【前沿资讯】AI工具解码免疫细胞“导航系统”:黏蛋白屏障阻碍T细胞进入肿瘤,抗原呈递信号引导聚集

🏛️ 免疫细胞如何找到肿瘤？空间技术揭示“位置”，AI工具揭示“原因”

免疫细胞如何在体内找到特定位置，又为何避开某些区域？这是理解癌症、自身免疫病和治疗反应的核心问题。

MD安德森癌症中心与德州合作机构的研究人员开发了一种人工智能模型，帮助解释免疫细胞如何找到通往体内特定位置的路径，以及它们为何避开其他区域。该研究发表于《Nature Biomedical Engineering》，由生物信息学与计算生物学副教授Tao Wang博士和基因组医学教授、细胞语言智能中心主任Linghua Wang博士共同领导。

🔬 SPACER：不是“黑箱”，而是基于组织真实结构的AI工具

该工具名为SPACER（Spatial Analysis of Cellular Engagement and Recruitment），利用空间转录组学——一种在完整组织中测量基因活性并显示哪些基因在何处表达的分子技术。

科学家常将细胞运动比作邮政系统，但此前并未完全理解引导细胞到达正确位置的信号（即“邮政编码”）。SPACER旨在解码这些信号。

许多AI模型能做出准确预测，但往往像“黑箱”，无法解释如何得出结论。SPACER的不同之处在于，它基于组织在体内的实际组织方式构建。它不是将细胞视为孤立单元，而是检查相邻细胞群及其如何协同工作。这使得模型的预测更易理解，并帮助研究人员在预测之外发现新的生物学见解。

研究团队在代表多种癌症类型的37个数据集中应用了SPACER。在基准测试中，该模型在识别与细胞招募相关的生物学意义信号方面，比现有方法有效4至21倍。

📊 核心发现：局部信号主导，黏蛋白形成物理屏障

1. 免疫细胞主要响应局部信号，而非全身循环信号

SPACER揭示，表达抗原呈递相关基因的肿瘤更可能吸引T细胞。抗原呈递是细胞展示蛋白片段供免疫细胞检查的过程。这表明肿瘤与免疫细胞之间的局部相互作用决定了免疫细胞是否进入肿瘤。

2. 黏蛋白可能形成物理屏障，阻止T细胞进入肿瘤

研究人员发现证据表明，黏蛋白——许多癌症过度产生的一类大型糖衣蛋白——可能帮助形成物理屏障，将T细胞挡在肿瘤之外。在多个黑色素瘤和胃癌数据集中，黏蛋白水平较高的肿瘤与免疫检查点抑制剂反应较差和患者预后较差相关。

3. CD4+ T细胞在免疫性心肌炎中作用可能被低估

将SPACER应用于免疫治疗相关心肌炎的临床前模型数据，识别出与T细胞招募相关的心脏区域和分子信号。工具提示CD4阳性T细胞在驱动严重心脏炎症中的作用可能比此前认识的更大。

⚕️ 临床意义：识别生物标志物与治疗靶点

Tao Wang博士表示：“虽然空间技术可以显示免疫细胞的位置，但这个新工具帮助我们研究它们为何聚集在某些区域，以及它们如何到达和识别肿瘤细胞。通过识别吸引免疫细胞的局部信号以及可能阻止它们进入的屏障，我们或许能够识别可用于改善患者结局的生物标志物和治疗靶点。”

Linghua Wang博士表示：“我们的目标是理解细胞如何通讯，以及这些信号如何塑造治疗反应和患者结局。SPACER是解码这种语言的重要一步，使我们能够将组织中看到的模式与可能解释它们的生物学联系起来。这有助于我们将这些见解转化为可在实验室测试的新想法。”

研究人员认为，SPACER有潜力用作癌症治疗的诊断工具，并增进对细胞运动和定位重要的疾病和场景的理解，包括自身免疫病、组织修复和伤口愈合。

注：本文基于官方信息及公开医学资料整理，为知识性科普，仅供学习、交流，请勿用作商业用途；文中插图源自网络及截图，如有侵权请联系删除。

参考资料

1. MD Anderson Newsroom. AI tool reveals what attracts immune cells to tumors and what keeps them away. 2026年10月13日.

2. Wang T, Wang L, et al. SPACER: Spatial Analysis of Cellular Engagement and Recruitment for decoding immune cell navigation in tissues. Nature Biomedical Engineering. 2026. DOI: 10.1038/s41551-026-01487-2.