研究背景

肺腺癌（LUAD）的驱动突变（如 EGFR、KRAS）是靶向治疗的核心靶点，但驱动突变如何调控肿瘤微环境（TME）的机制仍存在关键空白：既往研究多聚焦于单一驱动突变对 TME 细胞频率的影响，却忽视了细胞的空间架构与互作模式 —— 而空间组织正是 TME 功能的核心；同时，TP53 共突变作为 LUAD 中高发的协同突变，其对驱动突变型 TME 的重塑作用尚不明确，尤其缺乏对 EGFR、KRAS 等不同驱动背景下的差异化分析；此外，不同驱动突变亚型（如 EGFR p.E746_A750del、KRAS G12C）的 TME 特征差异未被厘清，难以支撑精准分层治疗。 这些空白导致临床中无法仅凭驱动突变预测免疫治疗响应，也难以解释靶向药（如奥希替尼）在 EGFR+TP53 共突变患者中疗效不佳的现象。为此，本研究通过成像质谱流式（IMC）与靶向 NGS 结合，首次在 157 例 LUAD 中解析驱动突变对 TME 细胞组成、空间互作及邻域架构的调控，填补了 “基因型 – 空间表型 – 临床预后” 的认知缺口。

样本与方法

纳入人群与样本类型

纳入 2006-2021 年于加拿大魁北克心肺研究所接受手术切除的 157 例 LUAD 患者，均为治疗初治、手术切缘阴性且有完整临床数据（性别、吸烟史、组织学亚型等）。 样本类型包括福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织和新鲜冷冻组织，所有样本经两位病理专家确认病理类型后，构建组织芯片（TMA），每例样本选取 1mm² 核心区域用于后续检测；同时采集患者临床随访数据（如总生存期），用于生存关联分析。

核心测序与检测方法

采用多平台组学技术组合： 采用 “基因组-单细胞表型” 双平台技术：

  • 靶向 NGS：使用 Oncomine™ Precision Assay GX 基因 panel，检测 50 个临床相关基因的突变 / 重排状态（含 SNV、INDEL、融合），明确驱动突变（EGFR、KRAS 等）及 TP53 共突变状态
  • 成像质谱流式（IMC）：采用 35 重金属标记抗体 panel，覆盖肿瘤细胞、免疫细胞（CD163 + 巨噬细胞、细胞毒性 T 细胞等 14 类）及内皮细胞标志物，实现单细胞分辨率的表型鉴定与空间定位分析，最终解析 60 余万个细胞的组成与互作。

结论详解

临床与基因组全景：157 例 LUAD 患者驱动突变特征与生存关联

研究纳入 157 例经病理确诊的肺腺癌（LUAD）患者，通过 Oncomine 靶向 NGSpanel 检测 50 个临床相关基因的突变状态，结合成像质谱流式（IMC）的 35 重抗体标记技术，构建了 “基因组-细胞表型-空间定位” 三位一体的肿瘤微环境图谱，为解析驱动突变对 TME 的调控提供了全景数据支撑（图 1a）。

患者按驱动突变分为 6 组：KRAS 突变（71 例）、EGFR 突变（26 例）、MET 突变（9 例）、PIK3CA 突变（8 例）、BRAF 突变（3 例）及驱动未知（40 例），其中 30%（47 例）患者伴随 TP53 共突变，突变类型涵盖 SNV、INDEL、融合等多种形式，同时关联了患者性别、吸烟史、组织学亚型等临床特征（图 1b）。

生存分析显示，EGFR 突变患者的总生存率显著高于 KRAS 突变、PIK3CA 突变及驱动未知患者，这与 EGFR 突变富集于非吸烟女性、且多表现为预后较好的鳞屑样和腺泡样组织学亚型密切相关（图 1c）。

IMC 单细胞分析成功将 60 余万个细胞分为 14 种免疫细胞亚群及肿瘤细胞、内皮细胞，涵盖 CD163 + 巨噬细胞、细胞毒性 T 细胞、肥大细胞等关键群体，代表性患者的组织切片成像清晰呈现了不同驱动突变组的细胞表型差异，为后续细胞组成和空间互作分析奠定了基础（图 1d）。这些结果明确了 LUAD 驱动突变的临床分层价值，且 IMC 技术实现了 TME 细胞的高精度分型，为后续机制研究提供了核心工具。

