单细胞测序揭示CD8Teff细胞活化作为三阴性乳腺癌免疫治疗预测新标志物

　　本研究针对三阴性乳腺癌免疫治疗响应预测难题，通过单细胞RNA测序技术深入解析肿瘤免疫微环境特征。研究发现CD8Teff细胞功能状态与免疫检查点抑制剂疗效密切相关，CXCL13信号通路和免疫代谢重编程是关键调控机制，并成功开发基于病理图像的AI预测模型（AUC=0.823），为TNBC精准免疫治疗提供新策略。

　　

三阴性乳腺癌（TNBC）作为乳腺癌中最具侵袭性的亚型，长期以来面临治疗选择有限和预后不良的困境。尽管免疫检查点抑制剂（ICIs）的出现为TNBC患者带来了新的希望，但肿瘤免疫微环境（TME）的高度异质性使得疗效预测变得异常困难。传统基于CD8+T细胞浸润程度的"热肿瘤"和"冷肿瘤"分类方法存在明显局限性——部分患者即使显示高CD8+T细胞浸润，仍对免疫治疗无响应，这表明单纯细胞数量并不能完全反映免疫功能状态。这种预测瓶颈严重制约了免疫治疗在TNBC中的精准应用，亟需发现更可靠的生物标志物来指导临床决策。

为了突破这一困境，研究人员在《Molecular Biomedicine》发表了一项开创性研究，采用单细胞RNA测序（scRNA-seq）结合多组学分析技术，深入解析了TNBC免疫微环境的细胞组成和功能特征。研究团队通过对接受ICIs治疗的TNBC患者肿瘤组织和外周血样本进行高分辨率测序，首次系统揭示了CD8效应T细胞（CD8Teff）的功能状态与免疫治疗响应的内在联系，并成功开发了基于人工智能的病理预测模型，为TNBC免疫治疗精准分层提供了新范式。

研究采用了多项前沿技术方法：首先利用单细胞RNA测序（10x Genomics平台）对4例TNBC患者的肿瘤组织和外周血样本进行细胞转录组分析；整合GSE176078和GSE161892等公共数据库的18例TNBC样本数据进行验证；采用CellChat算法解析细胞间通信网络；通过Monocle2进行细胞分化轨迹重构；使用多重免疫荧光（mIF）和免疫组化（IHC）进行蛋白水平验证；最后基于TCGA数据库的836张病理切片开发ResNet卷积神经网络AI模型进行CD8Teff空间异质性分析。

免疫细胞谱系与动态变化揭示治疗响应差异

通过scRNA-seq分析，研究发现响应组患者肿瘤组织中Tfh和CD8Teff细胞显著富集，而无响应组则表现为NKT和Treg细胞优势分布。外周血动态监测显示，ICIs治疗后CD8Teff和NKT细胞比例显著增加，初始T细胞减少，表明治疗成功激活了细胞毒性免疫应答。这种细胞组成变化在18例外部验证队列中得到一致证实，凸显了CD8Teff细胞在介导免疫治疗响应中的核心地位。

CD8Teff细胞特异性通路与细胞互作驱动免疫响应

基因集变异分析（GSVA）显示，肿瘤组织T细胞表现出增强的细胞周期信号，而外周血CD8Teff细胞则激活MHC-II和耗竭相关通路，表明免疫重新激活和肿瘤清除能力增强。细胞通信分析揭示，响应组CD8Teff细胞与其他免疫细胞形成密集相互作用网络，尤其在治疗后这种协调性进一步增强。相反，无响应组细胞间通信显著减弱。转录因子谱分析表明响应组CD8Teff和NKT细胞活化程度更高，GO富集分析证实CD8Teff细胞在细胞毒性、T细胞激活和抗原呈递等免疫相关过程中显著富集。

CD8Teff浸润定义"热肿瘤"并预测良好临床结局

Ro/e评分和组织 prevalence分析证实，响应患者肿瘤组织和外周血中CD8Teff细胞比例显著高于无响应者。基于CD8Teff浸润水平将肿瘤分为"热"和"冷"两类，"热肿瘤"中CD8Teff细胞富集且与治疗响应正相关，而"冷肿瘤"则富含Treg等免疫抑制细胞。生存分析显示，TCGA队列中高CD8Teff浸润患者无进展生存期（PFS）显著延长，SYSMH队列中总生存期（OS）明显改善。这一发现在NSCLC和黑色素瘤免疫治疗队列中得到跨癌种验证。

