢重编程。近来，肿瘤免疫微环境（TIME）作为放疗反应的关键调节因素崭露头角，机制性证据阐明了其调节功能。

一种 CCRTIM 模型可预测宫颈癌放化疗预后

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为了探究放疗诱导的免疫动态与临床结局之间的关系，研究人员开发了宫颈癌放疗免疫反应模型（CCRTIM）。首先，研究人员利用基因集变异分析（GSVA）算法将从单细胞测序数据中得出的 25 个免疫特征映射到两个独立队列——内部队列（n = 57）和 TCGA-CESC（放疗）队列（n = 187）。其次，研究人员评估了队列间数据的一致性，确认了两个队列的样本具有高度相似的特征谱，且缺乏明显的聚类结构，于是将它们合并为一个整合队列（n = 244），以增强模型的稳健性。此外，研究人员严格评估了不同治疗方式间数据的一致性。未观察到两组之间存在分离。接下来，研究人员系统地构建并评估了 15 种机器学习架构的预后模型。所确定的最佳模型是MLP3，其 AUC 为 0.762 ± 0.004。该模型被命名为 CCRTIM，用于预后预测。最后，CCRTIM 在两个队列中进行了验证。基于 CCRTIM 得分的风险分层显示，高风险组和低风险组之间存在显著的生存差异。低风险组（较低的 50%）在内部队列和 TCGA-CESC（RT）队列中均表现出更优的总生存率。总之，CCRTIM 模型通过解读免疫动态，能够准确预测宫颈癌放疗结果，为临床风险分层提供了一种可操作的工具。

开发整合单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）和批量 RNA 测序（bulk-seq）的宫颈癌放疗免疫反应模型（CCRTIM）可预测宫颈癌放疗结果。

总结

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总之，本研究确立了放射治疗（RT）作为宫颈癌免疫微环境中上皮细胞 - 巨噬细胞相互作用的关键调节因子。宫颈癌放化疗免疫微环境（CCRTIM）模型超越了传统的基于影像学的预后工具，通过将生物学基础的免疫特征与放射治疗反应性相结合，实现了更高的预测准确性和可解释性。该框架为通过靶向个体免疫动态量身定制的精准放疗方案来提高治疗效果提供了临床可行的途径。

参考资料：

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202509784

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