驱动突变塑造 TME 细胞组成：淋巴系/髓系失衡及亚型特异性差异

不同驱动突变通过调控细胞增殖、趋化因子分泌等机制，塑造了 LUAD 肿瘤微环境独特的细胞组成特征，且存在显著的亚型特异性差异。全队列细胞频率分析显示，肿瘤细胞、CD163 + 巨噬细胞和 CD4 + 辅助 T 细胞是所有驱动突变组中最富集的三大细胞类型，占据 TME 的核心地位（图 2a）。淋巴系与髓系细胞比例呈现驱动突变依赖性失衡：EGFR、PIK3CA 突变及驱动未知组的淋巴系细胞比例高于髓系细胞，而 KRAS、BRAF、MET 突变组则相反，提示髓系细胞主导的炎症微环境可能是 KRAS 等突变型 LUAD 的重要特征（图 2b）。关键细胞类型的频率差异进一步凸显特异性：PIK3CA 突变组肿瘤细胞比例最低，提示其微环境参与度更高；EGFR 突变组肥大细胞显著富集，而肥大细胞已被证实与 LUAD 良好预后相关；驱动未知组未分类细胞比例最低，且这些未分类细胞中 73% 为 CD45 – 细胞，推测以成纤维细胞等间充质细胞为主（图 2c、2d）。性别和年龄分层分析显示，PIK3CA 突变的女性患者和 75 岁以下患者淋巴细胞浸润更高，KRAS 突变女性患者髓系细胞比例高于男性，驱动未知组女性患者肿瘤核心区内皮细胞更少，提示性别可能通过调控 TME 血管化和免疫浸润影响疾病进展（图 2e）。

Nat Commun | 单细胞层面揭秘肺癌微环境：EGFR/KRAS 主导细胞表型，TP53 共突变促免疫抑制互作

EGFR 不同点突变的细胞组成差异尤为显著：p.E746_A750del 和 p.G719A 突变组肿瘤细胞比例降低、经典单核细胞升高，p.G719A 突变组调节性 T 细胞富集（提示免疫抑制），p.E746_A750del 突变组 CD163 + 巨噬细胞增多（提示促肿瘤微环境），这些差异为 EGFR 突变型 LUAD 的精准治疗提供了细胞层面的依据（图 2f）。

TP53 共突变重塑细胞互作网络：EGFR 与 KRAS 突变型 LUAD 的差异化调控

TP53 共突变作为重要的预后不良因素，并非通过改变细胞频率，而是通过重塑细胞间的空间互作和回避模式，调控 LUAD 的 TME 功能状态，且这种调控在 EGFR 和 KRAS 突变背景下存在显著差异。在 EGFR 突变型 LUAD 中，TP53 共突变组与无 TP53 突变组的主要细胞频率无显著差异，但细胞互作模式发生关键改变：CD8+T 细胞、CD4 + 辅助 T 细胞与 NK 细胞的互作显著增强，NK 细胞与内皮细胞的接触频率升高 ——CD8+T 细胞与 NK 细胞的协同作用可通过 IL2、IFNγ 等因子放大抗肿瘤效应，而 NK 细胞与内皮细胞的互作可能通过内皮细胞表达 PD-L1 或释放一氧化氮抑制 NK 细胞毒性；同时，B 细胞与中性粒细胞的互作显著减少，这种空间隔离可能保护三级淋巴结构（TLS）完整性，避免中性粒细胞介导的免疫抑制；此外，CD163 + 和 CD163 – 巨噬细胞与 T 细胞亚群的互作增加，CD163 – 巨噬细胞对肥大细胞的回避增强，提示 TP53 共突变构建了 “抗肿瘤潜力与免疫调控并存” 的复杂微环境（图 3a）。在 KRAS 突变型 LUAD 中，TP53 共突变组的经典单核细胞、中间单核细胞和内皮细胞频率显著升高，更核心的变化在于细胞互作网络：中间单核细胞与肿瘤细胞、内皮细胞、CD4 + 辅助 T 细胞及其他单核 / 巨噬细胞亚群的互作全面增强，且这些中间单核细胞未表达分化标志物，提示其在未完全分化状态下即参与 TME 的多细胞通讯，可能通过分泌细胞因子、调控血管生成等方式促进肿瘤进展，凸显了 TP53 共突变对 KRAS 驱动型 LUAD 单核细胞功能的关键调控作用（图 3b、3c）。