基因表达分析显示响应组CD8Teff细胞高表达GZMB和PRF1等细胞毒性基因，GO分析表明其在抗原加工呈递通路中高度活跃。免疫组化证实高CD8Teff浸润肿瘤呈现强GZMB表达，且GZMB染色在区分"热/冷"肿瘤方面优于传统CD8A染色，为临床病理评估提供了更可靠的指标。

CXCL13与CD8Teff活性相关并调控肿瘤免疫微环境

细胞因子谱分析发现CXCL13是区分响应组与无响应组的关键细胞因子。CXCL13在不同T细胞亚群和响应组间差异表达，且与CD8Teff活性显著正相关。TCGA和多个免疫治疗队列（包括NSCLC、HCC、mUC）分析一致显示，高CXCL13表达与改善的生存结局相关，且与免疫相关基因广泛富集。免疫荧光显示CXCL13与GZMB存在空间共定位，进一步支持二者在调控抗肿瘤免疫中的协同作用。

CD8Teff协调TME重塑与代谢重编程

研究发现CD8Teff细胞通过与cDC1树突状细胞亚群的密切互作增强抗原呈递效能。响应组cDC1细胞富集且高表达抗原呈递相关基因，细胞通信分析显示CD8Teff与cDC1/cDC2间存在强相互作用。生存分析表明高DC浸润与良好预后相关，而癌症相关成纤维细胞（CAFs）高浸润则与免疫抑制和不良预后相关。

CD8Teff细胞与CancerCells_2/4癌细胞亚群强烈互作，调控干扰素-α响应、凋亡和上皮-间质转化（EMT）通路。与myCAF成纤维细胞的相互作用激活TNF信号和细胞因子-细胞因子受体互作通路。响应组中CD8Teff与NK细胞密切协作，空间共定位分析证实二者分布模式相似。代谢分析显示响应组CD8Teff细胞氨基酸代谢和脂质生物合成增强，而无响应组则表现为葡萄糖利用为主的代谢特征，提示代谢重编程在维持CD8Teff功能中的关键作用。

AI驱动的CD8Teff空间定位实现精准分层

研究团队基于TCGA数据库836张病理切片开发了人工智能算法，通过ResNet卷积神经网络提取形态学特征，结合自注意力机制实现CD8Teff富集区与稀疏区的精准分类。该模型在训练组和验证组分别达到0.823和0.805的AUC值，显著提升了基于病理图像的免疫微环境评估效率。

研究结论强调CD8Teff细胞功能状态是区分TNBC免疫分型的关键标志物，其通过CXCL13信号通路、细胞互作网络和代谢重编程等多重机制塑造肿瘤免疫微环境特征。CD52+DC通过调节抗原呈递和细胞因子活性调控CD8Teff功能，而CD8Teff与NK细胞、癌细胞、CAFs和血管内皮细胞的相互作用共同决定了免疫治疗响应性。

从临床转化角度，该研究为TNBC免疫治疗精准分层提供了实质性突破。基于CD8Teff活性的"热/冷"肿瘤分类模型为个体化治疗策略提供了明确指导："热肿瘤"患者更适合免疫联合化疗（如KEYNOTE-522方案），而"冷肿瘤"患者则可能从免疫联合抗血管生成治疗（如FUTURE-C-PLUS方案）中获益。相比传统的PD-L1评分，CD8Teff评分整合了TME中多种复杂因素，提供了更全面的免疫活性评估体系。

研究的创新价值在于将单细胞测序深度表型分析与临床可及的病理AI模型相结合，既揭示了CD8Teff功能的分子机制，又开发了易于临床推广的预测工具。这种"机制探索-标志物发现-临床转化"的研究范式为肿瘤免疫治疗生物标志物开发提供了成功范例。未来研究可进一步探索代谢干预策略增强CD8Teff功能，以及前瞻性验证CD8Teff指导下的个体化治疗策略临床效益。

尽管研究存在单细胞平台不一致、机制探索深度有限、缺乏前瞻性抗血管治疗队列等局限性，但其系统性研究设计和多维度验证为TNBC免疫治疗精准医疗奠定了坚实基础，有望显著改善这一难治性乳腺癌亚型的临床治疗格局。