上海
單細胞測序技術深刻地改變了科研模式。隨著技術的推廣，單細胞數據挖掘已經從早期的圖譜構建過渡到聚焦特定的細胞類型，挖掘驅動表型的核心基因，探究細胞互作模式等，這對于理解生物學過程、疾病診治、藥效預測以及免疫療法的靶點發現等具有重要意義。
2026年3月，Nature Immunology期刊發表題為Chemokine-defined macrophage niches establish spatial organization of tumor immunity的研究論文。該研究結合了單細胞轉錄組、空間轉錄組和新抗原疫苗模型等，徹底打破長期以來對腫瘤相關巨噬細胞（TAMs）的認知，即簡單地將CD206+視為促癌的M2型巨噬細胞。
研究發現，在肺癌微環境中，傳統的促腫瘤標記物CD206，實際上標記了兩群截然不同的細胞。高表達CD206的組織駐留型巨噬細胞（IMs）竟然是抗腫瘤的，而低表達CD206的才是促腫瘤的，或者與招募來的巨噬細胞（recMacs）混雜在一起。
作者沒有停留在測序數據上，而是利用 Pf4-Cre Cx3cr1-DTR 小鼠模型，特異性清除了CD206高表達的組織駐留型巨噬細胞（IMs）。結果腫瘤負擔暴增，直接證明了這群細胞在體內發揮抗腫瘤的作用。
利用10x Xenium空間轉錄組技術，作者繪制了巨噬細胞圖譜。發現CD206高表達的組織駐留型巨噬細胞在血管旁（抗腫瘤免疫前線）。機制研究則發現，組織駐留型巨噬細胞在腫瘤區域“被迫”或“異?！钡胤置贑CL2，從而招募血液里的促腫瘤的巨噬細胞。
我們用的AI工具，有點智障，湊合看了
先借助單細胞和空間組數據分析鑒定到特定的細胞類群，然后通過免疫熒光技術等從蛋白層面證實特定細胞類群的表型和功能，如果還有敲除和/或過表達的體外和體內實驗，以及機制研究、轉化研究，那就更完美了。
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