空间细胞邻域特征：驱动突变主导的 TME 架构与生存预后关联

基于细胞空间邻近关系的邻域分析揭示，LUAD 的 TME 空间架构由驱动突变主导，且特定细胞邻域与患者生存密切相关，为临床预后分层和治疗靶点选择提供了空间维度的依据。研究通过分析细胞的 10 个最近邻细胞组成，鉴定出 9 种独特的细胞邻域（CN1-CN9），包括 CD163 – 巨噬细胞富集邻域、肿瘤核心邻域、血管龛、中性粒细胞富集邻域等（图 4a）。

不同驱动突变组的邻域分布呈现显著特异性：中性粒细胞富集邻域（CN6）几乎仅存在于 KRAS 突变组，PIK3CA 突变组血管龛（CN5）富集，驱动未知组未分类细胞邻域（CN4）近乎缺失，提示驱动突变通过调控特定细胞的空间聚集，塑造了 TME 的独特架构（图 4b）。

生存分析显示，B 细胞富集邻域（CN7）和辅助 T 细胞富集邻域（CN8）与所有 KRAS 和 EGFR 突变患者的良好预后相关，其中 CN8 在 EGFR 突变组中显著富集，且 EGFR 信号可能通过上调 CXCL10/11 等趋化因子招募 CD4 + 和 CD8+T 细胞，解释了 EGFR 突变患者的生存优势（图 4a、4c）。

扩展至 20 个最近邻的宽邻域（BCN）分析显示，泛免疫热点邻域（BCN8）与生存的关联最稳健，其特征是免疫细胞高度富集且肥大细胞数量显著高于其他邻域，且该邻域的生存获益独立于驱动突变类型，提示其是 “不依赖基因型的泛在性良好预后标志物”（图 4d、4e、4f）。针对 EGFR 突变组的专项邻域分析（ECN）显示，TP53 共突变组的辅助 T 细胞富集邻域（ECN5）显著减少，尽管辅助 T 细胞总频率未变，但空间组织紊乱，这可能是 EGFR+TP53 共突变患者对奥希替尼耐药的重要机制 ——T 细胞空间功能受损而非数量减少（图 4g、4h、4i、4k）。此外，血管龛（ECN5）的细胞组成分析显示，其包含丰富的内皮细胞、单核细胞和免疫细胞，进一步支持血管微环境在 TME 调控中的核心作用（图 4j）。这些结果表明，驱动突变主导了 TME 的空间架构，而特定细胞邻域的存在与否可作为独立于基因型的预后指标，为 LUAD 的精准分层和空间靶向治疗提供了新思路。

小结

本研究的核心突破在于：

  • 首次在大样本（157 例）中证实，LUAD 驱动突变通过 “细胞组成+空间架构” 双重调控免疫微环境，如 EGFR 突变富集淋巴系细胞与肥大细胞，KRAS 突变主导髓系细胞浸润，且中性粒细胞邻域为 KRAS 特异性特征；
  • 揭示 TP53 共突变的独特作用：不改变细胞频率，而是重塑细胞互作（如 EGFR+TP53 组增强 NK-T 细胞互作、KRAS+TP53 组激活单核细胞多向互作），为靶向药耐药提供新机制；
  • 发现泛免疫热点邻域（BCN8）为独立预后标志物，其生存获益不依赖驱动突变，且辅助 T 细胞邻域（CN8）是 EGFR 患者生存优势的关键。 临床价值显著：一是指导分层治疗（如 EGFR+TP53 患者需联合免疫调控药物，KRAS 患者需靶向髓系细胞）；二是提供空间层面预后指标（如 BCN8、CN7），弥补纯基因组检测的不足；三为 LUAD 精准治疗提供新靶点（如单核细胞 – 肿瘤细胞互作），推动 “基因型 + 空间表型” 联合诊疗模式的发展。

Hartner, S., Abolfathi, H., Rezanejad, M. et al. Oncogenic driver mutations underlie the spatial tumour immune landscape of non-small cell lung cancer. Nat Commun 16, 8402 (2025). https:///10.1038/s41467-025-63465-4