上海
《资治通鉴》记载了一则经典故事：魏文侯向李克请教宰相人选，李克对曰： “ 居视其所亲，富视其所与，达视其所举 ” 。这一 “ 以交往圈识人 ” 的传统智慧，启发了现代科学家解决一个免疫学难题的全新思路。
人体编码约 1,900 种分泌蛋白，它们如同细胞间的 “ 信使 ” ，在组织发育、免疫调控及疾病发生发展中发挥关键作用。然而，除少数 “ 明星分子 ” 外，绝大多数分泌蛋白的功能仍鲜为人知。根本瓶颈在于：分泌蛋白不作用于自身细胞，其功能难以通过常规的细胞自主性方法进行系统评估。如何直接推断分泌蛋白在组织中的真实信号活性，长期是该领域悬而未决的难题。
2026 年 7 月 30日 ，美国国家癌症研究所（ NCI ）姜鹏团队在Nature Methods发表论文Inference of secreted protein signaling activities in intercellular communication，推出全新计算框架SecAct（ https://secact.ccr.cancer.gov ）。研究团队敏锐地发现，快速发展的空间转录组技术所产生的大规模数据，恰好为评估分泌蛋白功能提供了与李克所言高度契合的准则：一种分泌蛋白在细胞通讯中的角色，正体现在它在组织空间微环境中所“亲近”、所“交往”、所“推动”的基因群特征之中。
基于这一理念，SecAct首次构建了覆盖1,170种人类分泌蛋白的信号活性推断体系。该框架的推断模型利用了 1,258 个覆盖 37 种癌症类型的空间转录组样本预训练的细胞间信号活性签名（ signature ），能够从空间转录组、单细胞转录组及 Bulk RNA 测序数据中直接推断分泌蛋白的信号活性。此外，抗分泌蛋白疗法的临床数据也验证了 SecAct 在预测治疗后分泌蛋白活性受抑方面的准确性。
SecAct 为研究人员提供了一个从 “ 基因表达 ” 通往 “ 信号活性 ” 的全新分析框架。针对空间转录组数据， SecAct 可识别组织内不同区域的信号模式，绘制分泌蛋白信号的传播方向与强度；针对单细胞转录组数据，可解析不同细胞类型间的通讯网络及信号流向；对 Bulk 数据，则可评估分泌蛋白活性与患者临床结局及治疗疗效的关联。所有分析均可通过 SecAct 提供的交互式网页模块与开源软件实现。
在肿瘤免疫治疗的应用中，研究团队利用 SecAct 系统分析了 54 个免疫治疗队列、 5,174 例患者的数据，筛选出 421 种与免疫治疗疗效密切相关的分泌蛋白。其中，此前在癌症中无任何功能报道的分泌蛋白 LY86 （ Lymphocyte Antigen 86 ）引起了团队的特别关注。后续体内实验证实， LY86 能够增强肿瘤免疫治疗效果，激活抗肿瘤免疫反应，展示了 SecAct 在发现潜在免疫治疗靶点方面的强大应用价值。
如果说基因表达水平告诉我们细胞 “ 说了什么 ” ，SecAct则进一步揭示了细胞“真正做了什么”——通过解析分泌蛋白在组织中“视其所亲、视其所与、视其所举”，使研究人员得以更真实地理解细胞间的信息交流过程。该框架不仅适用于肿瘤研究，也可广泛应用于免疫学、发育生物学及其他复杂疾病研究，为系统解析人体分泌蛋白网络、发现新的疾病机制与治疗靶点开辟了重要路径。
美国国家癌症研究所博士后茹贝贝为论文第一作者，博士后龚兰奇、研究助理杨滢雪（ Emily Yang ）及博士后朴松勇（ Seongyong Park ）为共同第一作者。高级研究员姜鹏为论文通讯作者。 George Zaki 、 Kenneth Aldape 及 Lalage Wakefield 亦参与了本研究。
https://www.nature.com/articles/s41592-026-03172-0
制版人： 十一
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